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Internet of Thing – Vom Sensor bis zur Cloud: 20 Prozent Rabatt

29. September 2022, 9:08 Uhr | Iris Stroh

Fortsetzung des Artikels von Teil 3

Session 4: Best Practice

Session 4: Alle Wege führen in die Cloud: Konzepte zur Datenübertragung in IoT Szenarien

Bei der Umsetzung von IoT-Projekten müssen eine Vielzahl von Architekturentscheidungen getroffen werden. Ein wichtiger Teilbereich davon ist die Kommunikation zwischen Geräten und der Cloud. In der IoT Welt haben sich verschiedene synchrone und asynchrone Konzepte zur Datenübertragung etabliert. Wir zeigen euch anhand praxisnaher Beispiele, welches Konzept sich für welchen Anwendungsfall besonders eignet. Lernt mit uns wie die integrierte IoT-Hub Kommunikation, Device Twins und weitere spannende Konzepte richtig verwendet werden können. Wir freuen uns darauf Erfahrungen und Best Practices aus unseren Projekten mit euch zu teilen.

11. Oktober 14:00 bis 14:30

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Session 4: Device-2-Cloud - Von Embedded Linux zur Azure-Cloud mit Qt oder .NET

Embedded Geräte werden zunehmend vernetzt: Einbindung in lokale Wifi Netzwerke, kabellose Verbindungen zu mobilen Endgeräten oder die Nutzung von skalierbaren Cloud-Schnittstellen stehen häufig im Mittelpunkt bei der Implementierung von vernetzten embedded Geräten. Doch welcher Mix an Frameworks bietet hier eine optimale Umgebung um effizient ans Ziel zu kommen?

Im Vortrag wird ein Fallbeispiel vorgestellt: Ein Embedded Linux basiertes Linux-Gerät soll an die Cloud Lösung Microsoft Azure-IoT-Hub angebunden werden. Die notwendigen Schritte mit einer Umsetzung vom Device bis zur Cloud werden mit 2 unterschiedlichen Technologien demonstriert: Im ersten Fall wird die Anwendung, welche mit C++ Qt umgesetzt wurde, in Kombination mit dem Microsoft Azure IoT C-SDK cloudfähig gemacht. Im zweiten Fall handelt es sich um eine Anwendung, welche mit .NET für embedded Linux umgesetzt wurde. Abschließend werden die technischen Vor- und Nachteile gegenübergestellt.

11. Oktober 14:30 bis 15:00

Session 4: Praxisbericht: Behaviour Driven Development (BDD) für ein agiles embedded IoT-Entwicklungsprojekt mit interna

Ein Sprichwort in der Softwareentwicklung besagt, dass die mitunter größte Schwierigkeit darin liegt herauszufinden, was überhaupt zu entwickeln sei. Dies mag für Entwickler aus der Hardwareentwicklung überraschend klingen und zum Schmunzeln anregen. Für innovative IoT-Projekte mit einem erfahrungsgemäß hohen Softwareanteil ist aber oft genau diese Schwierigkeit der bestimmende Faktor bei Budgetüberschreitungen, Lieferverzug oder gar scheiternder Projekte. Eine agile Vorgehensmethode, die schon beim Anforderungsprozess ansetzt und eine lückenlose Spezifikation und eine sehr effiziente Kommunikation von Stakeholdern, Projektleitung, Entwicklern und der Validierung gewährleistet ist BDD oder Behaviour Driven Development.

Dieser Beitrag ist ein Erfahrungsbericht eines erfolgreich abgewickelten agilen Innovationsprojekts für eine embedded IoT-Anwendung im Bereich Werkzeugmaschinen. Die Umsetzung ist durch ein international verteiltes Team erfolgt. Der Schlüssel für den Erfolg waren der Einsatz von Methoden aus der modernen Softwareentwicklung mit BDD (Behaviour Driven Development). Diese wurden für das Anforderungsmanagement, Projektsteuerung und die begleitende Validierung für die Hardware nahe Entwicklung von embedded Systemen adaptiert und angewendet. Der praxisgerechte Beitrag beschreibt nicht nur die konkrete Projektorganisation und Vorgehensweise, sondern auch die eingesetzte open source Toolinfrastruktur für die kontinuierliche Integration und automatisierten Test.

