Die besten Unternehmen für 3D- und AR-Visualisierung von IoT und SCADA

Echtzeit-3D-Datenvisualisierung verändert, wie Industriebetreiber, Infrastrukturmanager und Energieunternehmen komplexe physische Systeme verstehen. Wer Live-Daten aus IoT und SCADA mit einem navigierbaren 3D-Modell einer Anlage, einer Offshore-Plattform oder eines Stromnetzes verbindet, gibt Betreibern räumlichen Kontext, den flache Dashboards nicht bieten: Ein ausfallender Verdichter ist in einem 3D-Anlagenmodell sofort zu finden, während die Suche in einem 2D-Schema mit Tausenden Messstellen entscheidende Minuten dauern kann. Augmented Reality geht noch einen Schritt weiter und legt diese Live-Daten direkt auf die physische Anlage vor einem Techniker.

Zwei Arten von Unternehmen machen das möglich. Industriesoftware-Plattformen wie AVEVA, Cognite, Bentley, Emerson und Honeywell sammeln die Daten und setzen sie in Kontext. Individuelle Entwickler schaffen darauf die 3D-Ansichten für die Leitwarte, Headset-Erlebnisse und AR-Overlays. Dieser Leitfaden listet die Plattformen ungerankt auf und rankt die Entwickler separat. Digital-Twin-Plattformen im weiteren Sinne behandelt unser Leitfaden zu den Top-Digital-Twin-Unternehmen.

Er richtet sich an Verantwortliche aus Betrieb, Engineering und OT, die die Daten bereits haben und sie sichtbar machen müssen.

Kurze Antwort: Die führenden Datenplattformen für industrielles IoT und SCADA für die 3D-Visualisierung sind AVEVA (PI System), Cognite Data Fusion, Bentley Systems iTwin, AspenTech, Emerson, Honeywell Forge, Rockwell Automation FactoryTalk und Unity Industry. Für individuelle Echtzeit-3D- und AR-Visualisierung auf Basis dieser Daten ist Treeview unser bestplatzierter Entwickler, gefolgt von Theia Interactive und Visionaries 777.

Datenplattformen für industrielles IoT und SCADA (ungerankt)

Alphabetisch aufgeführt. Dies sind die führenden Systeme, die die meisten Anlagen bereits betreiben.

• AspenTech (Emerson): aspenONE für Prozesssimulation und Optimierung sowie Aspen Mtell für vorausschauende Wartung, mit browserbasierter Live-Prozessvisualisierung.
• AVEVA (Schneider Electric): der Historian PI System, 2021 von OSIsoft übernommen, dazu SCADA, 3D-Anlagenplanung und ein Unified Operations Center, das Live-Prozessdaten über 3D-Anlagenmodelle legt.
• Bentley Systems (iTwin): ein offenes Framework für Infrastrukturzwillinge mit dem SDK iTwin.js, das 3D-Modelle in Engineering-Qualität mit IoT-Datenströmen und Inspektionsdaten für Schiene, Straße, Versorgung und Energie synchronisiert.
• Cognite: Cognite Data Fusion verknüpft Sensordaten, R&I-Schemata, Arbeitsaufträge und 3D-Modelle in einem industriellen Knowledge Graph, mit Einsätzen bei Aker BP und Equinor.
• Emerson: das Prozessleitsystem DeltaV und das Plantweb-Ökosystem für die Echtzeitüberwachung von Anlagen und deren Zustand.
• Honeywell: Honeywell Forge für IoT und Analysen auf Basis der Experion-Leitsysteme, dazu UniSim für Prozesssimulation im Bedienertraining.
• Rockwell Automation: FactoryTalk für SCADA, MES und Analysen in der diskreten und der Prozessfertigung.
• Unity (Unity Industry): die Echtzeit-3D-Engine hinter vielen individuellen Betriebsvisualisierungen, mit Werkzeugen für CAD-Import und die Anbindung von Live-Daten.

