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AMS - Versuchsdaten ohne Grenzen

Maßgeschneiderte Anwendungen zur Auswertung und Visualisierung von Messdaten

Ams logo 25 profilbild AMS - Versuchsdaten ohne Grenzen Big Data: KISTLER investiert in AMS
Wir möchten auch gern über diesen Weg mitteilen, dass die AMS GmbH erfolgreich akquiriert wurde und ab Januar 2019 die Kistler Gruppe im digitalen Wandel unterstützen wird.
Mit dieser strategischen Akquisition stärkt die Kistler Gruppe ihr Know-how im Bereich Messdatenmanagement, insbesondere im Hinblick auf Fahrzeugentwicklung. Wir als AMS sind spezialisiert auf die Analyse, Bearbeitung und Visualisierung großer Mengen von Messdaten und erweitern so die Softwarekompetenz der Schweizer Messtechnikexperten.
Die Evolution des Automobils steht im Zeichen von Elektrifizierung und autonomem Fahren. Damit jedoch zunehmend automatisierte Fahrzeuge sicher unterwegs sind, bedarf es einer schnellen und effizienten Auswertung sehr großer Datenmengen sowie umfangreicher und aussagekräftiger Tests in der Entwicklungsphase. Um die bestehenden Kompetenzen auf diesem Feld auszubauen und insbesondere den Bereich Datenauswertung zu stärken, hat die Kistler Gruppe das Chemnitzer Softwareunternehmen AMS Gesellschaft für angewandte Mess- und Systemtechnik mbh erworben.
"Die AMS ist sehr erfolgreich auf dem Feld der softwaregestützten Datenanalyse und passt damit perfekt in unser Portfolio im Bereich Forschung und Entwicklung für die Automobilindustrie. Denn in Zeiten von Digitalisierung und Big Data wird Software zu einem entscheidenden Instrument der Wertschöpfung. Wir freuen uns auf die Zusammenarbeit und darüber, dass wir unserer Strategie, möglichst komplette Automotive-Testlösungen anzubieten, einen zentralen Baustein hinzufügen können.“
Rolf Sonderegger, CEO der Kistler Gruppe
Erfolgreich etabliert im Automobilumfeld
Mit Lösungen zur Messdatenvisualisierung und -auswertung, die per Lizenz sowohl PC- als auch webbasiert genutzt werden können, unterstützt die AMS große OEMs und Zulieferer der Automobilbranche bei der Fahrzeugentwicklung – vor allem in Deutschland und in China, wo auch Kistler wesentliche Standbeine hat. Dr. Bernhard Sünder, Gründer und CEO der AMS, kommentiert: „Messdaten unterscheiden sich von anderen Daten. Mit unseren Lösungen jBEAM und MaDaM bieten wir deshalb spezialisiertes Data Mining für Big Test Data. Mit Kistler als starkem Partner stehen die Zeichen auf Wachstum. Vor allem der global ausgerichtete Vertrieb der Unternehmensgruppe wird uns nach vorne bringen.“
Die AMS GmbH ist mit mehr als 30 Mitarbeitern Teil eines Chemnitzer Technologieclusters, in dem rund um die TU Chemnitz Start-ups und innovative Unternehmen aus dem Automobilumfeld angesiedelt sind. Neben Bratislava wird Chemnitz damit zu einem weiteren Standort von Kistler für die Software-Entwicklung.
Große Mengen von Messdaten effizient auswerten
Die erfolgte Akquisition ist Teil der langfristigen Strategie der Kistler Gruppe, sich im Rahmen der Digitalisierung vom Lösungs- zum Informationsanbieter weiterzuentwickeln: „Wenn wir von ‚Information-as-a-service‘ reden, ist klar, dass sich wesentliche Teile der Wertschöpfung in Richtung Software verschieben werden. Deshalb ist es entscheidend, die entsprechenden Ressourcen frühzeitig auszubauen“, so Rolf Sonderegger weiter. „Das Know-how der AMS GmbH ergänzt unsere bestehenden Lösungen für die Fahrzeugentwicklung. Unsere Kunden bekommen zukünftig noch mehr aus einer Hand und profitieren von der erhöhten Durchgängigkeit der Systeme vom Sensor bis zur Datenauswertung.“
Bildmaterial (Abdruck honorarfrei unter Angabe der Bildquelle Kistler Gruppe)
Ams logo 25 profilbild AMS - Versuchsdaten ohne Grenzen Das AMS Jahr 2018 – von MaDaM 2.2 bis MDFS
Wenn wir auf das letzte Jahr zurückblicken, war sicherlich unser 25-jähriges Jubiläum ein ganz besonderes Highlight, das wir neben verschiedenen internen Veranstaltungen vor allem zur Produktweiterentwicklung genutzt haben. Alle interessanten technischen Neu- und Weiterentwicklungen möchten wir gern im Überblick zusammenfassen und Möglichkeit geben, noch offene Fragen zu beantworten.
