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They are always a client-server application, i.e., most of the application logic is executed on the server. The IoT layer is used for collecting large amounts of real time data, typically used for monitoring, controlling and planning on the shop floor. The real time information comes from various sources such as temperature pressure sensors or machine controllers. One difference between the IoT layer and the PLM layer is the database type to store data. In the IoT layer large amounts of data are collected and stored in an unstructured way and in real time databases. Real-time data bases in the IoT cloud are temporal, meaning that time is a dimension. For instance in IoT, individual stop times of a manufacturing resource are stored but after processing and converting data to statistics such as mean time between failures, this can be stored in a PLM system for improvement of the resource. Temporal data are stored with timestamps and the data validity is lost after some time or is stored as historical data. For instance a resource temperature, as new temperatures come, the old temperature is not valid. NoSQL databases such as graph databases are more suitable for collection of real time data due to their ability for scaling up and capability of doing millions of data transactions per second.
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1 They are always a client-server application, i.e., most of the application logic is executed on the server. 2 The IoT layer is used for collecting large amounts of real time data, typically used for monitoring, controlling and planning on the shop floor. 3 The real time information comes from various sources such as temperature pressure sensors or machine controllers. 4 One difference between the IoT layer and the PLM layer is the database type to store data. 5 In the IoT layer large amounts of data are collected and stored in an unstructured way and in real time databases. 6 Real-time data bases in the IoT cloud are temporal, meaning that time is a dimension. 7 For instance in IoT, individual stop times of a manufacturing resource are stored but after processing and converting data to statistics such as mean time between failures, this can be stored in a PLM system for improvement of the resource. 8 Temporal data are stored with timestamps and the data validity is lost after some time or is stored as historical data. 9 For instance a resource temperature, as new temperatures come, the old temperature is not valid. 10 NoSQL databases such as graph databases are more suitable for collection of real time data due to their ability for scaling up and capability of doing millions of data transactions per second.