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44 Elektronik 02 2020 Industrie 4 0 Bild 2 Sensor-Architekturen ändern sich wenn Edge-Computing-Geräte zum Einsatz kommen Die Daten muss ein Edge-Prozessorsystem in Echtzeit verarbeiten und so aufbereiten dass ein Rückschluss auf den Maschinenzustand möglich ist Ein anderes Szenario ist ein Drucksensor der den gemessenen Druck mit einem voreingestellten Normalbetriebsbereich abgleicht Ein solcher Sensor führt den Abgleich lokal durch Liegt der Druck außerhalb des eingestellten Bereichs so alarmiert er die Maschinenbediener oder er leitet sofort Korrekturmaßnahmen ein In die Cloud lädt der Sensor lediglich dann Daten hoch wenn der Druck außerhalb des eingestellten Bereichs liegt oder vollständig abfällt Ein Füllstandssensor ist ein Beispiel bei dem der Datenaustausch mit der Cloud nicht nötig ist da er lediglich ein Ablassventil eines Behälters für Flüssigkeiten öffnet wenn der Füllstand zu hoch ist Idealerweise zeigt der Sensor das Erreichen des Auslöselevels an beispielsweise über einen Alarm und leitet die entsprechenden Korrekturmaßnahmen ein In den beschriebenen Fällen muss das Edge-Gerät über bestimmte Rechenressourcen verfügen die in anderen Fällen ganz erheblich sein können Wenn ein Datenaustausch mit der Cloud nötig ist wird ebenso eine Kommunikationsschnittstelle gebraucht beispielsweise ein Feldbus der den Sensor direkt mit der speicherprogrammierbaren Steuerung SPS verbindet oder ein lokaler Anschluss für einen Edge-Server Bild 1 zeigt die Netzwerkstruktur in einer Fabrik beziehungsweise in einer Produktionsoder Verarbeitungsanlage Bislang wurden im Beitrag hauptsächlich Anwendungen für Fertigungsbetriebe und für die Prozessindustrie betrachtet jedoch gelten die gleichen Kriterien ebenso für die Gebäudeautomation also für Heizung Lüftung Klimatechnik Lichtsteuerung und dergleichen Ebenso nutzen solche Anwendungen das IIoT um die Effizienz zu verbessern und einen besseren Betrieb zu gewährleisten Die Sensoren die in solchen Anwendungen zum Einsatz kommen müssen noch kostengünstiger sein Aufgrund dessen hat hier nicht jeder Sensor eine IP-Verbindung zur Cloud und das ist aus den genannten Gründen auch nicht erforderlich Wie sich Edge Computing auf die Sensorarchitektur auswirkt Das IIoT verspricht die Produktion intelligenter und agiler zu machen indem es die digitalen Aspekte der Prozesse berücksichtigt die wir in anderen Bereichen als selbstverständlich betrachten In einem Produktionsprozess fallen gewaltige Datenmengen an die nutzbar sind um wichtige Zielsetzungen zu erreichen Fehler voraussagen die Lebensdauer der Betriebsmittel verbessern Umsätze erhöhen und Produktionsprozesse an die Marktanforderungen anpassen Das Erfassen der großen Datenmenge führt zu einem grundlegenden Wandel beim Entwickeln von Systemen für die industrielle Automatisierung Auf der untersten Ebene steigt die Anzahl an eingesetzten Sensoren stark an Zugleich bietet die Architektur der Sensoren immer bessere Rechenund Kommunikationsfunktionen womit der Sensor faktisch zum Edge-ComputingGerät wird Um zugleich Sensorgröße und Formfaktor nicht zu verändern ist die Elektronik im Sensor zu optimieren So sind Edge-Berechnungen ausführbar Bild 2 zeigt vereinfacht eine solche Architekturänderung Die Sensoren müssen vor allem eine höhere Rechenleistung aufbringen um einen Teil der Datenanalysen beziehungsweise Datenvergleiche zu übernehmen und um das Kommunikationsprotokoll auszuführen wenn sie mit der Cloud oder der SPS verbunden sind Die eingesetzten Mikroprozessoren und oder FPGAs Field Programmable Arrays erfordern eine komplexe Stromversorgung und somit eine ausBild 3 Höherer Integrationsgrad reduziert die Gesamtgröße der Stromversorgung Bild Maxim Integrated Bild Maxim Integrated