Gegeben ist ein in einem bergigen Gebiet gelegenes Reservoir mit einem automatisierten Wasserstandsprüfsystem. Menschliche Beobachter würden bemerken, ob die Wasser­temperatur steigt und wann, ob ein ­Waldbrand in der Nähe ausgebrochen ist oder ob Katastrophenereignisse wie ein Erdbeben die Dammstruktur beschädigen könnten. Ein IoT-System, das nur darauf ausgelegt ist, eine automatisierte Funktion auszuführen – in diesem Fall die Wasserstandsmessung –, tut dies per se nicht. 

Um auf einen menschlichen Verantwortlichen für einen Reservoir-Betrieb verzichten zu können, benötigt das IoT-System zusätzlich diverse, vernetzte ­Sensoren, die unter anderem Faktoren wie Temperatur, Feuchtigkeit und Verschmutzung überwachen. Jeder Sensor müsste dabei individuell eingepasst werden – eine Herausforderung für den De­signer. Multifunktions-Umgebungssensoren wie etwa der ‚2JCIE-BL01‘ von Omron erleichtern diese Aufgabe. Der vollständig integrierte Sensor bezieht diverse zusätzliche Umgebungsfaktoren mit ein: UV-Index (UVI), Luftdruck, Geräuschniveau sowie die Beschleunigung eines Objekts (ausgelöst durch Bewegung, Schwerkraft oder auch Vibrationen). Mit Hilfe eines Kombi-Umgebungssensors kann der Anwender die Werte im Umfeld nachverfolgen und Schwellenwerte setzen, die über abnormale Sensor-Ergebnisse alarmieren. Um beim Beispiel Wasserreservoir zu bleiben: Auf einen ermittelten Temperaturanstieg hin ließe sich ein Alarm und/oder automatisiert eine Reaktion auslösen, zum Beispiel für eine zusätzliche Wassereinspeisung zur Kompensierung der erhöhten Verdunstung.
 

Seismische Sensoren

In zahlreichen Weltregionen herrscht stetige Erdbebengefahr. Durchschnittlich 50 Beben täglich summieren sich auf etwa 20.000 Ereignisse pro Jahr. Viele sind schwach genug, um unbemerkt zu bleiben. Andere hingegen führen zu Katastrophen. In bedienerlosen IoT-Systemen ist dies ein gravierendes Problem: Ein beaufsichtigtes System kann durch seinen menschlichen Bediener im Notfall gleich heruntergefahren werden. Ein dezentral gesteuertes System hingegen nicht: Es ist verwundbar, solange das Problem nicht erkannt wird. Auch hier unterstützt die Sensorik: Ein intelligenter seismischer Sensor wie der ‚D7S‘ von Omron etwa minimiert das Risiko von Sekundärschäden nach Erdbeben dadurch, dass potenziell gefährdende Geräte sowie Produktionslinien gestoppt und abgeschaltet werden. Außerdem hilft der Sensor bei der Schadensbestimmung, indem er die seismische Intensität aufzeichnet und somit Informationen zu zerstörten Gebäuden bereitstellt. 

Dabei nutzt der Sensor eine weltweit patentierte Algorithmus-Technologie zur Wertberechnung der Spektralintensität (SI). Befindet sich die zu überwachende Fabrik beispielsweise in der Nähe von Eisenbahnschienen, nutzt der Sensor seinen dreiachsigen Beschleunigungsmesser und die Algorithmen zur Berechnung des SI-Werts, um zwischen wirklicher seismischer Aktivität durch ein Erdbeben und anderen Herkunftsquellen zu unterscheiden.

Staubsensoren

Im Zuge gewachsener Wachsamkeit gegenüber Fahrzeug-Emissionen, Industriequalm und Zigarettenrauch gerät daneben die Luftverschmutzung im Wohn- und Arbeitsbereich zunehmend ins Blickfeld der Öffentlichkeit. Die Zunahme der Partikel in der Atmosphäre bedeutet ein höheres Belastungsrisiko. Via IoT-­Technologie kann ein Staubsensor beispielsweise automatisch eine Warnmeldung senden, um die Klimaanlage für entsprechende Gegenmaßnahmen zu aktivieren. Eine Lösung von Omron erkennt 0,5 Mikron winzige Partikel – ein sechsfach höherer Luftdurchsatz als bei herkömmlichen Alternativen –, sodass dieser Staubsensor viel empfindlicher auf Umweltver­änderungen reagiert.

Sensoren zur Gesichtserkennung

Der 'HVC-P2 B5T' von Omron bietet zehn wesentliche Bild-Erfassungsarten. Embedded-Entwickler können Gesichtserkennungsfunktionen in ihre Systeme integrieren oder den optischen Aufbau zu benötigen.

© Omron Electronic Components

IoT-Technologie sorgt nicht nur für die Automatisierung ‚unbemannter Systeme‘. Dank IoT sind moderne Sensoren auch in der Lage, Personen in unterschiedlichsten Umgebungen zu erkennen. Ein Gesichtserkennungs-Sensor lässt sich beispielsweise nutzen, um Menschen von Tieren zu unterscheiden, oder um zu prüfen, ob sich eine Person berechtigterweise in einem bestimmten Gebäude aufhält. In letzterem Fall geht es um Sicherheitsanwendungen, die vom Gebäudezutritt über den Zugriff auf Computer und Telefone bis zur Zutrittsbeschränkung oder auch Zutrittsverweigerung für bestimmte Personen mit unterschiedlichen Freigabewerten reichen. Gesichts- und diverse Gestenerkennung lassen sich unschwer in ein Design integrieren, ohne dass Kenntnisse über die zugrundeliegenden Algorithmen oder den optischen Aufbau nötig sind. So bietet etwa der ‚HVC-P2 B5T‘ von Omron zehn wesentliche Bild-Erfassungsfunktionen: Erfassung des Gesichts, der Hand, des Körpers eines Menschen, Erkennung des Gesichts, des Geschlechts, Schätzung des Alters, Einschätzung der Gemütsverfassung, Kopfhaltung, Blickrichtung und Blinzelhäufigkeit. In jedem Fall gibt das Modul einen Wert zusammen mit einem Grad der Wahrscheinlichkeitsvermutung aus, sodass der Programmierer das Ansprechverhalten für jede individuelle Anwendung richtig konfigurieren kann. 

Lösungen auf Cloud-Basis

Mittels IoT lassen sich über Cloud-basierte Lösungen gesetzte Schwellenwerte und automatisierte Antwortprozesse die direkten und indirekten Umgebungseinflüsse auf eine Fabrik messen und überwachen. Was IoT-Kundendienstsysteme betrifft, lässt sich der Grad der Nutzeranpassung durch die Vernetztheit erhöhen. Vorstellbar ist zum Beispiel ein Szenario, in dem der Sitzplatz einer Maschine automatisch an die Größe und Statur des Benutzers angepasst wird, nachdem die Gesichtserkennung den Nutzer identifiziert hat. Oder künftige integrierte Raumsysteme reagieren allein schon auf Gesten, um Helligkeit und Lichtfarbe der Beleuchtung sowie die Klimaanlage und Heizung nach Wunsch einzustellen.

Autor: 
Gabriele Fulco ist Manager Produktmarketing Europa bei Omron Electronics Components Europe in ­Hoofddorp, Niederlande.