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kdw



Anmeldedatum: 05.05.2006
Beiträge: 1118

BeitragVerfasst am: 25.09.2017, 19:17    Titel: Embedded IoT-Gateway … Antworten mit Zitat

Hallo Forum.

In verschiedenen Gesprächen, die ich in den vergangenen Tagen mit Maschinenbauern geführt habe, kam immer wieder Frage auf, warum man eine Maschine mit einer IT-Schnittstelle ausstatten sollte. Nun, meine Antwort ist dann zunächst immer: Damit Kunden diese Maschine mit einer Cloud verbinden können! Diese Aussage bewirkt in der Regel die Frage: Warum sollte ein Kunde so etwas wollen?

Durch die IT-Schnittstelle, die sich z. B. durch die Integration eines IoT-Gateways realisieren lässt, wird eine Maschine zum „Smart, Connected Product“. Wird eine solche Maschine mit einer IT-Serviceplattform - beispielsweise einer Cloud - verbunden, entstehen sehr leistungsfähige erweiterte Nutzungsmöglichkeiten:



Monitoring: In Monitoringanwendungen werden die Daten einer Maschine zur Überwachung der Systemfunktionen genutzt. Dadurch lässt sich z. B. die Nutzung einer Maschine innerhalb der durch die technischen Daten vorgegebenen Umgebungsbedingungen kontrollieren und bei Bedarf ein Alarm auslösen, bevor ein Schaden an Mensch oder Maschine auftritt.

Steuern: Grundsätzlich besitzt eine Maschine mit IT-Schnittstelle die datentechnischen Voraussetzungen für eine intelligente Fernzugriffsschnittstelle, die vollständig automatisiert für die M2M-Kommunikation genutzt wird. So könnten zum Beispiel über die Cloud bestimmte Energieeffizienzregeln definiert werden, die dann das Verhalten einer Maschine in bestimmten Situationen bestimmen (z. B. ein Fahrplan für die Erzeugung negativer Regel- und Ausgleichsenergie in einem virtuellen Kraftwerk).

Optimierung: Durch die permanenten Ergebnisse der Monitoringdatenanalysen und die per Cloud nutzbare Fernsteuerschnittstelle kann beispielsweise ein Predictive-Maintenance-Algorithmus bei Bedarf die Leistung einer Maschine reduzieren, um den produktiven Betrieb bis zum automatisch festgelegten Wartungstermin zu ermöglichen.

Autonomes Verhalten: Vollständig automatisierte Datenauswertung in vernetzten Systemen in Verbindung mit Machine Learning bis hin zur eigenständigen Entscheidungsfindung mit Hilfe von KI-Algorithmen ermöglichen zum Beispiel intelligente, vernetzte und autonom agierende Mikrosysteme in Produktion, Logistik und Energieversorgungsystemen. „Cognition as a Service (CaaS)“ erlaubt bereits heute die Entwicklung hochintelligenter Systemlösungen, ohne die dahinterliegenden komplexen Algorithmen zu kennen oder die dafür erforderliche Infrastruktur selbst schaffen zu müssen.

Die Cloud-Verbindung einer Maschine schafft aber auch Vorteile für den Hersteller selbst. Aus Herstellersicht wird die Maschine über die Cloud-Verbindung zu einer Informationsquelle, die mit entsprechender Zustimmung des Kunden für einen permanenten Informationsrückfluss sorgen kann. Durch die Maschinennutzung anfallenden Daten lassen sich auswerten und auf der Herstellerseite an die traditionellen Unternehmensfunktionen der Wertschöpfungskette weiterleiten.



Die Daten einer einzelnen Maschine, die den Hersteller erreichen, ermöglichen in der Regel schon recht wertvolle Einblicke. Durch das Kombinieren von Daten aus mehreren Maschinen und anderen Datenquellen lassen sich aber noch deutlich wertvollere Informationen gewinnen. Dazu ein Beispiel: Durch den Datenrückfluss zum aktuellen Energiebedarf einer Maschine beim Kunden in Feld lässt sich abgleichen, ob der jeweilige Istzustand den Angaben in den Verkaufsunterlagen des Herstellers entspricht. Der Datenvergleich vieler Maschinen ermöglicht ein Benchmarking mit Referenz zur Leistungsoptimierung einzelner Maschinen. Das Einbeziehen weitere Parameter, z. B. die Qualität der Netzspannung und der aktuellen Wetterdaten, liefern bei entsprechender Auswertung wichtige zusätzliche Erkenntnisse.

VG KDW
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kdw



Anmeldedatum: 05.05.2006
Beiträge: 1118

BeitragVerfasst am: 28.09.2017, 17:24    Titel: Vorgehensweise … Antworten mit Zitat

Hallo Forum.

