Lösungspakete mit NOA
Digitale Anwendungen schneller in die Maschine bringen
Der Bedarf an digitalen Funktionen im Maschinen‑ und Anlagenbau wächst stetig. Visualisierung, Monitoring oder datenbasierte Services sollen effizient umgesetzt, zuverlässig betrieben und einfach erweiterbar sein – ohne unnötig hohen Integrations- und Engineering-Aufwand.
Mit NOA bietet KEB eine offene Automatisierungs- und IIoT‑Plattform, die genau hierfür entwickelt wurde. Die NOA Pakete nutzen diese Plattform und bieten „Out-Of-The-Box“-Lösungen für typische Anwendungsfälle von Digitalisierung im Maschinen- und Anlagenbau.
Ihr Nutzen:
Ein einfacher Einstieg in digitale Anwendungen – verständlich, planbar und nah an der Praxis.

Ihr Nutzen
- No-Code-HMI-Erstellung ohne klassischen Programmieraufwand
- Hohe Flexibilität bei Hardware und Kommunikationsschnittstellen
- Skalierbar für unterschiedliche Maschinen und Projekte
- Kosteneffizienter Einstieg in moderne HMI-Konzepte
- Geeignet für Serienmaschinen, Retrofit und standardisierte Anwendungen

Ihr Nutzen
- Sammeln und Schreiben von Daten aus unterschiedlichsten Systemen
- Hohe Flexibilität durch Multi-Protokoll-Support
- Schnelles und zuverlässiges Zusammenführen von Daten für stabile und automatisierte Abläufe
- Schnelle Integration über verschiedene Bus-Systeme hinweg, (auch nicht-industrielle z.B. JSON, Datenbanken)
Package 3: Standardschnittstelle für Prozessdaten schaffen
Einfache Anbindung von Bestandsmaschinen an SCADA Systeme zur Weiterverarbeitung
Einsammeln von Daten aus dem bestehenden, unterschiedlichen Maschinenpark und Weiterverarbeiten in Ihrem bestehenden SCADA Umfeld. Die Brücke dazwischen schlägt der NOA OPC UA Server.

Ihr Nutzen
- Bündeln und Zusammenführen von Bestandsdaten über den etablierten OPC UA Standard
- Ermöglicht das nahtlose Andocken an SCADA und weiterführende Systeme
- Nutzung eines weltweit etablierten Industriestandards für nachhaltige Skalierbarkeit und Erweiterbarkeit
- Schafft die Grundlage für weiterführende Anwendungen wie Dashboards, Monitoring und datengetriebene Optimierung