Für unser Messdaten-Management System MaDaM gab es ein Software-Update mit zahlreichen neuen Features. Für die visuelle Suche durch Klicken auf die entsprechenden Balken im Diagramm wurde Haystack entwickelt und in diesem Zusammenhang der komplette Facettenbaum überarbeitet. Die Platzhalter-Suche wurde mit einigen Funktionen erweitert. Somit können Benutzer nach verschachtelten Inhalten wie *lin* in *Berlin* suchen. Des Weiteren können nun mehrere Importer in einer einzigen jBEAM Vorlage gesteuert werden. Hierbei können Benutzer verschiedene Suchabfragen definieren, deren Ergebnisse einer bestimmten Datenquelle für die jBEAM-Vorlage zugewiesen wird. Unabhängig davon, ob es sich um einen Importer, um Importe mehrerer Dateien oder um einen Datenquellenmanager handelt.
Für Big Test Data Anwendungen im Messdatenbereich wurde das Measurement-Data Distributed File System (MDFS) entwickelt. Daten und CPU (jBEAM) befinden sich nun auf dem gleichen Node. Dadurch gibt es keine Einschränkungen mehr durch den Transport der Daten vom NAS. Zudem ermöglicht das verteilte Dateisystem das Gruppieren von Dateien. Dabei werden alle zu einem Versuch gehörenden Dateien auf einem Node abgelegt. MDFS ist horizontal skalierbar, JAVA NIO kompatibel und höchst performant.
In unserem Analyse-Tool jBEAM wurden Data Mining Funktionen integriert. Diese dienen zum einen der Durchsuchung unzähliger Daten mit Hilfe von Algorithmen zum Erkennen von Mustern und Zusammenhängen. Zum anderen können diese vom Anwender weiterentwickelt werden und es können neue Algorithmen hinzugefügt werden.
Die AMS bietet somit für die Auswertung besonders großer Mengen messtechnischer Daten eine komplette Tool-Kette, die den gesamten Workflow von der Datenspeicherung (MaDaM) über die parallele Auswertung (jBEAM Cluster) bis hin zur statistischen Auswertung der Analyseergebnisse (Big Test Data Mining) abdeckt.
Julia Päßler AMS Teams bei WRO Weltfinale in Thailand
Am letzten Wochenende war es soweit – die diesjährigen WRO (World Robot Olympiad) fand in Chiang Mai im Norden Thailands statt. Die von der AMS gesponserten Teams waren vor Ort und durften ihre Fähigkeiten in anspruchsvollen Robotikwettbewerben messen, viel Spaß haben und neue Freunde finden.
Das diesjährige WRO-Thema ist FOOD MATTERS. Es konzentriert sich auf die Art und Weise, wie wir Lebensmittel anbauen, teilen und konsumieren. Dies ist ein wichtiges Thema, denn heute ist jede neunte Person (795 Millionen Weltbevölkerung) unterernährt. Und mit einer wachsenden Weltbevölkerung müssen jedes Jahr mehr und mehr Nahrungsmittel produziert werden. Wir können Technologien einsetzen, um mehr und bessere Lebensmittel anzubauen und Lebensmittelverschwendung zu reduzieren.
Unser ehemaliger Praktikant Adib holte mit seinem Team NoNameInternational den 18. Platz (von 88 Teams). Die Jungs waren sehr zufrieden damit, einen Lauf durchgebracht zu haben. Im ersten Lauf mit Zusatzaufgabe zerbrach leider ein Element und im zweiten Versuch hatten sie einen Logikfehler. Trotz dessen einen Platz in der vorderen Reihe zu ergattern macht uns stolz und wir gratulieren für die gute Leistung!
Julia Päßler jBEAM Schulung
Gern können Sie sich zu unseren Schulungen anmelden. Diese finden mindestens zweimal im Jahr zu verschiedenen Themen bei uns am Standort Chemnitz statt.
Wünschen Sie eine individuelle Schulung bei Ihnen im Haus? Dann kontaktieren Sie uns bitte unter info@AMSonline.de oder über unser Kontaktformular auf http://www.amsonline.de und wir unterbreiten Ihnen gern ein passendes Angebot.
Die nächsten Schulungen finden im April 2019 bei uns in der Bahnhofstraße in Chemnitz statt. Dabei werden wir insbesondere auf die Datenauswertung mit jBEAM sowie die jBEAM-Automatisierung mit Skripten eingehen.
Julia Päßler Die AMS auf der größten Automobilmesse in Nordamerika
Vom 23. bis zum 25. Oktober 2018 waren wir auf der Automotive Testing Expo North America in Novi, im US-Bundesstaat Michigan, als Aussteller vertreten.
Wie auch in den vergangenen Jahren präsentierten und demonstrierten wir unseren interessierten Messestandbesuchern das parallele Auswerten großer Datenmengen anhand unseres Clustermodells.
Die verteilte Verarbeitung von Daten stellt dabei ein wichtiges Glied in der AMS-Toolkette mit MaDaM, jBEAM Cluster und Big Data Mining-Funktionen dar.

Moderatoren

Infos zu den Moderatoren

Über die Gruppe "AMS - Versuchsdaten ohne Grenzen"

  • Gegründet: 16.02.2012
  • Mitglieder: 135
  • Sichtbarkeit: offen
  • Beiträge: 190
  • Kommentare: 16