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IoT Hotspot: Die fehlende Sensor-Spezifikation

Vor einigen Wochen hat der AMA Verband für Sensorik und Messtechnik die finale Version der Studie ‚Sensor Technologien 2022‘ veröffentlicht. Nach einem praxistauglichen IoT-Sensorkonzept sucht man in dem Dokument allerdings vergeblich.

IoT-Sensor Bildquelle: © Bild: Computer&AUTOMATION, Quelle: Turck

Bis dato lediglich ein Wunschtraum: eine allgemein gültige Definition für einen IoT-Sensor.

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-Sensor-System. 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 besitzen kann. Bei den IoT-Sensor-Systemen 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. 

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. Ein Versuch, über ein neu zu gründendes Anbieterkonsortium einen entsprechenden IoT-Sensor-Standard zu schaffen, ist 2016 offensichtlich über die Verbreitung einer Pressemeldung nicht hinausgekommen.

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 Mitte des Jahres 2018 erschienenen Studie ‚Sensor Technologien 2022‘ beschreiben die Autoren die Funktionseinheiten eines Smart Sensor 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. Die AMA setzt sich in der Studie auch mit der Bedeutung und den Funktionen eines Embedded-Systems in smarten Sensoren auseinander.

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 Software-Entwicklern auch für ein Embedded-System codiert werden kann. Hinsichtlich einfacher Sensorelemente, zum Beispiel Temperatur, Luftfeuchte, Druck und einer überschaubaren Sensor-Fusion mag diese Vorgehensweise noch funktionieren. Für zukünftige smarte Sensoren, die aus den Rohdaten verschiedener Sensorelemente mit Hilfe deskriptiver und prognostizierender Datenanalysen oder neuronaler Netze quasi in Echtzeit komplexe Zustände und Muster sicher erkennen und daraus Ausgangswerte ableiten sollen, hingegen nicht. Aufgrund der Komplexität entstehen dann Sensoren, die lediglich Rohdaten mit Hilfe geeigneter Protokolle direkt an Edge- oder Cloud-Systeme weitergeben (Sensor-to-Cloud-Lösungen mit einem Sensor-Daten-Streaming). Die eigentliche Informationsgewinnung wird in andere Ebenen verlagert, weil dort leistungsfähige Rechnerplattformen und entsprechende Services zur Verfügung stehen. Das setzt allerdings entsprechend schnelle Kommunikationsverbindungen (Ethernet, 4G, in Zukunft 5G), eine leistungsfähige Energieversorgung und einen kontinuierlichen Ausbau der Internetbandbreite voraus. Ein gravierender Nachteil ist, dass die aus den Sensordaten gewonnenen Informationen nicht direkt an der Kommunikationsschnittstelle des Embedded-Systems zur Verfügung stehen, sondern in der Edge beziehungsweise Cloud. Des Weiteren ist dieses Verfahren nicht für zeitkritische Sensordatenauswertungen geeignet.