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kdw



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Beiträge: 1393

BeitragVerfasst am: 26.05.2022, 07:42    Titel: Hannover Messe 2022 ... Antworten mit Zitat

Hallo Forum.

Auf der diesjährigen Hannover-Messe präsentieren wir ein KI-basiertes Condition-Monitoring-Beispiel mit thermografischen Bildern. Dabei wird eine kategoriale Variable an eine SPS geliefert, aus der ein aktueller Maschinenzustand (Aus, OK, Kritisch) hervorgeht. Die Zustandsermittlung erfolgt ca. einmal pro Sekunde an Hand eines 8x8-Thermografiebilds, das jeweils über ein TensorFlow-Modell (TensorFlow Lite) klassifiziert wird. Das Ergebnis wird über zwei SPS-Ausgänge mit Hilfe einer zweifarbigen Maschinenampel visualisiert. Der Demonstrator dient als Beispiel, um aufzuzeigen, wie sich eine einfache SPS um KI-basierte Echtzeitdatenanalysen erweitern lässt, um vollständig automatisierte Zustandsüberwachungen zu realisieren.



Datentechnisch gehen wir bei dem Condition-Monitoring-Beispiel unseres Messeexponats davon aus, dass rotierende Maschinenteile (z. B. ein Lager oder ein Schleifring) in bestimmten Bereichen eindeutige zustandsspezifische Wärmebilder aufweisen. Montiert man ein Infrarot-Sensorarray (IR-Sensor 8x8) zur Temperaturmessung an einem solchen Maschinenteil in einer geeigneten Position, kann man die Zustandswärmebilder fortlaufend erfassen und analysieren. Ggf. lassen sich diese Wärmebilddaten noch durch weitere Messwerte zu Drehzahl, Umgebungstemperatur usw. ergänzen. Der von uns genutzte IR-Sensor erzeugt bei jeder Messung jeweils 64 Temperaturmesswerte, die als 8 x 8 -Matrix der Wärmeverteilung einer bestimmten Fläche im „IR-Sensorsichtbereich“ entsprechen.

Die Wärmebilddaten des Sensors werden von einem ESP32 zyklisch an ein (Edge-) Gateway geliefert und dort mit Hilfe eines per TensorFlow und Keras erstellten künstlichen neuronalen Netzwerks klassifiziert. Das Ergebnis dieser Klassifizierung ist z. B. jeweils 0, 1, oder 2 (kategoriale Variable: 0 entspricht Aus bzw. Inaktiv, 1 wäre OK bzw. eine normale Aktivität und 2 weist auf einen kritischen Maschinenzustand bzw. eine anormale Aktivität hin).

Für die Weitergabe der aktuellen Zustandskategorie an eine Maschinensteuerung (in unserem Beispiel eine Siemens-SPS) wird auf dem Edge-Gateway ein Node-RED-Flow genutzt. Die kategoriale Ausgangsvariable des TensorFlow-Modells wird mit Hilfe des Flows per Ethernet und RFC1006-Protokoll zyklisch als erweiterte Führungsgröße an die SPS gesendet. In der Praxis dient diese Verbindung beispielsweise dazu, der SPS-Software die Möglichkeit zu verschaffen, den aktuellen Verschleißzustand auszuwerten und z. B. die Taktgeschwindigkeit einer Produktionsmaschine zu reduzieren oder die Maschine zu stoppen. Dadurch lassen sich größere Schäden an der Maschine selbst oder den damit erzeugten Produkten verhindern. Siehe hierzu auch „Downtime-Minimierung per KI-basierter Sensorik“ unter https://www.ssv-embedded.de/custom/smart-factory-sensor.



Durch Anpassungen des Node-RED-Flows lässt sich die per TensorFlow erzeugte kategoriale Variable mit dem Zustand auch an beliebige weitere Systeme (Datenlogger, MES, Cloud-Anwendung, Dashboard) weiterleiten.

Die Weitergabe der kategorialen Zustandsvariablen ist aber nicht nur per Node-RED und Ethernet-LAN möglich. In das Condition-Monitoring-Beispiel wurde auch ein virtueller Sensor mit Secure Sensor Beacon- (SSB-) Interface integriert. Physikalisch wird das BLE-Interface des ESP32 genutzt, um eine SSB Device zu realisieren und einmal pro Sekunde die aktuelle Zustandskategorie des TensorFlow-Modells als BLE-Advertising-Datenpaket (SSB ADV Data) zu verschicken. Diese Daten lassen sich beispielsweise von einem SSB Agenten in Funkreichweite empfangen und per MQTT über ein 5G-Campusnetzwerk an einen SSB Collector weiterleiten. Siehe hierzu auch https://ssv-comm.de/forum/viewtopic.php?t=1565.



SSB Agenten dienen als funktechnische Bindeglieder zwischen den SSB Devices und einem SSB Collector. Aus Sicht einer SSB Device lässt sich damit eine Bluetooth-Funkabdeckung für sehr große Flächen und Gebäude mit sehr einfachen Mitteln realisieren. Zwischen den einzelnen Agenten und dem Collector wird ein bereits vorhandenes IP-Netzwerk als Backbone genutzt. Es muss lediglich mindestens MQTT und mDNS (Multicast DNS) unterstützen, was in den meisten IP-Netzen der Fall sein dürfte. Insofern ist ein solcher Backbone-Verbund per Ethernet, WLAN, 5G-Campusnetz usw. realisierbar.

