Sensors and the industrial internet of things provide the data that automation, quality control and maintenance depend on. In this field they enable condition monitoring, predictive maintenance and traceability, withDatenqualitätand security managed.
What sensors, IoT and observation networks does here.
Sensors, IoT and observation networks collect continuous measurements of physical, environmental and operational conditions. They provide the real-time inputs thatFrühwarnungand asset monitoring depend upon. In industry and robotics, work and skills and trade, resources and supply chains, observation networks enable early warning and condition-based maintenance. They reveal how stresses in one system appear in connectedSystemein near real time. The canonical description is ondie STEM Commons.
Condition monitoring
Vibration, temperature and current sensors track the health of motors, pumps and bearings, flagging deterioration before failure.
In-line quality inspection
Sensors and machine vision inspect products during production, detecting defects earlier and more consistently than end-of-line checks.
Securing connected sensors
Industrial IoT devices are inventoried, segmented and updated so that they do not become entry points for attacks.
03Geografie
Infrastrukturexposition in Deutschland.
Nächtliche Lichter, Bevölkerungsdichte und Hochwasser über Deutschland, aus NASA GIBS. Jede Ebene trägt ihr eigenes Datum.
Die interaktive Karte benötigt JavaScript; die Ebenenliste und die Quellen finden Sie unten.
täglich; Satellitenstrahldichte, korrigiert um Mondlicht und Atmosphäre
Neueste beim Build
2026-10-12
Auflösung
Raster von etwa 500 m
Unsicherheit
Nächtliche Strahldichte aus Satellitendaten für das angezeigte Datum; Lichter sind ein Näherungswert für Stromverbrauch und Ausfälle, keine Messung von Versorgung oder Zugang.
Erreichbar über
gibs.earthdata.nasa.gov, erst nachdem Sie die Live-Karte zugelassen haben
Über diese Ebene
Evidenz
Geschätzt
Quelle
Gridded Population of the World v4.11 (NASA SEDAC (CIESIN, Columbia University))
Auf Volkszählungen beruhende Schätzung der Einwohner je Quadratkilometer im Jahr 2020, dargestellt als Expositionskontext; keine Zählung der von einer Gefahr betroffenen Menschen.
Erreichbar über
gibs.earthdata.nasa.gov, erst nachdem Sie die Live-Karte zugelassen haben
Satellitenerkennung; Wolken hinterlassen Lücken. Satelliten- oder Modellraster, wie der Anbieter es veröffentlicht. Wolken, Streifenlücken und Ableitungsfehler hinterlassen Lücken und Rauschen; die Werte sind Indikatoren, keine Messungen an einem Ort.
Erreichbar über
gibs.earthdata.nasa.gov, erst nachdem Sie die Live-Karte zugelassen haben
Satellitenbild. Satelliten- oder Modellraster, wie der Anbieter es veröffentlicht. Wolken, Streifenlücken und Ableitungsfehler hinterlassen Lücken und Rauschen; die Werte sind Indikatoren, keine Messungen an einem Ort.
Erreichbar über
gibs.earthdata.nasa.gov, erst nachdem Sie die Live-Karte zugelassen haben
Über diese Ebene
Evidenz
Modelliert (jüngstes Jahr, das GIBS veröffentlicht)
Quelle
MODIS Terra und Aqua, Landbedeckung (MCD12Q1) (NASA LP DAAC)
jährlich; Satellitenklassifikation; jüngstes Jahr, das GIBS veröffentlicht
Neueste beim Build
2024-01-01
Auflösung
Raster von etwa 500 m
Unsicherheit
Satellitengestützte Landbedeckungsklassen für das angezeigte Jahr, einschließlich Ackerland; eine Klassifikation mit bekannten Fehlern, kein Betriebsregister.
Erreichbar über
gibs.earthdata.nasa.gov, erst nachdem Sie die Live-Karte zugelassen haben
Satelliten-Vegetationsindex über die 8 Tage bis zum angezeigten Datum, ein Indikator für den Zustand von Lebensräumen; kein Maß für Arten oder Biodiversität.
Erreichbar über
gibs.earthdata.nasa.gov, erst nachdem Sie die Live-Karte zugelassen haben
Tastatur, bei fokussierter Karte
Strg oder ⌘ gedrückt halten und scrollen, um zu zoomen
Zum Verschieben ziehen. Zum Zoomen Strg oder ⌘ gedrückt halten und scrollen, die Zwei-Finger-Geste oder die Schaltflächen verwenden; für die Werte unter dem Zeiger darüberfahren; Zurücksetzen kehrt zur Region zurück.
