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EF 2019

Fachzeitschrift für Industrielle Automation, Mess-, Steuer- und Regeltechnik

Messen/Steuern/Regeln

Messen/Steuern/Regeln IoT-Sensoren brauchen künstliche Intelligenz! Autor: Klaus-Dieter Walter, CEO SSV Software Systems GmbH www.ssv-embedded.de Der AMA Verband für Sensorik e. V. in Deutschland hat vor kurzem die Studie Sensor Technologien 2022 veröffentlicht. Das Dokument liefert einen guten Überblick zum aktuellen Stand der Technik. Es fehlen allerdings der echte Blick in die Zukunft sowie der Bezug zur künstlichen Intelligenz (KI). Am Ausgang zukünftiger IoT-Sensoren werden schließlich weniger die Rohdaten, sondern in vielen Fällen mittels KI- Algorithmen gewonnene Vorhersage- oder Klassifizierungsinformationen benötigt. Die Problematik Im Gartner Hype Cycle for Emerging Technologies haben Plattformen für das Internet der Dinge den Gipfel der überzogenen Erwartungen (Peak of Inflated Expectations) fast erreicht. Trotzdem existiert bisher keine allgemein gültige Definition für einen IoT-Sensor oder ein IoT-Sensorsystem. Eine Internet-Suche mit der Zeichenfolge „IoT Sensor“ bringt zwar zigtausend Treffer, verdeutlicht aber auch das breite Technologie- und Anbieterspektrum in diesem Bereich. In einigen Foren werden beispielsweise die Begriffe Smart Sensor und IoT-Sensor miteinander verknüpft, obwohl auch ein Smart Sensor je nach Sichtweise sehr unterschiedliche Eigenschaften haben kann. Bei den IoT-Sensorsystemen reichen die Beispiele vom „Body Sensor Network for Healthcare Systems“ über „Industrial Wireless Sensor Networks for Data Collection“ bis hin zur nahezu unüberschaubaren Vielfalt spezieller Lösungen diverser Anbieter für vertikale Märkte – zum Beispiel „The Enlighted System“. Standards, wie die IEEE 1451-Sammlung mit ihren verschiedenen Substandards, sind aus IoT- Sicht offenbar veraltet und daher in diesem Bereich praktisch ohne Relevanz. Noch nicht einmal die durchaus brauchbaren Ideen des IEEE 1451.4-basierten Transducer Electronic Data Sheet (TEDS) finden in IoT-Anwendungen bisher irgendeine Beachtung. Ein Grund dafür dürften auch die völlig unterschiedlichen Innovationsgeschwindigkeiten im Internet der Dinge und der IEEE als internationales Standardgremium sein. Der Versuch, über ein neu zu gründendes Anbieterkonsortium einen entsprechenden IoT-Sensor-Standard zu schaffen, ist 2016 offensichtlich über die Verbreitung einer Pressemeldung nicht hinausgekommen. Funktionseinheiten eines IoT-Sensors Eine Orientierung zu universellen Smart Sensors, wenn auch in einer sehr frühen Phase, bietet der AMA Verband für Sensorik e. V. in Deutschland. In der Anfang 2018 erschienen Studie Sensor Technologien 2022 beschreiben die Autoren Bild 1: Smart Sensor-Funktionseinheiten und deren Eigenschaften aus Sicht des AMA Verband für Sensorik e. V. in Deutschland. Die sechs Funktionseinheiten lassen sich für einen universellen IoT-Sensor in vier Sektionen gliedern: 1. Sensing (Sensor Element + Analog Signal Conditioning Circuit), 2. Digital Signal Processing (ADC and Correction Math), 3. Sensor Data Algorithms (Signal Processing + Signal Valuation) und 4. das Communication Interface. 44 Einkaufsführer Produktionsautomatisierung 2019

Messen/Steuern/Regeln Bild 2: Die meisten Funktionen eines Smart Sensors lassen sich mit Hilfe eines Embedded Systems realisieren. Dabei werden alle relevanten Sensorfunktionen zur Informationsgewinnung und Kommunikation per Software implementiert. In der Praxis ergeben sich dadurch weitere Anforderungen, wie zum Beispiel die Notwendigkeit von Firmware Patches per FOTA (Firmware Over The Air) und Security Updates. Des Weiteren ist in der Regel eine Benutzerschnittstelle zur Konfiguration des smarten Sensors erforderlich (Setup UI). die Funktionseinheiten eines Smart Sensors und liefern Beispiele wie sich ein solcher Sensor grundsätzlich realisieren lässt. Die AMA-Sicht lässt sich mit minimalen Erweiterungen durchaus als Vorlage (Template) für einen generischen IoT-Sensor nutzen. In der Studie beschreiben die AMA-Autoren ein Konzept für einen universellen Smart Sensor, in dem die beiden Funktionsbereiche Sensor und Analog Signal Conditioning Circuit aus Bild 1 direkt mit einem Embedded System verbunden werden, das über Hardwareund Softwareeigenschaften alle weiteren Sektionen inklusive der Kommunikationsschnittstelle realisiert. Dafür wird ein strukturierter Entwicklungsablauf gefordert, der die Aspekte • Systemarchitektur • Algorithmen • Hardwareentwurf • Hardwareprogrammierung • ggf. Einsatz eines Betriebssystems • Applikationssoftware • Test und Zertifizierung möglichst vollständig abdeckt und umfassende Spezifikationen hinsichtlich der Entwicklungsziele voraussetzt. Das AMA-Dokument geht davon aus, dass die gesamte Firmware eines Smart Sensors im Rahmen eines konventionellen Embedded- Software-Entwicklungsprozesses erstellt wird. Das setzt voraus, dass der Zusammenhang zwischen den Sensoreingangsvariablen (Sensor Element Input) und dem gewünschten Ausgangswertebereich beim Entwicklungsbeginn vollständig bekannt ist und von den beteiligten Softwareentwicklern auch für ein Embedded System kodiert werden Bild 3: Zukünftige IoT-Sensoren mit hohem Anwendernutzen haben einen deutlich größeren Softwareanteil als die zurzeit existierenden Produkte. Dabei wandert ein Teil der Funktionen, für die gegenwärtig Cloud-Services genutzt werden, aus unterschiedlichen Gründen (z. B. Datensparsamkeit, Echtzeit- und Datenschutzprobleme) direkt in den Sensor. Im Sensor selbst entsteht dabei eine vierstufige Verarbeitungskette aus Rohdatenerfassung, Datenvorverarbeitung, KI-basierter Datenanalyse und Informationsweitergabe. Einkaufsführer Produktionsautomatisierung 2019 45

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