11. Oktober 15:00 bis 15:30

Session 4: RUL Vorhersage eines Getriebemotors in der Cloud

Diese Präsentation zeigt, wie die Restnutzungsdauer (Remaining Useful Life - RUL) eines Servogetriebes durch Echtzeit-Streaming der Servomotor-Daten mittels eines Arduino-basierten Datenerfassungssystem in die Cloud (ThingSpeak) zu einem MATLAB basierenden RUL- Modell vorhergesagt werden kann.
Die Motorstrom-Signaturanalyse (MCSA) des Stromsignals, das den verwendeten Servomotor antreibt, wird zur Extraktion von Merkmalen im Frequenzbereich (Spektralbereich) über mehrere interessanten Frequenzbereiche verwendet, die auf Motor- und Getriebestörungen hinweisen. Aus einer Kombination von Merkmalen wird ein Healthindikator (HI) für die anschließende RUL-Vorhersage erstellt.
MCSA ist eine nützliche Methode für die Diagnose von Fehlern, die Drehmoment- oder Drehzahlschwankungen im Servogetrieben verursachen, die wiederum zu korrelierten Motorstromänderungen führen. MCSA hat sich als ideal für die Analyse von Motorfehlern erwiesen, da nur das Motorstromsignal für die Analyse benötigt wird und somit keine zusätzliche und teure Messhardware erforderlich ist. Die Erkennung von Getriebefehlern mit herkömmlichen Schwingungssensoren ist eine Herausforderung, insbesondere in Fällen, in denen der Getriebestrang für die Instrumentierung mit Beschleunigungsmessern oder anderen Schwingungssensoren nicht leicht zugänglich ist.
Diese Präsentation veranschaulicht, wie man ein Echtzeit-Datenstreaming-, Merkmalsextraktions- und RUL-Schätzsystem mit einfachen, handelsüblichen Komponenten aufbaut, die sich sowohl für das Prototyping von Industrieanwendungen als auch für Laborübungen in der Ausbildung eignen.

11. Oktober 16:00 bis 16:30

Session 4: Aufbau eines robusten IoT-Systems zum Monitoring von Abwasserpumpen mit Mustererkennung

Herausforderung: Toiletten in ICE-Zügen fallen zu oft aus
Lösung: vernetztes System von batteriebetriebenen Sensor-Nodes mit integrierter
Mustererkennung und Meldung von Störungen
Das von mir konzipierte System ist erfolgreich im Einsatz und überwacht vollautomatisch den Pumpeneinsatz und die Entsorgung der Schienenfahrzeuge bei der Deutschen Bahn. Ich berichte von praktischen Erfahrungen beim Projektmanagement und den zahlreichen technischen und organisatorischen Schwierigkeiten, die wir gemeinsam überwunden haben.
Architektur:

Fuzzy Logic statt Deep Learning
Edge Computing statt Cloud Computing
Funkstandard LTE-M statt WiFi, Bluetooth oder LoRa

Anforderungen:

Stabilität der Hard- und Software für monatelangen Nonstop-Einsatz
Minimaler Energieverbrauch
Wartungsfreier Betrieb
Automatisches Ein- und Ausschalten bei Gebrauch
Funktionen zur Fernwartung
Verlässliche Klassifikation des Pumpenverhaltens
Signalverarbeitung lokal im Modul
Keine Übertragung aller Rohdaten, sondern nur sichere Ergebnisse

11. Oktober 16:30 bis 17:00

Abschluss-Keynote: KI, Ethik und Recht

Besonders im Zusammenhang mit der Verwendung von künstlicher Intelligenz gibt es Bestrebungen, auch ethische Aspekte zu diskutieren oder sogar zu normieren. Diese Präsentation gibt Hintergründe zu ethischen Konzepten sowie bestehenden und kommenden Rechtsgrundlagen (Stichwort: EU AI-Act), debattiert die Konflikte und Probleme hinter bestimmten Ansätzen und analysiert mögliche Auswirkungen auf die Gesellschaft.

11. Oktober 17:00 bis 17:30