Infrastrukturexposition, gerahmt auf Deutschland.Satelliten- und Modellprodukte, wie die NASA sie veröffentlicht, jeweils mit eigenem Datum. Sie sind Indikatoren, keine Bewertungen eines Ortes.
We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified).Offene Daten der NASA
We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified).Offene Daten der NASA
Nächtliche Lichter VIIRS Black Marble, NASA Goddard Space Flight Center; bereitgestellt vom NASA Level-1 and Atmosphere Archive and Distribution System (LAADS DAAC); Bilder über NASA GIBS. Farben nach der veröffentlichten Farbskala neu gezeichnet; Werte, wo gezeigt, in Sechseckzellen gemittelt (verändert). Offene Daten der NASA
Center for International Earth Science Information Network (CIESIN), Columbia University. 2018. Gridded Population of the World, Version 4 (GPWv4): Population Density, Revision 11. NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC). Lizenziert unter CC BY 4.0. Farben nach der veröffentlichten Farbskala neu gezeichnet; Werte, wo gezeigt, in Sechseckzellen gemittelt (verändert). doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
VIIRS-Produkte nahezu in Echtzeit (Hochwasser, Landoberflächentemperatur, Schneebedeckung, korrigierte Reflektanz), NASA LANCE; Bilder über NASA GIBS. Farben nach der veröffentlichten Farbskala neu gezeichnet; Werte, wo gezeigt, in Sechseckzellen gemittelt (verändert). Offene Daten der NASA
MODIS-Landprodukte (Vegetationsindizes, Bruttoprimärproduktion, Landbedeckung), NASA LP DAAC und LANCE; Bilder über NASA GIBS. Farben nach der veröffentlichten Farbskala neu gezeichnet; Werte, wo gezeigt, in Sechseckzellen gemittelt (verändert). Offene Daten der NASA
ASTER GDEM ist ein Produkt von METI und NASA (ASTER Global Digital Elevation Model V003, NASA LP DAAC); Bilder über NASA GIBS. Farben nach der veröffentlichten Farbskala neu gezeichnet; Werte, wo gezeigt, in Sechseckzellen gemittelt (verändert). Zitieren als: NASA/METI/AIST/Japan Spacesystems and U.S./Japan ASTER Science Team (2019). ASTER Global Digital Elevation Model V003. doi:10.5067/ASTER/ASTGTM.003. Offene Daten der NASA
Erstellt mit Natural Earth. Freie Vektor- und Rasterkartendaten @ naturalearthdata.com. Gemeinfrei
Blue Marble, NASA Earth Observatory; Bilder über NASA GIBS. Farben nach der veröffentlichten Farbskala neu gezeichnet; Werte, wo gezeigt, in Sechseckzellen gemittelt (verändert). Offene Daten der NASA
Live-Ereignisse: NASA Earth Observatory Natural Event Tracker (EONET). Die Ereignisse sind indikativ und behalten ihre ursprünglichen Quellenlinks.
Live: Die NASA-EONET-Ereignisse sind Anhaltspunkte, keine behördlichen Warnungen.
Observed (EO): NASA/NOAA VIIRS (Suomi NPP). We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
Observed (EO): NASA JPL OPERA DIST-ALERT (contains modified Copernicus Sentinel data 2026). We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
NASA GIBS: We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
Abflussvorhersage für Flüsse, 30 Tage mit Spannweite (GloFAS über Open-Meteo): Enthält modifizierte Informationen des Copernicus Emergency Management Service 2026; keine Hochwasserwarnung.
Wetterdaten von Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), lizenziert unter CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
Optionale Ebenen (12 Quellen in der Ebenenliste: live, Vorhersage, beobachtet und Kontext) zeigen ihren Anbieternachweis auf der Karte und hier, wenn sie eingeschaltet sind; Vorhersagen sind Modellausgaben, abgeleitete Indizes sind Schätzungen.
Ebenen und Daten
Nachtlichter, täglich: VIIRS Black Marble (VNP46A2), NASA LAADS DAAC · 12. Okt. 2026
Bevölkerungsdichte, 2020: Bevölkerung: CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · statisch
Hochwasser, 3-Tage-Komposit: VIIRS Global Flood Product, NASA LANCE · 14. Okt. 2026
Landbedeckungstyp (IGBP), jährlich: MODIS Terra and Aqua land cover (MCD12Q1), NASA LP DAAC · 2024
Enhanced Vegetation Index, gleitend über 8 Tage: MODIS Terra EVI, NASA LANCE · 13. Okt. 2026
04Daten
Was die Methode verwendet.
