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Der Trend geht hin zu Open Source

Der Trend geht hin zu Open Source
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Sich an Standards auszurichten ist für Computer-Hersteller wie Kontron schon lange üblich. Aber jetzt geht der Trend zudem hin zu Open Source Lösungen. Norbert Hauser, Vice President Marketing bei Kontron erläutert den Status Quo.

Herr Hauser, woher rührt der Trend hin zu Open Source Lösungen?

Hauser: Der Treiber für offene Standards und für den Trend hin zu Open Source Software ist ganz klar das Thema Time-to-Market. Und der Consumer-Markt hat es uns doch vorgemacht: dort sind offene Standards wie TCP/IP,  Open Source Linux und der Raspberry Pi schon länger usus. Jetzt schwappt dieser Trend einfach immer stärker auch rüber in die Automatisierungstechnik. Und das in allen drei Disziplinen: Hardware, Kommunikationstechnik als auch Software. 

Wie machen Sie das an der Hardware fest?

Hauser: Es werden ja schon lange Industrierechner und Edge Computer mit offenen Standards und auf X86- und ARM-Technologie eingesetzt. Relativ neu ist nun, dass wir auch eine zunehmende Nachfrage an industriellen Raspberry Pi Plattformen erleben. In 2018 haben wir einen ersten voll industrietauglichen Single Board Computer für den Serieneinsatz entwickelt und auf den Markt gebracht. Heute können wir eine komplette Steuerungsfamilie auf dem leistungsfähigen Raspberry Pi 3B+ Einplatinencomputer von Broadcom mit einer unterschiedlichen Anzahl an digitalen und analogen Kanälen anbieten. Raspberry PI, der bekannteste Linux-Computer der Welt ist heute absolut industrietauglich.

Der besondere Charme dabei: Die gesamte Software der Raspberry Pi Community lässt sich auf der erwähnten industriellen Hardware verwenden. Gerade junge Ingenieure bevorzugen gegenüber den von uns unterstützten Sprachen - wie C, C++, C# oder Codesys - Programmiersprachen und SW-Tools wie Python, Node-RED, Scratch, JavaScript, Java, Ruby.

Die kompakte Kontron AI Plattform besteht aus einem M.2-Modul mit dem Google-Coral-Beschleuniger für das Software-Ecosystem ‚Tensorflow‘ (lite) auf einem 2,5 Zoll großen ‚pITX‘ Single Board Computer mit dem NXP-i.MX8-Prozessor.
Die kompakte Kontron AI Plattform besteht aus einem M.2-Modul mit dem Google-Coral-Beschleuniger.
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Und in der Kommunikationstechnik?

Sehen Sie sich den aufkommenden Standard TSN an: TSN als herstellerunabhängiger Standard wird für Industrie 4.0 immer relevanter, um Echtzeitanwendungen umzusetzen. Die Treiber für die Echtzeit-Funktionalität und die Funktionalität für sicherheitskritische Anwendungen basieren auf dem Open Source Fedora Linux 5.4.

»Das Thema Open Source schwappt jetzt mit voller Wucht aus dem Consumer-Markt rüber!«

Und bei OPC UA geht es gerade in Richtung Open Source mit den Aktivitäten rund um OSADL enorm voran. Eine open62541 basierte Demo-Anwendung ´OPC-UA pub/sub over TSN` hilft, die Datenübertragung auf Basis der Open Source Software zu etablieren. Ein aktualisierter – ebenfalls Open Source basierender - NETCONF Daemon sorgt für ein zentrales Management und ermöglicht die Konfiguration und Analyse von TSN-Netzen.

Und last but not least die Software?

Ganz plakativ trifft das Thema Open Source gerade auch auf die komplexe Künstliche Intelligenz mit Machine Learning und Deep Learning. Wir etwa unterstützen bisher bereits die neuronalen Chips von Intel und stellen zur SPS connect eine industrielle AI-Plattform mit Google Coral vor. Google Coral ist eine Kombi aus Hard- und Software zum Aufbau intelligenter Geräte mit schnellen Inferenz-fähigen neuronalen Netzen. Herzstück von Coral ist der Edge-TPU-Coprozessor, den wir mit dem NXP i.MX8 Prozessor einsetzen und unter Linux unterstützen.

Es lassen sich alle Anwendungen von Tensorflow herunterladen, eigene Anwendungen entwickeln für neuronale Netzwerke und Deep Learning rund um Objekterkennung- und Klassifizierung, sowie Qualitätsinspektion von Objekten. TensorFlow ist eine End-to-End-Open-Source-Plattform für maschinelles Lernen. Es verfügt über ein umfassendes, flexibles Ökosystem aus Tools, Bibliotheken und Community-Ressourcen, mit dem Forscher den Stand der Technik in Machine Learning vorantreiben und Entwickler auf einfache Weise ML-basierte Anwendungen erstellen und bereitstellen können.


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