Was kommt als nächstes beim Internet der Dinge?

Redakteur: Kristin Rinortner

Das Internet der Dinge war zu Beginn ein Hype, der auf der steigenden Zahl von potenziell einsetzbaren Sensoren basierte. Jetzt umfasst IoT Anwendungen, die einen deutlichen wirtschaftlichen Vorteil bieten.

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Grainne Murphy, Analog Devices: Grainne Murphy, Analog Devices: Zukünftige Trends für das IoT umfassen IoT-Anwendungen, die einen deutlichen wirtschaftlichen Vorteil für Endkunden bieten. Auch gibt es einen Trend zu noch längeren Batterielaufzeiten von mehreren Jahren.
Grainne Murphy, Analog Devices: Grainne Murphy, Analog Devices: Zukünftige Trends für das IoT umfassen IoT-Anwendungen, die einen deutlichen wirtschaftlichen Vorteil für Endkunden bieten. Auch gibt es einen Trend zu noch längeren Batterielaufzeiten von mehreren Jahren.
(Bild: Analog Devices)

Jedes drahtlose IoT-Monitoring-System verbraucht Energie zum Übertragen von Daten. Daher kann eine intelligente Partitionierung, bei der die Messung und Verarbeitung direkt am Netzwerkknoten erfolgt, sowie kleinere Datenmengen aufgrund lokaler Vorverarbeitung IoT-Systemen einen wesentlichen Mehrwert bescheren.

Auch die Fähigkeit, sicher und zuverlässig zu arbeiten, ist zukünftig ein wesentlicher Faktor. Deshalb wird sich der Fokus bei IoT-Systemen Systemeigenschaften verlagern, beispielsweise vertrauenswürdige Sensoren und Verfügbarkeit.

Analysten prognostizieren, dass sich Low-Cost-Entwicklungssysteme heute „auf dem Höhepunkt der überzogenen Erwartungen“ befinden. Ich gehe davon aus, dass diese IoT-Plattformen den Massenmarkt innerhalb eines Jahres überschwemmt haben werden und es die differenzierten oder spezialisierten High-Precision-Sensoren und Analog-Signalketten sein werden, die den IoT-Markt in den nächsten zwei bis fünf Jahren wirklich verändern und in die Zukunft führen werden.

Die Bedeutung von besseren Daten

Jedes IoT beginnt mit der Umwandlung von Analogsignalen in einen digitalen Wert. Einfach ausgedrückt sind die Daten umso nützlicher, je genauer die Digitalisierung ist. Es sind die Halbleiterentwicklungen, die die Wandlung und Interpretation der Welt um uns herum ermöglichen, indem die physikalischen und digitalen Bereiche mit Technologien verbunden werden, die erfassen beziehungsweise messen, interpretieren und verbinden.

Die effizientesten IoT-Implementierungen sind diejenigen, bei denen diese Daten genutzt werden können, um Veränderungen festzustellen. Und die beste Veränderung ist die, die Endanwendern den größten Mehrwert bietet, beispielsweise eine höhere Effizienz oder eine ausgezeichnete Funktionssicherheit.

Genau wie in einer Fabrik, in der maschinelles Lernen nicht nur erkennt, wenn demnächst eine vorbeugende Wartung erforderlich ist, sondern auch sagt, welche spezielle Wartung notwendig ist. Beispielsweise ob ein Kugellager in einem Motor abgenutzt ist oder normalen Verschleiß unterliegt.

Deshalb besteht die Aufgabe der ersten Stufe eines IoT darin, Signale zu erfassen und zu messen und anschließend in digitale Daten umzuwandeln. Wie gut dies geschieht, ist die Grundlage für den Erfolg im weiteren Verlauf. Bei der Eingabe von schlechten Werten liefert der Ausgang der IoT-Analyse-Cloud-Plattform ebenfalls schlechte Daten. Die erfolgreichsten IoT-Systeme messen und berichten auf einem Niveau, das niemand anders beherrscht. Dies macht gute Hardware immens wichtig.

Vor kurzem erschienene Analysen von Gartner weisen darauf hin, dass preiswerte IoT-Entwicklungsboards schnell das Attribut „grobe Enttäuschung“ erreichen. Dies kann einfach durch die Zahl von Low-Cost-Entwicklungsplattformen bedingt sein, die derzeit verfügbar sind. Allerdings erscheint es naheliegend, dass die Enttäuschung eher auf eine stärkeren Anwendung anspruchsvollerer IoT-Anwendungen zurückzuführen ist, die echten ökonomischen Nutzen liefern. Diese Anwendungen brauchen Daten, die ungenaue Messungen einfach nicht ermöglichen.

