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Condition Monitoring auf KI-Basis

15. April 2021, 08:56 Uhr   |  Inka Krischke

Condition Monitoring auf KI-Basis
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Die Anforderungen an ein industrielles, für Zustandsüberwachungs-Aufgaben eingesetztes Sensorsystem verändern sich dynamisch. Neben Batteriebetrieb, OTA-Updates und einer sicheren Ende-zu-Ende-Kommunikation werden besonders KI-basierte Edge-Datenanalysen immer wichtiger.

Einen batteriebetriebenen Industriesensor zu entwickeln, der nachträglich an einer Maschine befestigt wird, um beispielsweise mit Hilfe einer KI-Anwendung den Wartungsbedarf automatisch zu erkennen und ungeplante Maschinenstillstandzeiten zu vermeiden, ist insgesamt eine komplexe multidisziplinäre Aufgabe. Dabei sind zum Teil völlig unterschiedliche Hardware- und Software-Themen, aber auch Aufgaben im Data-Science- sowie Projektmanagement-Bereich zu bearbeiten.

Für den Sensor als funktionalen Kommunikationsendpunkt werden ein Single-Chip-Mikrocontroller mit relativ geringen Speicherressourcen sowie eine Embedded-Firmware mit Messdatenerfassung, Wireless-Kommunikationsfunktionen und ein leistungsfähiges Power Management benötigt. Sowohl in der Cloud als weiterer Endpunkt als auch direkt vor Ort – also an der Edge – sind spezielle Softwarebausteine erforderlich, die aus den Sensordaten werthaltige Informationen gewinnen und automatische Entscheidungen treffen, zum Beispiel um den Maschinenbetrieb an den jeweiligen Zustand anzupassen, die notwendigen Ersatzteile zu bestellen und einen Wartungstermin für Betreiber und Serviceverantwortliche festzulegen.

Da ressourcenbeschränkte Funksensoren für den Batteriebetrieb aus unterschiedlichen Gründen (beispielsweise Energiebedarf, Cybersecurity, komplexe Kommunikationsprotokolle et cetera) nur in Ausnahmefällen eine direkte Verbindung zur Cloud besitzen sollten, sind daneben externe Gateway-Funktionen als Bindeglied notwendig. Sie ermöglichen Protokoll- und Datenkonvertierungen sowie Management-Aufgaben wie Over-The-Air-Software-Updates (OTA) und eine Sensordaten-Vorverarbeitung bis hin zu KI-basierten Edge-Datenanalysen. Zwischen den beiden Endpunkten, also dem Wireless Sensing Endpoint und dem Cloud Endpoint ist mit Hilfe eines digitalen Signaturverfahrens auf Basis eines asymmetrischen Kryptosystems eine hochsichere und vertrauenswürdige Ende-zu-Ende-Kommunikationsverbindung realisierbar. Sie gewährleistet die Rechtssicherheit in Bezug auf automatisch getroffene Entscheidungen und dadurch entstandene Kosten.

Intelligentes menschliches Verhalten setzt voraus, eine bestimmte Situation richtig zu erkennen, um kontextbezogen und zielgerichtet zu handeln. Automatisiert man diese Vorgehensweise mit Hilfe von Sensoren und KI-Algorithmen für das Condition Monitoring, sind deutliche Effizienzverbesserungen für Maschinen und Anlagen möglich.

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1. Condition Monitoring auf KI-Basis
2. Datenanalysen und Entscheidungsfindung
3. Vielfältiges Kommunikationsszenario
4. Wireless Sensor Edge Intelligence

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