Aggregationen in Eliona
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Eliona bietet dynamische Aggregationen in Echtzeit, die es ermöglichen, große Datenmengen effizient auszuwerten. Anstatt rohe Sensordaten Punkt für Punkt zu analysieren, können Benutzer verschiedene Aggregationsmethoden wählen, um relevante Zusammenhänge schnell zu erkennen.
Aggregationen fassen Daten über einen bestimmten Zeitraum zusammen, um Muster und Trends leichter sichtbar zu machen. Dies hilft dabei:
✅ Langfristige Entwicklungen zu erkennen ✅ Unregelmäßigkeiten oder Ausreißer schneller zu identifizieren ✅ Berichte & Visualisierungen übersichtlicher zu gestalten ✅ Effiziente Berechnungen für große Datenmengen zu ermöglichen
Benutzer können jederzeit das Aggregationsintervall und die Methode wählen, um Daten so darzustellen, wie es für ihre Analyse am sinnvollsten ist.
Je nach Anwendungsfall stehen verschiedene Aggregationsmethoden zur Verfügung:
Berechnung: Alle Werte innerhalb des Aggregationszeitraums werden summiert und durch ihre Anzahl geteilt. Anwendung: Nützlich zur Darstellung typischer Werte eines Sensors über einen bestimmten Zeitraum, z. B.:
Durchschnittliche Temperatur pro Stunde
Mittlerer Energieverbrauch pro Tag
Berechnung: Die Werte innerhalb eines Zeitintervalls werden aufsummiert. Anwendung: Sinnvoll, wenn die Gesamtmenge einer Messgröße ermittelt werden soll, z. B.:
Gesamter Wasserverbrauch pro Tag
Gesamtzahl der Personenbewegungen pro Stunde
Berechnung: Addiert fortlaufend Werte über die Zeit hinweg und gibt den akkumulierten Wert zurück. Anwendung: Besonders geeignet für kontinuierlich steigende Werte, wie z. B.:
Gesamtenergieverbrauch über einen Monat hinweg
Produzierte Stückzahlen in einer Fertigungslinie
Berechnung: Der kleinste Wert innerhalb des gewählten Aggregationsintervalls wird ausgegeben. Anwendung: Hilfreich, wenn festgestellt werden soll, wie niedrig eine Messgröße war, z. B.:
Tiefste Temperatur des Tages
Minimale Luftfeuchtigkeit während einer Woche
Berechnung: Der höchste Wert innerhalb des Aggregationszeitraums wird ausgegeben. Anwendung: Nützlich, um Spitzenwerte zu analysieren, z. B.:
Höchste Stromlast eines Gebäudes pro Stunde
Maximale Geschwindigkeit einer Maschine während eines Betriebszyklus
Benutzer können in jeder Ansicht, die Aggregationen unterstützt, frei entscheiden:
📅 Zeitraum der Aggregation (Minuten, Stunden, Tage, Wochen, Monate...) 📊 Aggregationsmethode (Durchschnitt, Minimum, Maximum usw.) 🔄 Sofortige Aktualisierung der berechneten Werte ohne erneute Konfiguration
Durch diese Flexibilität lassen sich Daten optimal an den jeweiligen Analysebedarf anpassen – sei es für Dashboards, Berichte, Automatisierungen oder Regeln.