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Internet of things

Internet of things

Der Begriff Internet of Things (IoT) ist in aller Munde, und in fast allen Unternehmen ein Thema. Denn immer leistungsfähigere Plattformen und Analyseverfahren sind in der Lage, auch riesige Datenmengen zu verarbeiten und aus diesen Daten nutzbaren Mehrwert für die Geschäftsmodelle der Unternehmen zu liefern – in vielen Bereichen bereits in Echtzeit.

Qualitativ hochwertige Daten aus Produktion wie Verbrauchsdaten, Bewegungsdaten oder aggregierte Messdaten sind für aussagekräftige Analyse zwingend erforderlich – aber nicht so einfach zu gewinnen, wie es vielleicht auf den ersten Blick erscheint. Verschiedene Fragestellungen treiben die Komplexität der Datensammlung und Bereitstellung:

Wo sind die Daten optimal zu messen? 

Der Platzierung von Sensoren und Messeinrichtungen an Maschinen, in Hallen oder an Fahrzeugen muss eine Konzeption vorrausgehen, welche Werte erfasst werden. Dabei darf der eigentliche Produktionsprozess oder Bewegungen von Maschinen nicht beeinträchtigt werden. Zudem sind z.B. Umgebungstemperaturen, Feuchtigkeitswerte, chemische Einflussfaktoren genauso zu berücksichtigen wie mögliche Verkabelungswege und Befestigungsmöglichkeiten.

Auch die Verwendung von bereits in Maschinen oder Gebäuden verbaute Sensorik sollte berücksichtigt werden, hier ist zu klären, wie diese Daten zeitlich synchron in den Sensor-Datenstrom mit aufgenommen werden können.

In welchem Intervall sind Daten zu erheben? 

Die Häufigkeit der Datenmessung und Weitergabe der Daten hat einen erheblichen Einfluss auf die zu verarbeitende Datenmenge, aber auch auf die Aussagekraft der Analysen. Hier ist das richtige Messintervall zu bestimmen, teilweise pro Sensor. Zudem ist zu beachten, das die Messintervalle später normalisiert werden müssen, hier führen zu wenige oder unregelmäßige Messungen ggf. zu falschen Analyseergebnissen.

Wie werden die Messdaten gesammelt und übertragen? 

In Produktionsumgebungen sind verkabelte Sensoren üblich, bei mobilen Einsätzen werden Funkübertragungen eingesetzt. Dabei muss überlegt werden, ob eine ständige Verbindung zum Zielsystem besteht oder nicht. Ggf. ist es notwendig, Gateways oder Edge-Devices einzusetzen, um die Daten zwischen zu speichern, oder es müssen Mobilfunkverbindungen genutzt werden.

Auch die Wahl eines geeigneten Bussystems zu Übertragung (unter Berücksichtigung der Bandbreite, der Latenz etc.) spielt für eine zuverlässige Datenübertragung eine wesentliche Rolle.

Wie und wo werden die Daten aggregiert? 

Die Sensoren liefern ggf. keine verwendbaren Daten in der Zieleinheit, sondern müssen umgewandelt werden. Teilweise setzten sich weiter zu verarbeitende Daten auch aus mehreren Messungen zusammen. In solchen Fällen kann die Aggregation der Messdaten auch auf einem Gateway erfolgen, teilweise müssen zu aus Gründen der Qualitätssicherung und Dokumentation alle Daten übertragen werden. Bei einer Aggregation im Zielsystem ist es ggf. notwendig, Informationen über die Sensorik hier bereit zu halten.

Wie werden die Daten normalisiert? 

Die Analysen und Berechnungen verfolgen teilweise sehr unterschiedliche Ziel, sei es Qualitätssicherung, Nachweis von Normkonformität oder die Prognose möglicher zukünftiger Fehler. Darum muss frühzeitig festgelegt werden, in welchem Zeitlichen Intervall und in welcher Granularität die Daten vorliegen müssen. Dies hängt auch davon ab, mit welcher Verarbeitungslogik das Zielsystem die Daten verarbeitet (z.B. einmalige Analyse mit Speicherung der Ergebnisse oder laufende Echtzeit-Auswertungen). Zudem hat das gewählte Vorgehen zur Normalisierung erheblichen Einfluss auf die zu speichernden Datenmengen und die notwendige Rechenkapazität.

Wie werden die Daten abgesichert? 

Da die Messdaten einen immer wichtigeren Wert für ein Unternehmen darstellen, aber auch Manipulationsversuche nicht ausgeschlossen sind, müssen Datenerfassung, Transport und Weiterverarbeitung geeignet abgesichert werden. Dazu zählt nicht nur die Verwendung geeigneter verschlüsselter Protokolle, sondern auch der Schutz der Daten vor unbefugtem Zugriff (u.a. auch Protokollierung etc.). Zudem muss bei einer Übertragung der Daten in Firmennetzen ein klare Absicherung durch Zugriff von außen erfolgen.

In welchem Zielsystem werden die Daten verarbeitet? 

Diese Frage kann nicht immer bei der Konzeption der Datenerhebung beantwortet werden, aus diesem Grund muss die Übertragung so flexibel gestaltet werden, das unterschiedliche Zielsysteme beliefert werden können und unterschiedliche Schnittstellentechnologien (z.B. MQTT, WebServices) verwendet werden können. Hier kann auf proprietäre Systeme wie SPS oder offene Frameworks wie SAP Leonardo zurückgegriffen werden.

Dieser kleine und bei weitem nicht vollständige Überblick über relevante Fragestellungen zum Thema Verwendung von IoT zeigt, das hier viele Überlegungen, konzeptionelle Vorarbeit und Erfahrung notwendig sind, um die gewünschten Daten erfassen und verarbeiten zu können.

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