Wie Embedded Systeme für mehr Intelligenz sorgen

| Autor: Karin Pfeiffer

Neue Maßstäbe setzen: Wenn Controller wie mit der SOTB-Technologie von Renesas ihre Energie aus der Umgebung gewinnen, werden Batterien in IoT-Geräten überflüssig.
Neue Maßstäbe setzen: Wenn Controller wie mit der SOTB-Technologie von Renesas ihre Energie aus der Umgebung gewinnen, werden Batterien in IoT-Geräten überflüssig. (Bild: Renesas)

Kleiner, leistungsfähiger und schneller? Das auch. Vor allem aber spielt Embedded eine Rolle, wenn es um Industrie 4.0 & Co. geht. Welche Trends sich hier abzeichnen, lesen Sie in dieser Vorschau zur Embedded World 2019 vom 26. bis 28. Februar.

Rund 214,4 Mrd. Dollar schwer wird der globale Markt mit Embedded Systemen den Analysten von Radiant Insights zufolge 2020 wiegen. Und er soll kumuliert pro Jahr um 8,1 % weiterwachsen. Ein Anstiegstempo, das die Branche auf den Weg in eine Zukunft smarter Produktionen wohl noch eine Weile vorlegt. Das zumindest meinen auch die Analysten von Thomasnet. Angetrieben wird die Marktentwicklung von Themen wie etwa Künstliche Intelligenz (AI, Artifical Intelligence), Industrie 4.0 und Security und angeschoben von neuen Technologien und Möglichkeiten wie beispielsweise Echtzeitfähigkeit.

Egal ob es sich um die Verarbeitung von Maschinendaten, Zustandsüberwachung, vorausschauende Wartung, selbstständige Roboter oder autonomes Fahren dreht – das Anwendungsspektrum im Internet der Dinge (IoT, Internet der Dinge) entfaltet sich gerade durch eingebettete Systeme. Denn wie kommen etwa Deep-Learning-Algorithmen direkt in die Geräte?

Wie kommen Deep-Learning-Algorithmen in die Geräte?

Embedded Systeme verfügen nicht nur über immer mehr Prozessorleistung und Speichergröße, wie auf der Fachmesse Embedded World bei vielen Herstellern zu sehen sein wird. Auch ihr Funktionsumfang legt seit Jahren ordentlich zu. Mit ihnen lässt sich inzwischen sogar Intelligenz in die unteren Automatisierungsebenen und für die dezentrale Datenverarbeitung einbetten – bildlich gesprochen am Rand eines Produktionsnetzwerks, der sogenannten Edge.

Im Intelligent Edge Computing sieht Hannes Niederhauser, CEO bei Kontron und Vorstandsvorsitzender der S&T Gruppe, den prägenden Trend für die Elektronik- und Automatisierungsbranche in diesem Jahr überhaupt. Der starke Treiber: die bei Anwendungen erzeugten und erfassten Datenmassen, in ungefilterter Form kaum noch handhabbar. „Digitalisierung braucht Rechenpower und Vernetzung, da mit dem exponentiellen Ansteigen der Anzahl von IoT-fähigen Geräten, Maschinen und Consumer-Gadgets auch die Zahl der Daten wächst, die ausgewertet werden müssen“, so Niederhauser.

Edge Computing: Cloud-Aufgaben nach unten verlagern

Im Industrie-4.0-Umfeld müssten Reaktionen zudem quasi in Echtzeit auf Rückmeldungen von Sensoren und Aktoren erfolgen. Genau hier sorgt nach Ansicht von Hannes Niederhauser das Intelligent Edge Computing mit Hilfe kompakter, robuster und zunehmend leistungsfähigerer Embedded Boards, Module und Industrie-PCs dafür, dass die schnelle Datenauswertung an der Edge und damit ganz nahe am Ort des Geschehens erfolgen kann.

Was bislang zentral analysiert wurde, übernehmen in Zukunft beispielsweise intelligente Sensoren und Aktoren als autonome und adaptive Endgeräte. Niederhauser: „Immer mehr Cloud-Aufgaben wie Edge Analytics werden in die Intelligent Edge Computer verlagert.“

Mit seiner Prognose ist er nicht allein. Auch nach Einschätzung von Dr. Dietmar Ley, CEO der Basler AG in Ahrensburg, wird sich „Processing at the Edge“ dieses Jahr als zentrales Trendthema herauskristallisieren, und zwar in vielfältiger Weise. Eine der großen Herausforderungen: „Hier gilt es vor allen Dingen, AI und IoT in Verbindung zu bekommen“, so Dr. Ley, Branchenkenner und Mitglied im Vorstand des VDMA-Fachverbands Robotik + Automation. Der Experte skizziert die Herausforderungen am praktischen Beispiel von Embedded Vision Systemen, also eingebettete Bildverarbeitung, ohne die viele Zukunftsthemen wie etwa mobile Roboter oder autonome Fahrsysteme nicht realisierbar sind.

