Der IoT-Truck. Mit Analytics und Event Stream Processing auf der Überholspur

Das Bild zeigt Christoph Hartmann, Business Expert Manufacturing bei SAS
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Der Autor dieses Gastbeitrages zum Thema IoT ist Christoph Hartmann, Business Expert Manufacturing bei SAS. Vernetzte Fahrzeuge sind die Zukunft, das ist unbestritten. Die notwendige Sensortechnologie ist oft schon heute eingebaut. Es liegt also nahe, ihre Daten zu nutzen, um dem Verbraucher Mehrwertservices anzubieten, individuelle Versicherungstarife zu entwickeln oder die Wartung zu optimieren. Doch wie sorgen Fahrzeughersteller dafür, dass die unablässigen Datenströme aus dem „connected Vehicle“ auch zuverlässig ausgewertet werden – egal, wo sich das Fahrzeug befindet?

Intelligenz zu den Daten bringen

Analytics ist längst in der Lage, verwertbare Erkenntnisse aus den Fahrzeugdaten zu gewinnen. Die entscheidende Frage ist, wo, wann und wie schnell das geschieht. Der klassische Weg: Die Daten werden gesammelt, an eine zentrale Datenhaltung übertragen und dort analysiert. Die analytischen Modelle laufen in diesem Fall in einer zentralen Softwarelösung ab. Das ist machbar, aber angesichts von (potenziell) Millionen vernetzter Fahrzeuge und ihrer Datenströme eine technische und logistische Herausforderung.

Deshalb zeigt der Trend klar in die Richtung, Analytics direkt in das Fahrzeug zu bringen. Das Auto soll also nicht nur „connected“, sondern auch selbst „smart“ sein und isolierte Fragestellungen eigenständig lösen. Hier tritt Event Stream Processing (ESP) auf den Plan. Die Technologie funktioniert als intelligenter Filter, der die analytischen Modelle bereits im Datenstrom anwenden kann.
Ein Beispiel: Anhand von Sensordaten lässt sich recht zuverlässig vorhersagen, wie „gesund“ ein Turbolader ist. Indikatoren dafür sind statische Daten wie Motortyp, Baujahr des Motors, aber auch dynamische Daten wie Gesamtlaufleistung des Motors oder durchschnittliche Öltemperatur. Damit lassen sich in einem statistischen Modell Frühindikatoren bilden, die auf einen baldigen Ausfall des Turboladers hinweisen.

Mit dem analytischen Modell kann dem ESP dann die Information mitgegeben werden, dass beispielsweise nur dann ein Alert/Event generiert wird, wenn die Öltemperatur steigt. Bei einem „Anschlagen“ des Modells wird eine Fehlermeldung an eine zentrale Service-Stelle geschickt. Indem die analytischen Prozesse direkt im Fahrzeug ablaufen und Daten im Streaming ausgewertet werden, müssen deutlich weniger Daten vorgehalten werden.

Im Kleinen wie im Großen

Wie sogenannte „Analytics inside the Vehicle“ funktioniert, zeigt ein IoT-Miniaturtruck, den SAS in Kooperation mit Intel entwickelt hat. Das Modellfahrzeug hat zehn Sensoren an Bord, die unter anderem Vibrationen und Betriebstemperaturen messen. Direkt im Minitruck werden die Sensordaten via Event Stream Processing von SAS verarbeitet; das erledigt ein Dual-Core-Prozessor von Intel. Meldet der entsprechende Sensor während des Fahrens eine erhöhte Temperatur, wird diese Information mit dem analytischen Modell abgeglichen. Sobald Auffälligkeiten auftreten, erscheint auf dem Bildschirm eine Warnanzeige, dass der Turbolader vom Ausfall bedroht ist.

