Smart Sensors sind eine Grundvoraussetzung, um eine Smart Factory zu erschaffen. Aber was unterscheidet die neue Generation von Sensoren eigentlich von den bisherigen?
Embedded Analytics, Sensorfusion und Energy Harvesting. Diese Schlagworte werden im folgenden Beitrag verständlich erklärt und helfen Ihnen die Rolle von Sensoren im IoT-Dschungel besser zu verstehen.
Weg von Cloud-Analytics, hin zu Embedded-Analytics
Bisher wurden die Messwerte von Sensoren in eine entfernte zentrale Datenbank geschickt und dort gespeichert. Wöchentlich oder über Nacht, werden die Daten von Algorithmen analysiert. Bezeichnet wird dieses Vorgehen als Cloud-Analytics. Die grosse Neuheit: Smart Sensors machen diese Analyse selbst und vor Ort. Und genau so wird aus Cloud Analytics, Embedded-Analytics. Embedded, zu Deutsch «eingebettet», bezeichnet die Algorithmen, die direkt auf der Hardware der Sensoren ausgeführt werden. Die Herausforderung dabei sind die limitierte Speicherkapazität und Rechenleistung, die verglichen mit den performanten Systemen einer Cloudarchitektur beträchtlich sind. Daher sind abgespeckte Algorithmen gefragt, die die zu Verfügung stehende Hardware nicht überlasten. Zudem kann die Performanz des Sensors durch bereinigen der erfassten Daten verbessert werden. Damit ist gemeint, dass die erfassten Daten gefiltert werden, damit für die Analyse nur noch die Datensätze übrig sind, die auch wirklich dabei helfen Anomalien aufzuzeigen. Diese bereinigten Daten werden als „Smart Data“ bezeichnet.
Sensorfusion – so wird aus Big Data, Smart Data
Ein wichtiger Treiber für die Extraktion dieser sogenannten Smart Data, aus den Unmengen von erfassten Daten, ist die Sensorfusion. Damit ist die Kombination verschiedener Messwerte gemeint, was eine ganzheitlichere Sicht ermöglicht. Ziel der Sensorfusion ist eine vollständige, widerspruchsfreie und genaue Sicht der erfassten Daten zu bekommen. Im Bereich der Smart Sensors, ist Sensorfusion zurzeit einer der Haupttrends. Denn bei zielgerichtetem Einsatz kann die Fusion der richtigen Datensätze eine tragende Rolle beim Erfolg von Smart Factories übernehmen.
Predictive Maintenance – Embedded-Analytics und Sensorfusion vereint
Die Predictive Maintenance kombiniert diese zwei Trends. Dabei wird ein Sensor beispielsweise am Gehäuse eines Motors angebracht, der laufend dessen Zustand misst. Typische Messgrössen sind der Energieverbrauch, die Vibrationen oder die Temperatur. Aus der Kombination dieser Messwerte, wird vom Sensor selbst eine Prognose für nötige Wartungen erstellt. Diese Prognose berücksichtigt mehrere Einflussgrössen und macht sich so Sensorfusion für genauere Ergebnisse zunutze. Des Weiteren sind die eingesetzten Sensoren selbständig in der Lage, die Analyse zu machen, wodurch die Analyse „embedded“, ohne Abhängigkeit zu einer performanten Cloud, erstellt werden kann.
Das Technologieunternehmen ABB hat auf diesem Gebiet ein ganzes Produktportfolio von Smart Sensors entwickelt. Durch das Zusammenspiel von Embedded Analytics und Sensorfusion werden die Stillstandzeiten um siebzig Prozent reduziert.
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Energy Harvesting- Stromgewinnung aus der Luft
Was sich wie Fiktion anhört, wird Realität. Unter Energy Harveting versteht man die Stromgewinnung aus der direkten Umgebung. Ein Beispiel ist die Gewinnung von Strom aus dem Netzwerk, das einen drahtlosen Sensor umgibt. Forschern der Universität Endhofen ist es gelungen, dass ein Sensor, fähig ist Energie aus Radiowellen zu gewinnen, damit die vorliegende Raumtemperatur zu messen und diese an einen Router weiterzuschicken.
Sensoren, die auf dieser Technik beruhen, werden als energieautarke Sensoren bezeichnet. Weitere Implementierungen autarkter Sensoren hat die Firma EnOcean in ihrem Portfolio. Die Sensoren wandeln Bewegung, Licht oder Temperatur in Strom um. Der grosse Vorteil ist das Auskommen ohne Batterie oder Akku. Dadurch wird der nötige Unterhalt deutlich vermindert und gleichzeitig auch kostengünstiger ist. Bei grossen Stückzahlen, wie es in Smart Factories zum Einsatz kommt, machen diese Einsparungen einen entscheidenden Unterschied.