Datasets and records used by sensors, IoT and observation networks on this platform, with the role each plays and the label its values carry. Sources are listed indem Quellenregister.
Daten
Rolle
Kennzeichnung
Sensor telemetry
Condition and quality
BEOBACHTET
Maintenance records
Bodenwahrheit
BEOBACHTET
Device inventories
Sicherheit
DEKLARIERT
05Zwillings- und Kaskadensimulator
Model Industrial sensing and IoT as a system. Run the cascade.
Assembled from theNexus Standardsarea profileIndustrie und Fertigung: the hazards it names, theSystemeand sectors that carry the loss, the controls that dampen it and the data that observe it. Choose the components, pick an initiating hazard and step through the cascade. The Map view places the run on an example geography with open data. Every coupling weight is a stated assumption you can change. A teaching model, not a forecast, an assessment or a certification. To model a place of your own choosing, open the fullSystem-Builder.
NS-11 Verifikation und Überwachung (Evidenz, Bescheinigungen, Beobachtung der Zero-Trust-Konformität)
NS-12 Software-, Modell- und KI/ML-Artefakte (Lieferkette, Modellkarten, Datenblätter)
NRS-H60 Gefahrenfamilie: Störung von Lieferketten und Flüssen (NHS-1 sys.supply-chain)
NRS-H50 Gefahrenfamilie: Industrie- und Prozessunfälle (NHS-1 infra.industrial)
NRS-H109 Gefahrenfamilie: Ausfälle von Technologien der Energiewende (NHS-1 tech.energy-transition)
NRS-X10 Chemische, industrielle, nukleare und radiologische Sicherheit
NRS-H54 Gefahrenfamilie: Signal- und Plattformstörung (NHS-1 cyber.platform)
NRS-K14 Profil des Domänenpakets: verarbeitende Industrie (DOMAIN-014)
Beobachtung
eMARS Major Accident Reporting System (listed for reference)
World Development Indicators (listed for reference)
ILOSTAT (listed for reference)
Manufacturing value added as a proportion of GDP and per capita
CO2 emission per unit of value added
Manufacturing, value added (% of GDP)
Direct economic loss to all other damaged or destroyed productive assets attributed to disasters
Beispielgeografie
The Strait of Malacca: 227 hexagonal cells
Nachtlichter heute Nacht, Ausfälle (VIIRS Day/Night Band), NASA GIBS
Oberflächenwasser durch Wolken, 30 m (Radar OPERA DSWx-S1), NASA GIBS
Niederschlagsrate, letzte halbe Stunde (IMERG), NASA GIBS
Bodenfeuchte an der Oberfläche (SMAP), NASA GIBS
06Validierung
Wie Ergebnisse geprüft werden.
Sensors are calibrated against reference instruments and checked through co-location and redundancy.Data qualityflags and automated range checks catch faults.
Prüfen
Wie es gemacht wird
Sensor calibration
Sensors are calibrated and drift tracked
Prediction validation
Maintenance predictions are compared with actual failures
Device security review
Connected devices are assessed before deployment
Sensor drift, power loss and connectivity gaps degrade data during the events of most interest. Dense networks raise security and privacy concerns.
07Methoden und Evidenz
How Industrial sensing and IoT is modelled, measured and tested.
Das Modell, seine Annahmen, seine Daten und seine Unsicherheit in der Form, in der eine Wissenschaftlerin oder ein Ingenieur sie prüfen würde. Die Strukturen folgen veröffentlichten Methoden. Die dargestellten Werte sind illustrativ, keine Befunde.
Systemmodell
The couplings between the systems in Industrial sensing and IoT: signs of influence, a reinforcing and a balancing loop, and cross-links where stress jumps.
Causal loop diagram from the page’s systems; signs show the direction of influence. Illustrative structure for a system dynamics or network model, not estimated couplings.
FAIR-Leitprinzipien · GO FAIR und FORCE11W3C PROV · World Wide Web ConsortiumHinweise zur einheitlichen Behandlung von Unsicherheiten · IPCCCEOS Analysis Ready Data · Committee on Earth Observation Satellites
Industrial sensing and IoT: Source to evidence record
10 steps·4 Stufen·2 Gates
Verfahren
Industrial sensing and IoT: Source to evidence record
Eine Quelle wird registriert und bewertet, ihr Datensatz gekennzeichnet und klassifiziert, und ein Digital Evidence Passport trägt die Herkunft; eine Korrektur erreicht jeden abhängigen Datensatz.
