Über ein Smart-Factory-Sensorik-Baukastenkonzept lässt sich aus SSV-Sicht praktisch jede Steuerung mit IoT-Funksensorik und KI-Funktionen sowie Echtzeitdatenanalysen erweitern. (Bild: SSV Software)
Die vielfältigen IoT-Funksensorikmöglichkeiten inklusive Machine-Learning-basierter Echtzeitdatenanalysen konnten bisher nicht genutzt werden, wenn die entsprechenden Optionen für die jeweils zum Einsatz kommende Steuerung fehlten.
Mit dem Evaluierungskit SFS/BE1 werden die Sensordaten und Schnittstellen in ein zur jeweiligen SPS passendes Format konvertiert.
Neben flexibler Signalverarbeitung, Sensorfusion und Datenkonvertierungen unterstützt ein SFS/BE1 auch die Machine-Learning-Bibliothek TensorFlow. Damit lassen sich Echtzeitsensordaten mit Hilfe zuvor trainierter neuronaler Netzwerke in Informationen umwandeln. Sie ermöglichen innovative Anwendungsszenarien aus den Bereichen Condition Monitoring und Predictive Maintenance, um Maschinen- und Anlagenzustände als stetige oder kategoriale Ausgangsvariable an SPSen zu übermitteln. Aber auch Luftqualitäts-, CO2- und Energieeffizienzoptimierungen in der Gebäudeautomatisierung sind mit dem Kit realisierbar.
Funksensordaten, die z. B. als Führungsgrößenbestandteil in eine Steuerungsanwendung einbezogen werden, müssen in jedem Fall vertrauenswürdig sein. Daher gehören zum SFS/BE1-Lieferumfang die Funktionsbausteine einer digitalen Vertrauenskette. Sie besteht aus einer Smartphone-App für das Device Pairing sowie kryptografische Methoden, um die Authentizität jedes einzelnen Sensormesswerts automatisch zu prüfen.
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