Das Prinzip des „connected Vehicle“ lässt sich aber auch auf andere Bereiche übertragen. Industrieanlagen beispielsweise produzieren Unmengen von Daten, sind aber oft – zumindest die älteren Modelle – nicht per Wi-Fi oder Funknetz mit dem Internet verbunden, also im eigentlichen Sinne noch gar nicht „IoT-ready“. Eine mögliche Lösung: ESP auf einem Minirechner, zum Beispiel einem Raspberry Pi, ebnet einer solchen Industrieanlage den Weg zur „connected Factory“.

Die zentrale Intelligenz wird entlastet, indem Analytics dorthin gebracht wird, wo die Daten entstehen – sei es im Lastwagen oder in der Fertigungsanlage. Die Daten im zentralen Speicherort wiederum werden beispielsweise benötigt, um aus einer übergreifenden Perspektive heraus neue analytische Modelle zu entwickeln, die dann wieder ins ESP gespielt werden.

Großes Potenzial

Durch dezentrale analytische Intelligenz, wie sie ESP realisiert, werden viele neue Anwendungsfälle erst möglich, die sonst die Dateninfrastrukturen überfordern würden. Damit ist die Technologie gleichzeitig ein Enabler, um das Thema IoT voranzubringen. Der IoT-Truck zeigt, was ESP heute schon in Verbindung mit kompakter Hardware für IoT leisten kann.

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Der IoT-Truck. Mit Analytics und Event Stream Processing auf der Überholspur
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Der IoT-Truck. Mit Analytics und Event Stream Processing auf der Überholspur
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Vernetzte Fahrzeuge sind in der IoT-Welt die Zukunft. Notwendige Sensortechnologie ist oft schon heute eingebaut. Es liegt also nahe, ihre Daten zu nutzen.
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//Analyst//Blogger//Keynote Speaker// zu den Fokusthemen #Industrie40, #IoT und #Digitalisierung.Herzlich willkommen auf meinem Ingenieurversteher-Blog. Hier schreibt ein echter, aber nicht ein typischer Ingenieur.Nach einer soliden Ausbildung bei Siemens zum Feinmechaniker habe ich das Abitur nachgeholt und Maschinenbau studiert. Der Schwerpunkt Informatik im Hauptstudium war wohl der ausschlaggebende Grund, dass es mich in die Software-Industrie gezogen hat wo ich heute noch immer aktiv unterwegs bin. Für die Funktionen Vertrieb, Marketing und Produktmanagement habe ich mich meine Leidenschaft entdeckt – sicherlich nicht immer typisch für einen Ingenieur.Im Rahmen meiner Diplomarbeit haben mich Themen wie „Computer Integrated Manufacturing (CIM)“ beschäftigt. Viele Aspekte sind davon heute umgesetzt. Mit der Digitalisierung unserer Gesellschaft allgemein sowie dem Einzug des Internets in die Produktion stehen wir vor großen Herausforderungen, die uns langfristig intensiv beschäftigen werden. Der klassische Ingenieur wird nun mit völlig neuen Themengebieten konfrontiert.Das war u.a. die Motivation für diesen Blog, die Themenbereiche Industrie 4.0 und Digitalisierung aufzugreifen und regelmäßig darüber zu schreiben – leicht verständlich und nicht technisch tief. Gerade aus diesem Zusammenhang hat sich die Marke „Ingenieurversteher“ entwickelt. Ingenieure sind in der Regel Künstler mit einem sehr tiefen technischen Verständnis. Oft sind sie allerdings nicht in der Lage, technisch komplexe Zusammenhänge leicht verständlich einer Zielgruppe zu vermitteln, die nicht über dieses tiefe technische Wissen verfügt. Um Ideen und Innovationen zu vermarkten, müssen diese in eine leicht verständliche Sprache übersetzt werden. Mit einer Vorliebe für analytisches und strukturiertes Recherchieren , der Leidenschaft für das Schreiben und der Freude am Präsentieren ist die Idee vom „Ingenieurversteher“ entstanden.

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