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EF-Mess2020

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Einkaufsführer Messtechnik & Sensorik

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Editorial Dr.-Ing. Frederik Beutler Geschäftsführer Knowtion UG – Spezialist für Sensorfusion und automatische Datenanalyse Embedded AI und Smart Data Im Bereich Industrie 4.0 ist die Beobachtung, Überwachung und Vermessung dynamisch veränderlicher, räumlich verteilter Prozesse ein wichtiger Bestandteil. Dabei spielt die Verarbeitungskette eine wichtige Rolle. Diese Datenverarbeitungskette mit all den Algorithmen muss so umgesetzt werden, dass möglichst hoher Mehrwert generiert werden kann unter den gegebenen Randbedingungen. Bei der Umsetzung werden alle Ebenen vom kleinen Sensor mit eingeschränkten Rechenressourcen, über Gateways und Edge- Computern bis hin zu großen Cloud-Rechnern betrachtet. Intelligente Algorithmen direkt am Beginn der Verarbeitungskette bieten die Möglichkeit eine frühe Verdichtung und Veredlung der Daten zu erreichen, indem man z.B. Merkmale extrahiert und nur diese weiterleitet. Dies reduziert die Kommunikations- und Speicherkosten und die Entwicklung von globalen weniger komplexen Algorithmen auf den höheren Ebenen. Zudem bieten sich in den meisten Fälle auch Algorithmen aus dem Streaming-Analytics Bereich an, um die Daten nicht unnötig zu speichern und dadurch hohe Datentransferund Speicherkosten zu verursachen. Diese Algorithmen verwenden jeden Datenpunkt nur einmal, d.h., die gesamte Information wird direkt heraus extrahiert und die Daten brauchen nicht gespeichert zu werden. Somit kann man aus Big Data Smart Data herstellen. Die KI-Algorithmen, welche früh die Daten verarbeiten, werden auf eingebetteten System laufen, die durch entsprechende lokale Datenanalyse auch selbst entscheiden können, welche Sensoren für die jeweilige Applikation relevant sind und welcher Algorithmus gerade am besten dafür geeignet ist. Das bedeutet die intelligente Skalierbarkeit der Plattform. Zudem muss die eingebettete KI auch eine Entscheidung über die Qualität der Daten treffen, und falls diese unzureichend ist, die optimalen Einstellungen für die Sensoren sowie die gesamte Signalaufbereitung finden und setzen. Werden mehrere verschiedene Sensormodalitäten für die Verarbeitung verwendet, können Nachteile bestimmter Sensoren und Verfahren, durch die Anwendung eines KI-Algorithmus ausgeglichen werden. Dadurch erhöht sich die Qualität der Daten und die Zuverlässigkeit des Systems. Wird ein Sensor für die jeweilige Applikation als nicht bzw. weniger relevant durch den KI-Algorithmus eingestuft, kann dessen Datenfluss entsprechend gedrosselt werden. In Zukunft werden somit die Algorithmen auf eingebetteten Systemen an Bedeutung zunehmen. Dr.-Ing. Frederik Beutler Einkaufsführer Messtechnik & Sensorik 2020 3

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