Die Hardware-Aspekte bei der Integration eines Embedded IoT-Gateways in eine Maschine sind mehr oder weniger eine Routineaufgabe. Etwas anders sieht es hinsichtlich der Informationen, Daten und Sensoren aus. Hier steht man vor der Herausforderung zunächst einmal ein geeignetes Vorgehensmodell zu wählen, mit dem die sich die jeweiligen Ziele erreichen lassen.

Nehmen wir zum Beispiel eine einfache Monitoringaufgabenstellung, wie die „Überwachung der Maschinenzustände mit automatischer Alarmierung eines Serviceverantwortlichen im Störungsfall“. Würde man in der Praxis versuchen, diese Entwicklungsaufgabe mit einem klassischen V-Modell zu lösen, wäre ein Scheitern sehr wahrscheinlich.

Das V-Modell basiert auf einer plangetriebenen, sequentiellen Vorgehensweise. Dabei wird versucht, den gesamten Projektlebenszyklus eines Entwicklungsvorhabens vorherzusagen und in einem (Projekt-) Plan abzubilden – siehe zum Beispiel die Gantt-Diagramme klassischer Projektmanagementwerkzeuge. Der am Anfang eines Projekts erstellte Plan wird dann sequentiell abgearbeitet. Im linken Ast des V-Modells wird zunächst das zu erreichende Ziel ausführlich spezifiziert. Dann folgen die Design- und Implementierungsphase. Der rechte Ast eines V-Modells dient zur mehrstufigen Ergebnisprüfung. Hier könnte sich z. B. bei der Abnahme herausstellen, dass bestimmte Maschinenzustände durch ein Embedded IoT-Gateway überhaupt nicht erkannt werden können, weil die dafür erforderlichen Sensoren in der Planungsphase vergessen wurden. Eine mögliche Ursache dafür wäre, dass in der Planungsphase nicht genau abzuschätzen war, aus welchen Detailinformationen sich der aktuelle Maschinenzustand beurteilen lässt.



Informationen sind bekanntermaßen Wissensfragmente. Daten bilden Darstellungen bzw. Angaben zu bestimmten Sachverhalten, z. B. die Temperatur an einem bestimmten Messpunkt. Sensoren dienen als Datenquellen. Um die Monitoringaufgabenstellung, „Überwachung der Maschinenzustände mit automatischer Alarmierung eines Serviceverantwortlichen im Störungsfall“ zu bearbeiten, sind daher zunächst einmal Antworten auf die folgende Fragen erforderlich:

Welche Informationen sind für die Aufgabenstellung erforderlich bzw. WAS für Informationen werden benötigt?

Welche Daten sind zur Informationsgewinnung erforderlich bzw. WIE komme ich an die benötigten Informationen?

Welche Sensoren sind für die Datenerzeugung erforderlich?



Die Antworten auf die Fragen können in einer Matrix, deren grundsätzlicher Aufbau an die Quality Function Deployment- (QFD-) Methodik erinnert, aufbereitet werden. Im ersten Schritt wird jede Information in eine Zeile eingetragen (WAS für Informationen werden benötigt?).

In einem zweiten Schritt werden dann Spalten für die erforderlichen Daten geschaffen (WIE komme ich an die benötigten Informationen?)

Die Matrix in der Bildmitte kann wie beim QFD zur Bewertung der Korrelation (Stärke des Zusammenhangs) zwischen Informationen und Daten genutzt werden.

Mit Hilfe der hier vorgestellten Matrix lässt sich eine agile Vorgehensweise zur Integration eines Embedded IoT-Gateways in eine Maschine realisieren, um die angesprochene Monitoringaufgabe erfolgreich zu lösen. Es ist nicht erforderlich, am Anfang alle Anforderungen bis ins letzte Detail aufzuschreiben - also z. B. jede einzelne Information zu spezifizieren, die zur Beurteilung des Maschinenzustands benötigt wird. In der Praxis stellt sich in der Regel erst im Laufe des Entwicklungsvorhabens heraus, welche Details wirklich erforderlich sind. In diesem Monitoringbeispiel wären diese Details die jeweiligen Informationen, die wiederum weitere Daten und somit zusätzliche Sensoren erfordern.



Um ein zufriedenstellendes Ergebnis mit akzeptablen Kosten zu erreichen, werden für das Funktionsgebinde „Information => Daten => Sensoren“ in der hier vorgestellten Matrix einfach mehrere Iterationsschleifen durchlaufen. Die Zwischenergebnisse werden unter Hinzuziehung entsprechender Experten, die sich mit der jeweiligen Maschine bestens auskennen, in der Praxis getestet.

VG KDW
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