IoT-Systempartitionierung zwischen Netzwerkknoten und Cloud

Die Cloud ermöglicht es, dass erweiterte Signalketten-Analysefunktionen den Umgang mit Big Data beinhalten. Ein Großteil der IoT-Anwendungen benötigt ein erhebliches Maß an Intelligenz an den Netzwerkknoten – dies ist auf mehrere Faktoren zurückzuführen. Dazu zählt das Fehlen von Bandbreite (oder um genauer zu sein, die Datenübertragungsraten-Begrenzung für fehlerfreie Übertragung) zum Übertragen aller Daten in die Cloud oder Latenzprobleme, bei denen die am Netzwerkknoten benötigte Aktionsgeschwindigkeit verlangt, dass das System nicht warten kann, bis eine Reaktion aus der Cloud erfolgt.

Deshalb gibt es mehrere Steuerungsschleifen am Netzwerkknoten, an Zwischen-Gateways und in der Cloud. Die Cloud ermöglicht die Zusammenführung von Daten einer hohen Anzahl von Sensoren und aus dieser Erkenntnis werden die Einstellungen an der Netzwerkperipherie neu eingestellt. Analyst McKiney würde hervorheben, dass nur 1% der Cloud-Daten tatsächlich genutzt werden und die Erweiterung um Bedrohungen der Datensicherheit (Security) bedeutet, dass die lokale Vorhaltung von Daten Vorteile bietet.

Intelligente Partitionierung und das Einbetten von Algorithmen in die Sensoren ermöglicht, dass die wichtigsten Daten in Echtzeit an ihrer Quelle interpretiert werden. In intelligente Sensoren und in die Cloud eingebettete Algorithmen ermöglichen Interpretationen über das hinaus, was mit Halbleitertechnik alleine möglich ist.

Tatsächlich führt dies zu der Möglichkeit, künftiges Systemverhalten vorauszusagen und zu antizipieren. Die Akzeptanz von IoT-Lösungen in anwendungskritischen Applikationen hängt von der Fähigkeit ab, sichere Systeme zu realisieren – und intelligente Partitionierung ermöglicht dies.

Cloud Computing gestattet Einblicke, die aus der Verknüpfung von rudimentären Sensormesswerten und der Verbindung der einzelnen Sensormesswerte mit Zeit, Ort und anderen Sensoren gewonnen werden können. Dies besteht aus zwei Teilen. Die Fähigkeit, Änderungen der Daten aufzuspüren. Beispielsweise Abweichungen der Maschinenleistung und die Fähigkeit, einen digitalen Zwilling zu schaffen, wobei es sich um ein Softwaremodell des physikalischen „Dings“ (wie beispielsweise einen Motor) oder Systems handelt. Dieser digitale Zwilling lässt sich nutzen, um Equipment proaktiv zu reparieren oder Fertigungsprozesse zu planen. Dies ist Teil dessen, was man sich bei der explosionsartigen Verbreitung von Sensoren in den kommenden Jahren sowie der Fähigkeit, mit Software und Services Geld zu verdienen, vorstellt.

In der Industrieautomatisierung kann aktives Maschinen-Monitoring Fabriken transformieren, indem Verfügbarkeit und Effizienz lokal für Echtzeit-Optimierung und Eingriffe in der Cloud analysiert und entsprechend darauf reagiert werden kann, um die Produktivität zu erhöhen. Intelligente IoT-Systempartitionierung kann sicherstellen, dass die Cloud effizient genutzt wird.

Zuverlässige Daten sind entscheidend

Im letzten Abschnitt geht es um die Entwicklung eines drahtlosen Netzwerks. Die große Mehrheit vernetzter Objekte wird mithilfe von Frequenzen im HF- und Mikrowellenbereich drahtlos mit der Cloud verbunden. Der Betrieb wird unterschiedlich sein, von kurzen bis langen Betriebsdauern oder niedrigen zu hohen Datenraten. Manche Geräte laufen monate- oder jahrelang ohne Kommunikation und andere müssen über anwendungskritische sichere Netzwerke arbeiten.

Viele Sensorknoten versorgen sich selbst über Batterien oder Energy Harvester mit Energie. Ein energieeffizienter Betrieb ist daher unerlässlich. Die Kommunikationsnetzwerke sind wichtig, um die Intelligenz vom Sensor zur Cloud mit unterschiedlichen Anforderungen zu transportieren.

Doch das wesentliche Element ist die Fähigkeit, zuverlässig zu arbeiten. Allen abweichenden Anforderungen messen den Kommunikationsnetzwerken zum Transport der Intelligenz vom Sensor zur Cloud erhebliche Bedeutung zu. Die Fähigkeit, zuverlässig zu arbeiten, bringt besonders in rauen Umgebungen, beispielsweise in Fabriken mit Metall- und Beton-Elementen, Herausforderungen mit sich.

Kunden möchten idealerweise eine Technologie, die preiswert ist, nur wenig Leistung aufnimmt und eine niedrige Latenz aufweist. Auch möchten sie die Fähigkeit einer uneingeschränkten Skalierung bei der Sensorplatzierung. Die Möglichkeit, ein zuverlässiges und vom Drahtlosprotokoll unabhängiges Netzwerk zu entwickeln, steckt in der Fähigkeit, die hohe Zuverlässigkeit beizubehalten, indem alternative Pfade und Kanäle genutzt werden, um Interferenzen zu beherrschen.

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