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Webinar "Smart Services für Maschinen und Anlagen"

 
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kdw



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BeitragVerfasst am: 30.07.2020, 16:56    Titel: Webinar "Smart Services für Maschinen und Anlagen" Antworten mit Zitat

Hallo Forum.

Das Webinar hat planmäßig stattgefunden. Vielen Dank für die Teilnahme und das Feed-back. Hier ist der Link zum PDF mit den Slides:

https://www.ssv-embedded.de/doks/webinar/webinar_smart_services_ssv_2020.pdf

Das Webinar besteht aus zwei Teilen. Im ersten Teil geht es um technische Aspekte. Der zweite Teil liefert einige betriebswirtschaftliche Anmerkungen, wie aus der Technik ein werthaltiger Kundennutzen entstehen könnte, der sich zur Realisierung von Smart Services eignet. Hier zunächst einmal die Erläuterungen zu den PDF-Seiten mit dem technischen Inhalt.

Seite 2 (Was haben wir zu bieten?): Bisher stand bei den meisten SSV-Anwendungen die Connectivity im Mittelpunkt. Wir haben uns primär um Infrastruktur (VPN) und Verbindungen gekümmert. Daten wurden in erster Linie transportiert und in einigen Anwendungen über Web-basierte Dashboards visualisiert. Inzwischen stellen wir die Daten selbst inklusive Datenanalysen und Informationsgewinnung in den Mittelpunkt. Die Abbildung zeigt die Auswirkung unserer neuen Zielsetzung. Bisher haben wir nur die Verbindungen zu Maschinensteuerungen hergestellt, um beispielsweise per VPN auf eine SPS zuzugreifen. Nun wollen wir alle Baugruppen eines Antriebsstrangs einbeziehen. Auch die, die von Haus keine Datenschnittstelle besitzen und zunächst ein IoT-Retrofit benötigen.

Seite 3 (Wie erfolgt die Realisierung?): Aus unserer Sicht sollten Maschinen und Anlagen von Haus aus qualitativ hochwertige Echtzeitdaten zur Verfügung stellen, mit denen sich z. B. unterschiedliche Überwachungs- und Optimierungsaufgaben lösen lassen. Dabei orientieren wir uns an der vierstufigen Prozesskette typischer (I)IoT-Anwendungen. Neben den Bausteinen für die Sensordatenerfassung direkt an der Maschine liefern wir nun auch an die jeweilige Aufgabe angepasste Softwarebausteine zur Datenanalyse, die in der Regel mit Hilfe von Cloud-Services realisiert werden und Algorithmen aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) nutzen. Wie Sie auf der folgenden Seite sehen werden, haben die beiden Prozessschritte Sensing und Data Analytics für uns eine besondere Bedeutung.



Seite 4 (Wie erfolgt die Realisierung?): Die ersten beiden Stufen der Prozesskette einer (I)IoT-Anwendung kann man aus SSV-Sicht auch als „virtuellen Sensor“ betrachten. Damit lassen sich bereits hochwertige Monitoringlösungen realisieren. Dabei ist zu berücksichtigen, dass ein Sensor mit digitalem Ausgang sich typischerweise durch das Zusammenwirken von insgesamt sechs Funktionseinheiten realisieren lässt. Am Anfang dieser Funktionskette ist das Sensorelement zu finden, zum Beispiel ein temperaturabhängiger Widerstand mit einer entsprechenden Beschaltung. Es folgt die analoge Signalkonditionierung mit Pegelanpassungen, Anti-Aliasing-Filter und ggf. einem Verstärker. Die dritte Funktionseinheit ist ein Analog-Digital-Wandler, um aus den analogen Eingangswerten digitale Zahlen vom Datentyp Integer mit oder ohne Vorzeichen zu erzeugen. Zahlreiche Sensoren besitzen in dieser Stufe noch weitere Hilfsfunktionen, beispielsweise eine Linearisierung oder Kalibrierung. Es folgt die digitale Signalaufbereitung (Signal Processing), z. B. digitale Filter oder eine Umwandlung vom Zeit- in den Frequenzbereich (FFT). Diese Funktionseinheit ist allerdings nicht bei allen Sensoren vorhanden. Die nächste Stufe ist die Signalbewertung (Signal Valuation). Hier lassen sich beispielsweise komplexe Algorithmen einordnen, die aus den digitalen Zahlenwerten die gewünschten Informationen gewinnen. Bei einem Sensor mit einem temperaturabhängigen Widerstand als Sensorelement, wäre hier eine Mapping Funktion mit einem Korrelationsverhalten zu finden. Die sechste und letzte Funktionseinheit ist die Kommunikationsschnittstelle, über die ein digitaler Sensor seine Ausgangswerte an andere Systeme weitergibt. Über dieses Interface sind in der Regel auch Konfigurationseinstellungen möglich. Bei einem virtuellen Sensor wird die sechsstufige Funktionskette in zwei Teile aufgetrennt. Sensorelement, Signalkonditionierung und die Analog-Digitalwandlung bilden zusammen mit der Kommunikationsschnittstelle den einen Teil, die digitale Signalverarbeitung sowie die Informationsgewinnung den anderen. Die beiden Funktionsblöcke lassen sich auch örtlich trennen.

