Automatisiertes Messen und Testen erfordert ein grundlegendes Umdenken

| Redakteur: Hendrik Härter

Rahman Jamal: „Disruptive Trends wie 5G, autonome Fahrzeuge oder die vielen Facetten des IoT und IIoT erfordern ein grundlegendes Umdenken beim automatisierten Messen und automatisierten Testen.“
Rahman Jamal: „Disruptive Trends wie 5G, autonome Fahrzeuge oder die vielen Facetten des IoT und IIoT erfordern ein grundlegendes Umdenken beim automatisierten Messen und automatisierten Testen.“ (Bild: National Instruments)

5G, autonome Fahrzeuge oder das IoT erfordern beim automatisierten Messen und Testen ein grundlegendes Umdenken. Rahman Jamal von National Instruments erklärt im Interview, was bereits heute möglich ist und wie sich Unternehmen künftig aufstellen müssen.

Technologische Megatrends haben tiefgreifende Auswirkungen auf ganze Industriezweige. Denn solche Strömungen sind nicht nur eindimensional, sondern vielmehr komplex und vor allem vernetzt. Das verleiht ihnen eine ganz eigene Dynamik, die sich bisweilen auf alle gesellschaftlichen und wirtschaftlichen Bereiche auswirkt.

Zudem beeinflussen sie sich gegenseitig, wodurch ihre Wirkung noch verstärkt wird. Für Unternehmen ist es daher unabdingbar, mit solchen Trends Schritt zu halten. Mehr noch: Die Megatrends müssen zu einem integralen Bestandteil der Unternehmensstrategie werden. Die Redaktion der ELEKTRONIKPRAXIS sprach mit Rahman Jamal, Business & Technology Fellow bei National Instruments über das, was die Mess- und Automatisierungsbranche 2019 erwartet.

Herr Jamal, National Instruments hat kürzlich seinen jährlichen Trendausblick „NI Trend Watch 2019“ vorgestellt. Darin werden die wichtigsten Trends und damit verbundenen Herausforderungen des dynamischen Technologieumfelds von heute untersucht. Um welche Herausforderungen handelt es sich da?

Die verschiedenen Facetten des IoT – seien es die kommerziellen oder industriellen Anwendungen – stellen ganze Branchen auf den Kopf. Vor allem die industriellen IoT-Anwendungen in Form von Smart Factory (Industrie 4.0), Smart Mobility (automatisiertes Fahren) oder Smart Grids (intelligente Energienetzwerke) und damit einhergehende neue Kommunikationsstandards wie TSN oder 5G.

Denn nicht nur werden das Design, Testen und Automatisieren von Systemen immer komplexer, sondern immer mehr Funktionalität der IIoT-Systeme wird in Software abgebildet. Gleichzeitig sind sie aber auch Treiber für außergewöhnliche Innovationen. Dafür bedarf es jedoch eines fundamentalen Umdenkens von einem hardwareorientierten zu einem softwarezentrischen Plattformansatz. Nur so lassen sich Systeme schnell und kostengünstig an sich rapide ändernde Anforderungen anpassen und neue kommerzielle Technologien integrieren.

Welche Trends zeichnen sich Ihrer Meinung nach für die Bereiche Mess- und Automatisierungsbranche 2019 ab?

Im Wesentlichen gibt es drei Trends, die sich auf die Mess- und Automatisierungstechnik auswirken. Zum einen wäre hier der neue Kommunikationsstandard 5G zu nennen, der zweifellos eine neue Ära der Mobilfunktests einläutet. Jedoch nutzen Testingenieure seit Beginn der Mobilfunkkommunikation im Prinzip nach wie vor dieselben Standardmessungen und -verfahren, um drahtlose Kommunikationstechnologien – von RF-Halbleitern über Basisstationen bis hin zu mobilen Endgeräten – in großem Umfang zu testen. Für 5G reichen die bisherigen Testverfahren aber bei Weitem nicht aus, denn neben den vielen unbestrittenen Vorteilen bringt der neue Standard auch deutlich komplexere Gerätetechnologien mit sich.

Hier gilt es also, die für vorherige Mobilfunkgenerationen optimierten Testverfahren zu überdenken. Um die Leistung von 5G-Technologie zu validieren, ist es notwendig, 5G-Komponenten und -Geräte über eine Funkschnittstelle , auch als Over the Air = OTA bekannt, zu testen, statt mit den bisher eingesetzten kabelbasierten Methoden. Dies betrifft nicht nur Halbleiterhersteller, sondern auch die Unternehmen, die 5G-Tests auf Modul- und Geräte-
ebene durchführen. Testabteilungen benötigen daher neue Verfahren, um die Marktfähigkeit von 5G-Produkten und -Lösungen für zahlreiche Branchen und Anwendungsbereiche zu gewährleisten. Ähnlich der zweite Trend, nämlich das autonome Fahren, das ebenfalls das Potenzial hat, die Gesellschaft zu verändern.