Embedded Vision treibt neue Technologien voran

„Das Streamen von Bilddaten in die Cloud macht keinen Sinn: zu teuer, Latenzzeiten etc.“, erklärt Dr. Ley. „Kernthema wird also sein, die Implementierung von Machine-Learning-Technologien möglichst einfach und effizient auf den Edge Processing Devices zu machen.“ Das verteile die Aufgaben dezentral und mache das ganze System effizienter. Und da geht noch mehr: „Realisiert man nun abschließend noch die Einbindung an einen Cloudservice, so wird aus dem Embedded Vision System ein klassischer IoT-Sensor.“

Egal ob für Machine Learning oder andere smarte Anwendungen, diese Prozesse „an der Edge“ gehen einher mit dem Wunsch nach Echtzeitgenauigkeit, und zwar „getriggert durch klassische Industrieapplikationen“, weiß der Basler-Chef, der hier ein weiteres aktuelles Kernthema identifiziert: die Notwendigkeit von Standards – und zwar solche, die in der Automatisierungswelt kommunizieren können.

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Echtzeitintelligenz nur mit Automatisierungsstandards

„Zum Erreichen von Echtzeit­intelligenz werden aufkommende Standards aus der Industrieautomatisierung auch in den Embedded Systemen Einzug halten, wie OPC UA und OPC UA TSN.“ Für die bildgebende Sensorik werde gerade an dem OPC UA Vision Standard gearbeitet. „Marktseitig sicherlich ein sehr wichtiger Schritt, die aufkommende Komplexität eines Embedded System Designs entscheidend zu reduzieren.“

Wenn eingebettete Systeme miteinander über Netze kommunizieren, gilt Security als extra wichtiges Thema, das viele Aspekte berührt: „Wie stelle ich sicher, dass die Bilddaten, on the edge aufgenommen und prozessiert, nicht im weiteren Verlauf modifiziert bzw. verfälscht wurden?“, gibt Dr. Ley ein Beispiel. Seiner Ansicht nach bietet die Blockchain-Technologie hier „vielversprechende Ansätze, auch für Embedded Systeme“.

Neue Konzepte gibt es viele. Wibu-Systems beispielsweise geht das Security-Thema über eine Lizenzierungs-Lösung an, die auch Nutzungsrechte speichert, was interessant für neue Geschäftsmodelle ist, weil sich Funktionalitäten so beispielsweise per Klick abrechnen lassen. „Inzwischen werden die Funktionen in Einplatinen-Computern, IoT-Geräten oder Steuerungen über die steuernde Software und nicht über die Hardware freigeschaltet“, erklärt Vorstand Oliver Winzenried. Mit der sogenannten Codemeter-Technologie könnten Hersteller Funktionen auch nachträglich freischalten.

Kaum Energiebedarf: Systeme werden immer autonomer

Als Treiber für neue Entwicklungen zeigt sich noch immer der Konsumentenmarkt. Bosch Sensortec beispielsweise sieht weiterhin große Wachstumschancen für Inertialsensoren für Wearables. „Hier geht der Trend hin zu Sensoren, die Robustheit, Genauigkeit und extrem geringen Stromverbrauch kombinieren“, erklärt Christian Hoenicke aus der Marketing Communications. Features, die bekanntlich auch im industriellen Kontext wichtig sind. Doch am Handgelenk getragen zeigen eingebettete Systeme recht plakativ, wie klein und autonom sie sein können. Der intelligente Inertialsensor BMI270 von Bosch Sensortec etwa verfügt über Funktionen wie die intuitive Erkennung von Gesten, Kontext und Aktivitäten und basiert auf der Bosch MEMS-Prozesstechnologie.

Wenn Endpunkt-Devices wie intelligente Sensoren lokal verarbeiten, kommunizieren sie typischerweise drahtlos, nennt Graeme Clark einen Aspekt, der die Entwicklung weiterer neuer Technologien ausgelöst hat: „Niedriger Energiebedarf ist eine Schlüsselanforderung für diese Bausteine, und viele werden aus unterschiedlichen Gründen nicht für den Batteriebetrieb geeignet sein“, erklärt der Principal Engineer, Industrial Solution Business Unit bei Renesas Electronics. „Aus diesem Grund wird die Energiegewinnung aus der Umgebung eine immer wichtigere Anforderung, um Geräte am Endpunkt zu betreiben.“ Renesas hat in den vergangenen fünf Jahren in die Entwicklung des neuen Ultra-Low-Power SOTB-Prozesses (Silicon on Thin Buried Oxide) investiert, eine Lösung für Ultra-Low-Power und Energy Harvesting. Die ersten Mi­krocontroller, die auf SOTB basieren, kommen dieses Jahr auf dem Markt. Noch mehr Autonomie also für immer lernfähigere Systeme. „KI bleibt aktuell“, glaubt Hannes Niederhauser. Allerdings: Ob es sich wirklich schon um Intelligenz handelt, die Frage stelle sich noch. Eingebettet in die Zukunft sind die Systeme wohl auf jeden Fall.

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Dieser Beitrag stammt von unserem Partnerportal Elektrotechnik.

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