Seite 5 (Wie erfolgt die Realisierung?): Nachdem Sie die sechs Funktionseinheiten eines typischen digitalen Sensors kennengelernt haben, wird auch die SSV-Idee eines virtuellen Sensors deutlich: Wir unterteilen einfach die Funktionseinheiten in zwei Gruppen. Die eine besteht aus Sensorelement, Signalkonditionierung und der Analog-Digitalwandlung. Die andere aus den Softwarekomponenten für die digitale Signalverarbeitung und Informationsgewinnung. Für die praktische Realisierung eines solchen Sensorsystems nutzen wir z. B.:
    - Ein RMG/941 Remote Maintenance Gateway.
    - Sensorbaugruppe MLS/160A mit 6-Achsen-Inertial-Sensorelement
    - Softwarebausteine für die digitale Signalverarbeitung
    - KI-Algorithmen (z. B. neuronale Netzwerke) zur Informationsgewinnung
Seite 6 (Wie erfolgt die Realisierung?): Konzeptionell besitzt der virtuelle SSV-Sensor eine Mikroservice-Architektur. „Mikroservices“ sind ein Architekturstil aus der IT-Welt, der eine Anwendung als eine Sammlung einzelner Services strukturiert. Diese Services besitzen die folgenden Merkmale:
    - Ein Mikroservice ist einzeln test- und wartbar
    - Hinsichtlich der Wartbarkeit gehört zu jedem Service ein relativ kleines Entwicklerteam
    - Die Services einer Anwendung sind „locker“ miteinander verbunden
    - Jeder Service ist jeweils unabhängig von anderen Services einsetzbar
Darüber hinaus ermöglicht eine Mikroservice-Architektur die schnelle und zuverlässige Bereitstellung relativ großer und komplexer Anwendungen. Des Weiteren entsteht für ein Unternehmen im Laufe der Zeit ein modularer Baukasten (Technologie-Stack), aus dem sich unterschiedliche Lösungen zusammenstellen lassen. Der hier vorgestellte virtuelle Sensor besteht aus zwei einzelnen Mikroservices: Dem Sensing-Teil direkt an der Maschine und der Informationsgewinnung in der IoT-Plattform. Zur Realisierung im Rahmen von Projekten haben wir uns einen Engineering-Prozess entwickelt, den wir nach Möglichkeit per Scrum (ein Vorgehensmodell des Projekt- und Produktmanagements aus der agilen Softwareentwicklung) umsetzen, um z. B. einen virtuellen Sensor für das Condition Monitoring an einem Antriebselement zu erstellen.

Seite 7 (Grundlagen IoT-Plattformen): Da IoT-Plattformen für den virtuellen Sensor eine wichtige Rolle spielen (wir wollen dort die Softwarekomponenten für die digitale Signalverarbeitung und Informationsgewinnung ablaufen lassen), hier ein paar Zusatzinformationen am Beispiel der Amazon Web Services (AWS): Die vorverarbeiteten Sensorrohdaten erreichen die AWS in der Regel per MQTT. Direkt nach dem Eintreffen können die Daten mit Hilfe einer Rules Engine und einer Lambda-Funktion in das erforderliche Datenformat konvertiert und an den jeweiligen Service weitergegeben werden. Die Ausgangsinformationen des Service können z. B. über den gleichen Weg (MQTT) anderen Anwendungen zur Verfügung gestellt werden.

Seite 8 (Grundlagen IoT-Plattformen): Die meisten Cloud- bzw. IoT-Plattform bieten eine große Vielfalt unterschiedlicher Services an. Die Tabelle auf dieser Seite liefert als Beispiel eine Kurzübersicht der wichtigsten Amazon Web Services (AWS), die von einer IoT-Anwendung genutzt werden können. Bei jedem einzelnen Dienst handelt es sich um eine relativ komplexe Anwendung, deren Praxiseinsatz allerdings zum Teil umfangreiche Spezialkenntnisse erfordert. Für einen virtuellen Sensor nutzt SSV z. B. Lambda, S3 und SageMaker. Teilweise kommt SNS hinzu, um Benachrichtigungen zu erzeugen.

Seite 9 (Grundlagen IoT-Plattformen): Hier sehen Sie eine etwas detaillierte Übersicht, wie beispielsweise die einzelnen AWS-Funktionen und Services durch einen virtuellen Sensor genutzt werden. In der Abbildung sind die beiden Gruppen der zuvor vorgestellten sechsstufige Funktionskette eines Sensors wiederzufinden. Beachten Sie bitte, dass der IoT-Hub in unserer abstrakten Funktionsübersicht zu einer IoT-Plattform den Kommunikationsendpunkt für die Sensordaten bildet und die einzelnen Services als Bausteine zur Realisierung der Anwendungslogik dienen.

Seite 10 (Beispiel: AWS/vSensor): Das Bild auf dieser Seite zeigt, wie man z. B. mit Hilfe der Amazon Web Services (AWS) einen virtuellen Sensor zur Zustandsüberwachung (Condition Monitoring) per Vibrationsmessung realisieren kann. Das gesamte Beispiel ist in GitHub zu finden. Nach Rücksprach besteht auch die Möglichkeit, sich die gesamte Anwendung über unseren Demonstrator live per Internet vorführen und erklären zu lassen.



Siehe auch: https://github.com/SSV-embedded/RMG-941-and-AWS
Siehe auch: https://github.com/SSV-embedded/MLS160A-SDK

Anmerkung: Bzgl. des SSV-Engineering-Prozesses für Softsensoren bzw. virtuellen Sensoren und den Anmerkungen zur Realisierung in Projekten per Scrum, möchte ich ein Statement hinzufügen. Im Zusammenhang mit Condition Monitoring hatte ich hier schon einige Diskussionen mit Menschen, die der Meinung sind, solche Lösungen kann man als kleine gelbe oder andersfarbige Boxen von der Stange kaufen, an einen Motor schrauben und fertig. Meine Antwort: Ja, es trifft zu, dass einige Anbieter diesen Eindruck erwecken. Meines Erachtens hat das alles aber lediglich einen Starterkit-Charakter. Eine echte Lösung mit quantifizierbarem Nutzen und ROI kommt m. E. ohne die passende Methodik zur Vorgehensweise nicht zustande.

VG KDW
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