01 Aufnahme
01Die Quelle identifizierenQuelle · Der Sachwalter der QuelleEntdeckung ist keine Aufnahme. Die Quellenidentifikation hält Quellenklasse, Sachwalter, institutionelle Rolle und Rechtsordnung fest.
03Die Quelle registrierenSchrittDie Registrierung macht eine entdeckte Quelle zu einem gesteuerten Teilnehmer im Lebenszyklus der Evidenz. Sie bedeutet keine Billigung oder Zertifizierung.
02 Bewertung
04Klassifizierung nach Rechtsordnung und RechtenMeilensteinDie Rechteklassifizierung bestimmt Lizenz, Zustimmung, Vertraulichkeit und Grenzen der Weiterverwendung. Das Ergebnis bestimmt Zugang und Weiterleitung.
05Bewertung der EvidenzqualitätSchrittDie Qualitätsbewertung entscheidet, ob eine Aufzeichnung für eine bestimmte Nutzung geeignet ist. Qualität ist mehrdimensional und nie ein einzelner Wert.
06EvidenzkennzeichenSchrittJeder Befund trägt eines von neun Evidenzkennzeichen. Fehlende Daten werden als fehlend angezeigt, nie als null.
03 Protokoll
07EvidenzklassifizierungEintragDie Klassifizierung gibt Aufzeichnungen Lebenszykluszustände, etwa quellengeprüft, öffentlich unbedenklich oder eingeschränkt. Zustände können nebeneinander bestehen und bestimmen die Nutzung als Evidenz.
08Quellenveröffentlichung und KennungEintrag · NXS-GRX (kanonische Daten, Herkunft und Risiko)Eine Quellenveröffentlichung hält Rechte, zeitliche Abdeckung und Herkunftslinie der Quelle fest. Eine UNI wird über einen Katalog zugeteilt und nie von Hand eingegeben.
09Digital Evidence PassportEintragDer Pass hält Herkunft, Qualität, Rechte, Rechtsordnung, zulässige Nutzung und Verlauf fest, sodass Evidenz ihren Kontext behält, wenn sie weitergegeben wird.
04 Nutzung und Korrektur
02Korrektur erreicht abhängige AufzeichnungenSchritt · NXS-GRX (kanonische Daten, Herkunft und Risiko)Eine Quellenkorrektur pflanzt sich auf abhängige Auszüge und Produkte fort, ohne alte Ergebnisse umzuschreiben.
10Öffentlich unbedenkliche PrüfungMeilensteinDie Prüfung auf öffentliche Unbedenklichkeit entscheidet, ob eine Aufzeichnung öffentlich geteilt werden kann. Sie ist eine eigene Stufe und keine Validierung.
Datenprotokolle: Lebenszyklus der Evidenz· Data protocols: core data objects and evidence records · The Global Risks Index (NXS-GRX)Designed programme process, not a record of operation. No cycle has run and every programme is at service level R0. A gate is a programme decision, never a public-authority approval, certification or deployment authorisation. The data-protocol pages describe a design, not a running system.
10Treuhänderschaft
Wer die Methode pflegt.
Kritische Infrastrukturstewards sensors, IoT and observation networks for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.
What are the limits of sensors, IoT and observation networks in this field?
Sensor drift, power loss and connectivity gaps degrade data during the events of most interest. Dense networks raise security and privacy concerns.
Wie werden Ergebnisse geprüft?
Sensors are calibrated against reference instruments and checked through co-location and redundancy. Data quality flags and automated range checks catch faults.
Sind die Werte auf dieser Seite echt?
The data names, roles and checks are real descriptions of practice. The canvas shows a design of the method’s use, not a run; no result is reported here.
Berichteis the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.
GCRIFortgeschrittene Industrie und RobotikExponentielle TechnologieGlobales Sektorrisiko und Resilienz
Senden Sie nie personenbezogene Daten, sensible Infrastrukturdetails oder etwas, das Sie nicht weitergeben dürfen. Ein Beitrag wird vor der Nutzung geprüft; das Einsenden begründet weder Urheberschaft noch redaktionelle Rechte, und Sponsoring erkauft nie ein Ergebnis.
Fortgeschrittene Industrie und Robotik
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