Was tut sich aktuell beim Thema autonomes Fahren?

Zahlreiche Studien zeigen, dass ein hoher Prozentsatz der schweren Verkehrsunfälle auf menschliche Fehler zurückzuführen ist. Der Übergang von Fahrerassistenzsystemen zu den Autonomiestufen 4 oder 5, für die kein menschlicher Fahrer mehr erforderlich ist, bedeutet für die Fahrzeugindustrie aber noch wesentlich größere Herausforderungen als bisher. Fahrerassistenzsysteme (ADAS) bündeln Sensoren, Prozessoren und Software, um die Fahrzeugsicherheit zu verbessern und schlussendlich selbstfahrende Funktionen zu ermöglichen.

Derzeit wird in einem Großteil dieser Systeme allerdings jeweils nur eine einzige Sensorart eingesetzt. Das kann beispielsweise ein Sensor für die Umgebungswahrnehmung sein. Sprich, das System nutzt entweder einen Radar oder LiDAR oder eine Kamera. Allein dies hat schon zu messbaren Erfolgen geführt. Stellen Sie sich nun mal vor, welche Möglichkeiten eine Kombination all dieser Sensoren erst eröffnen würde! Doch dieser Wechsel von einem Einzelsensor- zu Multisensor-ADAS-System (Advanced Driver Assistance Systems) ist nicht ohne – Stichwort „Sensorfusion“.

Können Sie etwas genauer auf die Sensorfusion eingehen?

Unter Sensorfusion versteht man die Verknüpfung von Daten von ganz unterschiedlichen Sensoren, mit dem Ziel, fundiertere Entscheidungen treffen zu können. In selbstfahrenden Autos finden sich mittlerweile nicht mehr nur GPS-Sensoren, welche die genauen Koordinaten des Fahrzeugs definieren, sondern zunehmend auch solche, die die Sicherheit steigern sollen. Dazu gehören beispielsweise Radarsensoren.

Doch auch LiDAR-Sensoren, die mittels Infrarotlaserstrahlen die Umgebung abtasten, sowie Kamera- und Ultraschallsensoren haben mittlerweile in diesem Bereich Einzug gehalten. Letztere liefern vor allem dann wichtige Daten, wenn es um das Manövrieren in engen Umgebungen geht oder auch beim Rückwärtsfahren.

LiDAR-Sensoren dürften einerseits an Bedeutung gewinnen, wenn das Fahrzeug autark einparken soll. Die Sensoren können außerdem als eine Alternative zu Radarsensoren verwendet werden, um beispielsweise den toten Winkel zu überwachen. Auch hier gilt es, alle Sensoren miteinander zu synchronisieren, um wirklich sichere Systeme zu erhalten. Abgesehen von den Vorteilen der Kombination aller Sensoren gibt es doch auch einige größere Herausforderungen bezüglich der Entwicklung und Integration, aber auch bei der Datensicherheit.

Zurück zu den Megatrends – Sie erwähnten, dass es noch einen dritten gibt?

Ein Thema, das nicht vergessen werden darf, ist Internet of Things (IoT): Hier wird viel über die Herausforderungen von kommerziellen IoT-Geräten, aber auch die vielen Facetten des Industriellen IoTs diskutiert. Dazu gehört beispielsweise die gesteigerte Komplexität, die das IoT mit sich bringt. Doch was dabei nicht zur Sprache kommt, ist, wie die kommerziellen IoT-Technologien sowohl für automatisierte Maschinen als auch für automatisierte Prüfstände genutzt werden können.

Nehmen wir beispielsweise mal den Bereich Testen von IoT-Systemen. Fakt ist, das IoT macht das Testen komplexer. Aber warum drehen wir denn den Spieß nicht um und fragen uns, wie das IoT dem Test und den damit einhergehenden automatisierten Prüfständen nutzen kann?

Inwiefern kann das IoT denn dem Testbereich einen Nutzen bringen?

