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Datenbasierte Lösungen im Umfeld von Maschinen und Anlagen benötigen verschiedene Hardware- und Software-Bausteine . Neben den Embedded Systemen zur Rohdatenerfassung sind spezielle Gateway- und Cloud-Funktionen erforderlich. Zwei besondere Schwerpunkte bilden dabei die KI-basierte Datenanalyse (Machine Learning) sowie die Cybersecurity. Für solche multidisziplinären Aufgaben wurde der Technologie-Stack WSEI/154A entwickelt. Er deckt vom Sensor bis zur automatischen Entscheidungsfindung das gesamte Aufgabenspektrum ab.
Der WSEI/154A basiert auf Funksensoren, die den IEEE802.15.4-Funkstandard mit 868 MHz bzw. 915 MHz nutzen und ist in die drei Teilbereiche Sensing Endpoint, Gateway und IoT-Plattform (Cloud) gegliedert.
Für jeden dieser Teilbereiche bietet der WSEI/154A vorentwickelte und getestete Funktionen, die aufeinander abgestimmt und optimiert wurden.
Embedded-Betriebssystem, Sensoransteuerung, Protokollstack, Setup User Interface, OTA-Software-Update-Treiber, Power Management, Mathematik-Funktionen, Datenaufbereitung, Datenanalysen, vollständige Hardware-Beispiele inkl. Secure Element.
Protokollstack, Sensing-Endpoint-Management (z. B. OTA-Software-Updates, Funktionsüberwachung), Edge-Datenverarbeitung und Datenanalysen, Hardware-Addons.
Rules-Engine-Skripte, OTA-Software-Update-Server, Application Logic inkl. Templates für Datenanalyse und Entscheidungsfindung per Machine Learning, Ende-zu-Ende-Security-Funktionen.
Mit Edge Intelligence sind Methoden gemeint, größere Datenmengen mit Hilfe von KI nicht mehr zentral in der Cloud zu analysieren, sondern direkt vor Ort an der Edge zwischen OT (Operation Technology) und IT (Information Technology) – also dort, wo bei industriellen Sensorikanwendungen die Daten auch tatsächlich entstehen.
Das hat viele Vorteile in Bezug auf Datensicherheit und typische Bandbreiten-, Latenz- sowie Verfügbarkeitsprobleme einer Sensor-to-Cloud-Verbindung. Dadurch entstehen allerdings auch einige neue Herausforderungen, die in ihrer Komplexität nicht zu unterschätzen sind.
Eine davon ist, dass beim dezentralen KI-Einsatz (z. B. künstliche neuronale Netzwerke mit TensorFlow und TensorFlow Lite) die Modellbildung und die Modellnutzung (Inferenz) nicht mehr auf der selben Hardware- und Softwareplattform erfolgen, sondern dass die Modelle zwar in der Cloud erzeugt werden, die Inferenz aber an der Edge erfolgt.
Eine weitere Herausforderung ist die Remote-Update-Fähigkeit der Machine Learning-Modelle an der Edge und die damit verbundenen IT-Sicherheitsaspekte.
Der Technologie-Stack WSEI/154A ist also keineswegs "bloß" eine weitere "Sensor-to-Cloud"-Lösung für IoT-Projekte. Der WSEI/154A bietet viel mehr, neben der Connectivity nämlich auch die erforderlichen KI- bzw. Machine-Learning-Bausteine mit adaptiven mathematischen Modellen, die auf Basis der Echtzeitsensordaten vollständig automatische
Entscheidungsprozesse ermöglichen, bspw. in Logistik- und Produktionsumgebungen, der Heiz-, Klima- und Lüftungstechnik (HKL) oder in dezentralen Energieanlagen.
Dafür nutzt der WSEI/154A u.a. künstliche neuronale Netzwerke mit TensorFlow und TinyML.
Um die WSEI/154A-Funktionen in der Praxis stets auf dem neusten Stand zu halten und bei Bedarf die Cybersecurity an veränderte Bedingungen anzupassen, gehören Secure Device Update (SDU)-Funktionen zum Technologie-Stack.
Sie ermöglichen hochsichere, aber trotzdem einfache OTA-Updates für die Sensing- und Gateway-Funktionen.
Den Mittelpunkt einer SDU-Anwendung bildet ein spezieller Server, der als Docker-Container ausgeliefert und On-Prem oder als Cloudservice betrieben wird.
Mit Hilfe eines Signierwerkzeugs (dem SDU Signing Tool) werden die Update-Dateien zu einem Objekt zusammengefasst und zusammen mit einem Manifest zum Server übertragen.
Von dort aus erfolgt der Download zu den Zielgeräten (Target Devices), also den Sensoren und Gateways einer WSEI/154A-Applikation.
Gesichert wird der gesamte Update-Vorgang über eine Ende-zu-Ende-PKI mit öffentlichen und privaten Schlüsseln und X.509-Zertifikaten.
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