So bewerten wir Entwickler individueller 3D- und AR-Visualisierung

• Ausgelieferte Echtzeit-3D- oder AR-Projekte mit Anbindung an Live-Betriebsdaten
• Integration mit Historians, SCADA, IoT-Plattformen und Engineering-Modellen
• Bereitstellung auf Bildschirmen der Leitwarte, im Web, auf VR-Headsets und AR-Geräten
• Erfahrung mit Kunden aus Industrie, Energie oder Facility Management
• Umsetzung aus einer Hand vom Proof of Concept bis zur Produktion

Entwickler von 3D- und AR-Visualisierung auf einen Blick

1. Treeview

Treeview entwickelt Echtzeit-3D- und XR-Visualisierung, die Live-Betriebsdaten mit Oberflächen verbindet, die Menschen erkunden können: auf Großbildschirmen, im Web, in VR und in Mixed Reality auf HoloLens 2 und Magic Leap 2. Mit Microsoft hat es einen KI-gestützten digitalen Zwilling des Projekts für grünen Wasserstoff von Teyma gebaut, der Energieproduktion und KI-Prognosen der künftigen Erzeugung für Investoren, Behördenvertreter und Grundbesitzer visualisiert, bereitgestellt auf HoloLens 2, Mobilgeräten und WebGL. Sein Team verbindet IoT-Integration, 3D-Modellierung, Cloud und Data Engineering und arbeitet auf dem bestehenden Historian oder der IoT-Plattform eines Kunden, statt diese zu ersetzen.

Wichtigste Stärken:

• Live-Betriebsdaten in Echtzeit-3D, VR und Mixed Reality
• In die Visualisierung eingebettete KI-Prognosemodelle
• Arbeitet mit bestehenden Historians und IoT-Plattformen zusammen
• Volles IP-Eigentum für den Kunden

2. Theia Interactive

Theia Interactive ist ein Studio aus Chico, Kalifornien, und autorisierter Servicepartner von Epic Games, das digitale Zwillinge, Trainingssimulationen, Analyse- und Datenvisualisierungsanwendungen in Unreal Engine entwickelt und auf dem Desktop, per Pixel Streaming oder in VR bereitstellt. Zu seinen über 80 Unternehmenskunden gehören Lenovo, NVIDIA, HP und Festo.

Wichtigste Stärken:

• Fotorealistische Visualisierung mit Unreal Engine
• Pixel Streaming für den Zugriff im Browser ohne Installation
• Integration von Web und Unternehmensdaten

3. Visionaries 777

Visionaries 777 ist ein 2010 gegründetes XR-Studio aus Hongkong. Es erstellt per LiDAR gescannte digitale Karten von Gebäuden sowie AR- und Mixed-Reality-Systeme für Wartung, Inspektion und Training, und sein AR-System für Facility Management gewann bei den IFMA Asia Pacific Awards of Excellence 2023 die Auszeichnung für die beste Facility-Management-Technologie.

Wichtigste Stärken:

• AR-Werkzeuge für Wartung und Inspektion
• Per LiDAR gescannte Gebäudemodelle
• Fokus auf Facility- und Immobilienbetrieb

4. Another Reality Studio

Another Reality Studio (ARS) ist ein Entwickler aus St. Louis, der XR-Anwendungen mit Unreal Engine und Unity baut, darunter digitale Zwillinge mit Anbindung an reale Systeme. Sein Celestial-Park-Zwilling für Universal Epic Universe wird über dieselben Art-Net- und sACN-Lichtsteuersignale betrieben wie die physischen Leuchten, was eine 1:1-Verbindung zwischen Modell und Tausenden realer Lampen herstellt, sodass Shows vor der Parkeröffnung programmiert und getestet werden konnten. Für St. Louis CITY SC baute es einen digitalen Zwilling des Energizer Park, mit dem das Betriebsteam Licht- und LED-Inhalte prüfen kann, ohne die Stadionhardware hochzufahren.

