Sensorik-Baukasten von SSV ermöglicht Technologie-Upgrade z. Hd. jede SPS

Konstrukteure konnten IoT-Funksensorik inklusive Machine-Learning-basierter Echtzeitdatenanalysen nicht nutzen, wenn die Optionen für die Steuerung fehlten. Das ändert sich durch den Smart-Factory-Sensorik-Baukasten von SSV. Über das Evaluierungskit SFS/BE1 lassen sich verschiedene Bluetooth-Sensoren in praktisch jede Steuerungslösung einbinden. Dabei 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 müssen vertrauenswürdig sein

Funksensordaten, die etwa 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.

Webinar zum Thema Bluetooth-Funksensorik

Passend zum Thema veranstaltet SSV am 2. Dezember 2021 ein Webinar. Darin geht es um die technischen Aspekte der Bluetooth-Funksensorik und die Informationsweitergabe an marktübliche Steuerungen mittels digitaler und analoger Eingänge sowie typischer SPS-Kommunikationsschnittstellen. Im Anschluss an dieses Webinar besteht die Möglichkeit eines interaktiven Hands-on, in dem jeder Teilnehmer am eigenen Rechner eine Tensorflow-basierte Condition-Monitoring-Erweiterung inklusive der kryptografischen Sicherheitsfunktionen für eine SPS erstellen kann. (ks)

Kontakt:
SSV Software Systems GmbH
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30419 Hannover
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