Sensordaten an sich bieten für die Digitalisierung einer bestimmten Aufgabe noch nicht den gewünschten Mehrwert. Erst eine geeignete Informationsgewinnung schafft die Voraussetzungen für werthaltige Optimierungen und autonome Systeme. Mit Thinglyfied 2 will SSV nun die gesamte Wertschöpfungskette unterstützen: Neben Bausteinen für Sensorsystem und Gateway sowie verschiedene Funktechnologien sind jetzt auch Data Science-Funktionen für die Cloud im Funktionsumfang enthalten.
Neuer Release des Thinglyfied 2 Technologie Stacks ermöglicht Cloud-basierte Informationsgewinnung mit batteriebetriebenen Funksensoren.
(Bild: SSV Software)
Thinglyfied 2 ermöglicht nun anwendungsspezifische Kombination aus Sensorelementen, Signalkonditionierung, MCU für Power Management und Datenaufbereitung, Funkschnittstelle sowie eine geeignete Spannungsversorgung (Batterie, Akku, Energie-Harvesting). Dadurch sind völlig individuelle IoT-Sensorsysteme möglich.
Predictive Maintenance für Antriebselemente
Ein typisches Anwendungsbeispiel wäre ein MEMS-Sensor für Vibrationsmessungen mit einer Narrow Band-Funkschnittstelle in einem IP54-Gehäuse, der mit einer AA-Batteriezelle mehrere Jahre betrieben werden kann, um Predictive Maintenance für Antriebselemente in Produktionsumgebungen zu realisieren.
Mehr Softwarebausteine für Gateways
Auch der Umfang plattformunabhängiger Softwarebausteine für Gateways wurde im neuen Release erweitert. Als Ergänzung zu den Standardeigenschaften, wie zum Beispiel die Weitergabe der Sensordaten an beliebige Clouds plus integriertem OPC UA-Server für den lokalen Datenzugriff, stehen weitere Zusatzfunktionen zur Verfügung. Dazu gehören ein MQTT für Sensoren (MQTT-SN) mit DTLS-Security, FFT für Schwingungs- und Beschleunigungssensoren, Sensor Fusion, Streaming Analytics, Time Series Data Logger und die Batteriezustandsüberwachung für Funksensoren. Darüber hinaus werden neben LTE nunmehr auch LoRa, Thread, BLE, NB-IoT und Cat M1 unterstützt.
Data Science-Funktionen hinzugekommen
Die neu hinzugekommenen Data Science-Funktionen basieren zu einem auf etablierten Statistikverfahren, die zusammen mit entsprechendem Expertenwissen auch bei relativ kleinen Datenbeständen zu werthaltigen Informationen führen. Ein besonderer Schwerpunkt liegt dabei auf der Informationsgewinnung aus Zeitreihendaten. Zum anderen bietet Thinglyfied 2 nun auch Machine-Learning-Bibliotheken aus der Python-Welt zur Informationsgewinnung aus Sensordaten.
Mit IoT-Sicherheitskonzept abgerundet
Abgerundet wird der Thinglyfied 2 Technologie Stack durch ein systemweites IoT-Sicherheitskonzept. Dabei orientiert sich der Anbieter an den umfangreichen Vorgaben der Cloud Security Alliance (CSA) und dem Open Web Application Security Project (OWASP).
Stand vom 15.04.2021
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