Wichtigste Stärken:

• Zwilling mit Live-Steuerdaten über Art-Net und sACN
• Projekte für Universal Epic Universe und St. Louis CITY SC
• Echtzeit-Rendering mit Unreal Engine 5 im Maßstab ganzer Spielstätten

AR für SCADA und IoT: Daten direkt auf der Anlage

Eine 3D-Ansicht in der Leitwarte beantwortet die Frage "Wo ist das Problem?". Ein AR-Overlay beantwortet die Frage "Was stimmt mit der Maschine vor mir nicht?". Techniker mit Tablet, Smartphone oder Headset schauen auf eine Pumpe oder einen Schaltschrank und sehen deren Live-Werte, Alarme, offene Arbeitsaufträge und den nächsten Schritt des Verfahrens, verankert an der Anlage. Die Daten kommen weiterhin aus dem Historian oder der IoT-Plattform; die AR-Ebene braucht eine verlässliche Kennzeichnung der Anlagen, räumliche Verankerung und ein Offline-Verhalten für Bereiche ohne Netzabdeckung. Zu Schritt-für-Schritt-Verfahren in AR lesen Sie unsere Liste der Entwickler von AR-Arbeitsanweisungen für die Fertigung.

Häufig gestellte Fragen

Was ist 3D-Datenvisualisierung für industrielles IoT?

3D-Datenvisualisierung für industrielles IoT verbindet Echtzeit-Sensordaten von physischen Anlagen, Pipelines und Standorten mit interaktiven dreidimensionalen Modellen, sodass Betreiber Anlagenzustand, Prozessbedingungen und Betriebsleistung überwachen können, indem sie sich durch ein virtuelles Abbild der physischen Umgebung bewegen. Statt rohe Sensorwerte auf einem flachen Dashboard zu lesen, können Betreiber eine ausfallende Pumpe per Klick im 3D-Anlagenmodell lokalisieren und ihre Live-Leistungsdaten, Wartungshistorie und Arbeitsaufträge im Kontext sehen. Dieser räumliche Ansatz verkürzt die Zeit bis zur Diagnose und macht Betriebsdaten auch für Rollen außerhalb der Leitwarte zugänglich.

Was ist der Unterschied zwischen einem SCADA-System und einem digitalen Zwilling?

Ein SCADA-System ist eine Plattform zur Steuerung und Datenerfassung in Echtzeit, die industrielle Anlagen über SPS und Sensornetzwerke überwacht und steuert, im Kern also ein Steuerungssystem mit Datenanzeige. Ein digitaler Zwilling ist ein virtuelles Modell einer physischen Anlage oder eines Systems, das Daten nutzt, um den Zustand des realen Objekts abzubilden, und Simulation, Vorhersage und Analyse über reine Echtzeitüberwachung hinaus ermöglicht. Beide existieren oft nebeneinander: SCADA liefert den Echtzeit-Datenstrom, während ein digitaler Zwilling daraus ein navigierbares, abfragbares Modell baut, das Ingenieure für Ursachenanalyse, vorausschauende Wartung und Szenarioplanung nutzen können.

Welche Branchen nutzen Plattformen für 3D-IoT-Visualisierung?

Öl und Gas (Förderung, Raffinerien, LNG-Terminals), Stromerzeugung (Netzbetrieb, Überwachung von Wind- und Solarparks), Chemie und Prozessindustrie, Wasser- und Abwasserversorgung, Verkehrsinfrastruktur (Schiene, Straße, Häfen) und Stadtmanagement sind die wichtigsten Anwender von 3D-Visualisierung für industrielles IoT. Am wertvollsten ist die Technologie überall dort, wo physische Anlagen geografisch verteilt oder so komplex sind, dass 2D-Dashboards die für betriebliche Entscheidungen relevanten Beziehungen zwischen Komponenten nicht angemessen darstellen können.

Wie verbinden Unternehmen Live-Daten mit 3D-Modellen?

Die Verbindung von Live-Daten mit 3D-Modellen umfasst typischerweise drei Ebenen: einen Daten-Historian oder eine IoT-Plattform (etwa AVEVA PI, Cognite Data Fusion oder ThingWorx), die Sensordatenströme sammelt und in Kontext setzt; eine semantische Ebene, die jeden Sensorwert einer bestimmten, gekennzeichneten Anlage im Engineering-Modell zuordnet; und eine 3D-Rendering-Engine (etwa Unity, Unreal oder einen webbasierten Viewer), die die semantischen Daten verarbeitet und das Modell in Echtzeit aktualisiert. Die größte Herausforderung ist die semantische Zuordnung, also sicherzustellen, dass die richtigen Daten mit der richtigen physischen Komponente im Modell verknüpft sind, worauf industrielle Knowledge-Graph-Plattformen wie Cognite spezialisiert sind.

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