Industrial Internet of Things - Chancen für neue Sensortechnologien

08.10.2015

Sensoren im Industrial Internet of Things

In den kommenden Wochen werden wir verstärkt über die Chancen und Herausforderungen berichten, die das Internet der Dinge insbesondere für die industrielle Produktion mit sich bringt. Führende Stimmen in der Industrie sehen den Trend zur Digitalisierung, darunter die intelligente Vernetzung einzelner Maschinen bis hin zu ganzen Fabriken, als natürliche Evolution der Branche. Zugleich sprechen zahlreiche Experten, insbesondere in der deutschen Wirtschaft, jedoch von einer neuen industriellen “Revolution”. Das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) widmet sich dem Trend in seinem Zukunftsprojekt “Industrie 4.0”, während die Vereinigten Staaten den Begriff “Industrial Internet of Things” (IIoT) prägen.

Als junges Sensorunternehmen mit Standbein sowohl in Deutschland als auch in den USA und als einer der ersten Anbieter von integrierten Software- und Hardwarelösungen beteiligen auch wir uns an der Diskussion rund um die Zukunft der fertigenden Industrie. Auf unserem Blog wollen wir daher die Buzzwords und Worthülsen rund um die Industrie 4.0 aus unserer Perspektive mit Inhalt füllen.

Einleitend gibt unser Chief Technology Officers Vlad Lata einen kurzen Überblick darüber, was sich in naher Zukunft im Bereich Messtechnologien verändern kann und wird:
“Durch das Internet der Dinge ändert sich die Industrie rasant und es entstehen insbesondere im Bereich der Sensorik neue Chancen für Anbieter."

Momentan bietet der deutsche Sensormarkt zwar eine Vielzahl an Sensorlösungen für industrielle Anwendungen, diese erfassen jedoch meist einzelne Messgrößen. Sensorfusion, das heißt Sensoren, die intelligent verknüpft werden und mehrere Messaufgaben parallel übernehmen, wird auf dem derzeitigen Markt nur sehr vereinzelt angeboten. Ein Großteil der Messinstrumente weist lediglich eine geringe Skalierbarkeit auf und kann nur schwer auf unterschiedliche Messgrößen angepasst werden. Die Performance vieler Sensoren wird zudem durch externe Störfaktoren eingeschränkt. So reagieren DMS Sensoren häufig sensibel auf Temperaturschwankungen oder axiale Kräfte, MEMS Sensoren können verfälschte Messergebnisse durch Querbeschleunigungen aufweisen und optische Encoder sind anfällig für Staub und Schmutz.

Ein weiteres Problemfeld ist der fehlende Standard im Bereich Industrial Ethernet. Obwohl 93% aller deutschen Ingenieure mit Industrial Ethernet arbeiten, setzt knapp die Hälfte von Ihnen auf das System ProfiNET, weitere 20% verwenden EtherCAT und mehr als 10% bevorzugen PowerLink. Da es keinen einheitlichen Standard gibt und die Varianten untereinander inkompatibel sind, ergeben sich hieraus Schwierigkeiten für die intelligente Vernetzung der Geräte und auch Sensoren müssen auf die jeweiligen Netzwerke angepasst werden.

Die Etablierung von Standards für Netzwerkverbindungen und Schnittstellen ist insbesondere für M2M Kommunikation, das heißt den automatischen Austausch von Daten zwischen Maschinen, von großer Bedeutung.

In einem neuen industriellen Internet of Things (IoT) steigt der Bedarf nach adaptiven Sensorsysteme. Diese sind in der Lage, dynamisch und mit Hilfe von ad-hoc vernetzten Systemen auf plötzliche Änderungen im Produktionsablauf zu reagieren. Auf diese Weise wird der Sensor vom einfachen Beobachter im System zu einem Aktor und direkten Beeinflusser des Produktionsverfahrens. Voraussetzung hierfür ist die Eignung der Sensoren für Echtzeitmessung, höchstpräzise und robuste Messergebnisse sowie Auswertungszeiten im Mikrosekundenbereich. Die Nachfrage nach Sensoren mit dynamischer Eigenkalibrierung während des laufenden Betriebs wird ebenfalls zunehmen. Sogenannte smarte Sensoren sind zudem in der Lage, erfasste Daten noch innerhalb des Sensors zu verarbeiten und auszuwerten. Auf diese Weise werden sie in intelligent vernetzten Fabriken noch flexibler einsetzbar. Die Daten der Zukunft werden voraussichtlich über Sensornetzwerke generiert und in der Cloud gespeichert. Eine Weiterentwicklung hiervon stellt das sogenannte Fog Computing dar, das insbesondere im Zusammenhang mit Big Data relevant werden wird.

Moderne Sensoren, optimierte Datenübertragung und Hilfsmittel wie die Cloud ermöglichen im Internet der Dinge vielversprechende Anwendungen wie vorausschauende Instandhaltung (predictive maintenance). Anstatt rückwirkend auf Fehlerquellen zu reagieren, können Sensoren künftig im Voraus drohende Maschinenausfälle erkennen und auf diese Weise Maschinenstillstand verhindern und die Effizienz des Betriebs steigern.”

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