Relativ neu ist, dass wir mit dem SSB-Protokoll nun auch Smartphone-Apps direkt unterstützen, ohne die SSB-Sicherheitsvorteile in Bezug auf die Authentisierung und Datenintegrität zu verlieren. Wie das in der Praxis funktioniert, zeigen wir auf der Hannover-Messe an Hand einer Beispiel-App. Den aktuellen Wert der kategorialen Zustandsvariablen, der einmal pro Sekunde als BLE-Advertising-Datenpaket (SSB ADV Data) vom ESP32 ausgesendet wird, empfängt die App über die Bluetooth-Schnittstelle des jeweiligen Smartphones und visualisiert die Zustandskategorie gemäß der aktuellen Wärmebilddaten. Damit die App das benötigte BLE-Advertising-Datenpaket von allen anderen BLE ADV Data unterscheiden kann, die in einer Messehalle als Bluetooth-Broadcast-Nachrichten „umherfliegen“ , wird ein Session Key benötigt, der einmal als QR-Code einzulesen ist (in der Praxis würde man diesen QR-Code genau an der Maschine befestigen, in der der sich die jeweilige SSB Device befindet). Die folgende Abbildung liefert eine Übersicht bezüglich der Möglichkeiten mit dem SSB-Protokoll und anwendungsbezogenen Smartphone-Apps:



(1) Eine Fusions- und Analysefunktion (FuAf) sammelt Daten aus verschiedenen Quellen und erzeugt eine Zustandsinformation, die über eine BLE-Funkschnittstelle periodisch als SSB-Zustands-Beacon verschickt werden. Der für den SSB-HMAC erforderliche 128-Bit Data Key zur Datenauthentisierung wird als QR-Code auf einem LCD an der jeweiligen Maschine angezeigt oder ist als QR-Code-Label am Maschinengehäuse befestigt.

(2) Der QR-Code wird per App eingelesen und einem SSB-Zustands-Beacon zugeordnet. Anschließend wird eine Datenauthentifizierung durchgeführt und die Zustandsdaten aus dem Beacon extrahiert.

(3) Die App schickt eine Nachricht mit den aktuellen Zustandsdaten zur weiteren Datenanalyse an einen Cloudservice.

(4) Der Cloudservice analysiert die von der App erhaltenen Daten, um weitere Informationen und z. B. kontextbezogene Handlungsempfehlungen zu erzeugen. Ggf. wird in der Cloud auch ein digitaler Zwilling mit einem Daten-Update versorgt.

(5) Das Ergebnis der Datenanalyse, die weiteren Handlungsempfehlungen usw. werden vom Cloudservice an die Smartphone-App übermittelt.

(6) Die vom Cloudservice erhaltenen Daten werden dem App-Nutzer präsentiert. Ggf. wird der Nutzer über einen Link auch zu einer Webseite mit weiteren Informationen geleitet, beispielsweise dem Zustandsabbild eines digitalen Zwillings der Maschine, die als Quelle des SSB-Zustands-Beacons dient.

In unserer Hannover-Messe-Demo fehlen die Schritte (3), (4) und (5). Stattdessen wird der jeweilige Zustand lediglich unter (6) direkt visualisiert.

VG KDW


Zuletzt bearbeitet von kdw am 31.05.2022, 05:32, insgesamt 3-mal bearbeitet
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kdw



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BeitragVerfasst am: 30.05.2022, 06:23    Titel: Webinar zum Thema … Antworten mit Zitat

Hallo Forum.

Am 30. Juni 2022 findet unser Webinar „IoT-Security in der Praxis – Teil 3“ statt. Anmeldungen sind über https://www.ssv-embedded.de/events/2022/webinar_iot-security/ möglich. Das KI-basierte Condition-Monitoring-Beispiel der Hannover-Messe dient für dieses Webinar als Beispiel, um die potenziellen Schwachstellen einer industriellen IoT-Anwendung aufzuzeigen.



Eine wichtige Rolle in diesem Webinar spielen „DevOps“, also eine Prozesskette, die sich sowohl auf die Entwicklung (Dev, Development) als auch den Einsatz (Ops, Operation) einer IoT-Anwendung anwenden lässt.

VG KDW
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kdw



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BeitragVerfasst am: 14.06.2022, 15:12    Titel: Siehe auch ... Antworten mit Zitat

Hallo Forum.

Das KI-basierte Condition-Monitoring-Beispiel von der Hannover-Messe wird auch in einem YouTube-Video vorgestellt, dass anlässlich der Virtual IoT & Edge Days 2022 von der Eclipse Foundation aufgezeichnet wurde.



Hier der Link zum Video: https://www.youtube.com/watch?v=G6BhLZsPztk

Das Video enthält den Vortrag „Industrial IoT Security: Best Practice for Authentication“ von Henrike Gerbothe. Das Vortragsthema ist eigentlich Security. Der Messe-Demonstrator dient hier allerdings als Beispiel für die Device Authentication von Sensordaten mit Hilfe von HMACs.

VG KDW
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