Gängige kommerzielle IoT-Plattformen stellen eine Kombination aus mehreren der folgenden Funktionen bereit:

– Verwaltung von IoT-Endpunkten und Möglichkeiten der Vernetzung,

– Zugriff auf die Daten und Data Ingestion (=Priorisierung von unterschiedlichsten Datenquellen, Validierung der Dateien und deren sinnvolle Weiterleitung),

– Visualisierung und Analyse von IoT-Daten und

– Erstellen und Managen von IoT-Anwendungen.

Alle Technologien hätten das Potenzial, den automatisierten Test zu optimieren. Das IoT für Tests zu nutzen ist nicht etwa eine futuristische Idee. Es ist bereits heute möglich. Ob ein Unternehmen dazu in der Lage ist, hängt von seiner aktuellen Infrastruktur für automatisierte Tests ab und davon, was es am dringendsten benötigt. Einige Bereiche, die man in Betracht ziehen sollte, sind die Verbesserung der Testsystemverwaltung, bessere Auslastung der Testausrüstung, höherer Erkenntnisgewinn aus Testdaten zur Optimierung des Designs oder der Fertigungsqualität und der Fernzugriff auf mit anderen Nutzern geteilte Testsysteme.

Ein softwaredefinierter Ansatz mit einem hohen Grad an Modularität erlaubt es dem Anwender, sich auf die Bereiche mit dem größten geschäftlichen Nutzen zu konzentrieren, ohne eine „Alles-oder-Nichts-Entscheidung“ treffen zu müssen.

Überblick: Das sind die Themen des Trend Watch 2019

Im aktuellen Trend Watch 2019 befassen sich die Autoren von National Instruments mit den Megatrends von heute und den damit verbundenen Problemen für die Mess- und Prüftechnik:

  • 5G läutet eine neue Ära der Mobilfunktests ein: 5G-Mobilfunkgeräte sind komplex. Für vorherige Mobilfunkgenerationen optimierten Testverfahren müssen überdacht werden.
  • Notwendige Abwägungen für sicheres autonomes Fahren: Bevor das autonome Fahren die Gesellschaft verändert, sind unmittelbare Kosten-, Technologie- und Strategieabwägungen erforderlich, die sich durch den Wechsel von Einzelsensor- zu Multisensor-ADAS-Systemen (Advanced Driver Assistance Systems) ergeben.
  • Standardisierung von Entwicklungsprozessen: Testingenieure machen sich einen alten Trend zunutze, um mit einem sich schnell modernisierenden Testumfeld Schritt zu halten. Neben der Hard- und Software werden die Prozesse standardisiert, um Testarchitekturen zu erstellen und zu warten.
  • Testabläufe mit dem IoT optimieren: Mit dem Internet der Dinge (IoT) erhöht sich zwar die Geräte- und damit die Testkomplexität, doch werden automatisierte Testabläufe optimiert.
  • Branchenkonvergenzen erfordern neue Teststrategien: Konvergenzen beschleunigen neue Entwicklungen. Allerdings erschweren sie auch das Testen. Durch Partnerschaften und Wissensaustausch zwischen Branchen eröffnen sich wertvolle Perspektiven für komplexe Testherausforderungen.
Wie die Industrie jetzt schon von Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen profitieren kann

Wie die Industrie jetzt schon von Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen profitieren kann

30.07.18 - Große Datenmengen lassen sich mit Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen auswerten. Wir zeigen Möglichkeiten, eine KI anzuwenden und umzusetzen. lesen

Bei der Sensorfusion hilft eine skalierbare und offene Plattform

Verknüpfte Sensordaten

Bei der Sensorfusion hilft eine skalierbare und offene Plattform

17.05.17 - Mit Hilfe der Sensorfusion werden Daten von ganz unterschiedlichen Sensoren verknüpft. Anwender können von einer skalierbaren und offenen Plattform unterstützt werden. Wir sprachen mit Rahman Jamal von National Instruments. lesen

Kommentar zu diesem Artikel abgeben

Schreiben Sie uns hier Ihre Meinung ...
(nicht registrierter User)

Zur Wahrung unserer Interessen speichern wir zusätzlich zu den o.g. Informationen die IP-Adresse. Dies dient ausschließlich dem Zweck, dass Sie als Urheber des Kommentars identifiziert werden können. Rechtliche Grundlage ist die Wahrung berechtigter Interessen gem. Art 6 Abs 1 lit. f) DSGVO.
Kommentar abschicken
copyright

Dieser Beitrag ist urheberrechtlich geschützt. Sie wollen ihn für Ihre Zwecke verwenden? Infos finden Sie unter www.mycontentfactory.de (ID: 45686286 / Messen/Testen/Prüfen)