Datenqualität ist das direkte Ergebnis einer robusten industriellen Edge. PREKIT Edge Nodes verbinden sich mit Ihren Maschinen, erfassen Daten, bereinigen und kontextualisieren sie an der Quelle und veröffentlichen sie in einem Unified Namespace. Das ersetzt fragile, anbieterabhängige Integrationen, macht Daten nutzbar und schafft ein Fundament für Shopfloor‑Operationen und vernetzte Produkte.

PREKIT Edge Nodes helfen, eine verlässliche Quelle für praxistaugliche Shopfloor‑Daten aufzubauen – Daten, die einen Unterschied machen, wenn sie bei Werker:innen, Instandhaltung, Produktionsplanung und F&E ankommen.
Jede industrielle Umgebung bringt eigene Anforderungen mit. Um dem gerecht zu werden, liefern wir PREKIT wahlweise Plug‑and‑Play auf einem Industrie‑Gateway, als containerisierte Software oder als Quellcode zur vollständigen Inhaberschaft durch Ihr Team.

So nah an Plug‑and‑Play wie möglich. Lieferung auf einem vorkonfigurierten, industrietauglichen Edge‑Gerät. In den Schaltschrank einbauen, mit SPS verbinden, Stromversorgung und Netzwerk anschliessen – fertig.

Wir unterstützen Sie bei der Bereitstellung von PREKIT‑Containern und massgeschneiderten Modulen – verteilt über Ihre Cloud‑Infrastruktur, On‑Premise‑VMs und Edge‑Gateways –, so wie es zu Ihrem Betrieb passt.
Beispiel: 1 unbefristete Lizenz + 1 Connector‑Konfiguration
Forken Sie unseren Code. Profitieren Sie von neuen Features und Bugfixes, während Ihr Team seine Domänenexpertise in die eigene IoT‑Lösung einbringt. Für OEMs: PREKIT kann als vollständig whitelabelte Lösung ausgeliefert werden.
PREKIT ist eine Softwareplattform zum Aufbau moderner, Edge‑getriebener Industriedatenplattformen, die hochwertige Daten zahlreicher industrieller Assets über einen oder mehrere Standorte konsolidiert.
OPC/UA, MQTT, S7, Sinumerik, Modbus, Profinet, EtherCAT, SQL, REST‑API
Falls wir ein Protokoll nicht unterstützen, erhalten Sie ohne Zusatzkosten einen individuellen Datenadapter.
LTE, Ethernet, WLAN, LTE+WLAN
Konfigurierbares Datenmodell und Semantik
Datenbereinigung, virtuelle Sensorberechnung und Segmentierung direkt an der Quelle. ML‑Runtime für das Ausrollen eigener Modelle am Edge.
Integrierte Historian‑Datenbank
Integriertes Grafana
Eigene Docker‑Container oder Erweiterungen der UI über Plugins
PostgreSQL, MySQL, OracleDB, MariaDB, Microsoft SQL Server, IBM Db2, Firebird, CockroachDB, SQLite, Amazon Aurora, Amazon RDS
Integrierter Edge‑Historian, Integrationen mit TimescaleDB / TigerData, InfluxDB
MQTT (Sparkplug B), OPC/UA, REST‑API, MCP
Alle OpenAPI‑Clients, z. B. Python, C#, Go, TS, JS, C++, Zapier, Rust, …
Python
Lokale Zertifizierungsstelle, TLS‑Verschlüsselung, Verschlüsselung von DB‑Backups (in Transit & at Rest), TPM‑verschlüsselte Infrastruktur
Azure Active Directory / Entra ID, AWS IAM, OAuth 2.0, SSO, fein granulare Resource‑Based‑Access‑Control (RBAC)
Nur ausgehende Ports, Air‑Gap‑fähiger Betrieb, Remote‑Zugriff auf SPS, Datenbank‑Audits, mehrregionale und geo‑redundante DB‑Backups
Welotec EG500 Mk‑2
CE, UL
Windows 10 Pro 64 Bit, Windows Server 2019 64 Bit, Ubuntu 14.04 LTS, Debian 8, CentOS 7, RHEL 7, macOS Sierra 10.2, jedes Docker‑kompatible Betriebssystem
mind. 8 GB RAM, mind. 64 GB SSD
NTP‑Client & ‑Server
Zugriff auf Edge Nodes über ein globales LTE‑Netz
Fernzugriff auf Edge Nodes über ein sicheres VPN
1 Gilt für die In‑a‑Box‑Variante.
2 Gilt für die Virtual‑Platform‑Variante.
Schnelle Antworten auf häufige Fragen.