Eingebettete KI nutzt Big Data für actionable Smart Insights

Industrie 4.0 generiert beispiellose Volumen komplexer Sensordaten – gemeinhin als Big Data bezeichnet. Mit tausenden Sensoren und stetig wachsenden Datenströmen wird die digitale Repräsentation von Maschinen, Systemen und Prozessen zunehmend granular. Diese Granularität erschließt neuen Wert über die gesamte Wertschöpfungskette, doch das Extrahieren dieses Werts bleibt eine signifikante Herausforderung. Der Schlüssel liegt in der Transformation roher, voluminöser Daten in hochwertige, actionable Information – Smart Data –, die greifbare wirtschaftliche Vorteile treibt.

Herausforderungen

Der konventionelle Ansatz, jeden Datenpunkt zu sammeln, in der Cloud zu speichern und dann retrospektiv zu analysieren, ist ineffizient und oft ineffektiv. Unstrukturierte Datenakkumulation führt zu untergenutzten Insights und kompliziert zukünftige Lösungen. Ein strategischerer Ansatz beginnt an der Quelle: Identifizieren, welche Information für die Applikation wirklich relevant ist, und bestimmen, wo im Datenfluss sie extrahiert werden soll. Effektiv bedeutet dies, Big Data throughout the processing chain in Smart Data zu filtern und zu veredeln. Entscheidungen über die vielversprechendsten KI-Algorithmen für jeden Schritt sollten auf Applikationsebene getroffen werden, unter Berücksichtigung verfügbarer Daten, Sensor-Modalitäten und Wissen über die zugrundeliegenden physikalischen Prozesse.

KI-Algorithmen

KI-getriebene Datenverarbeitung automatisiert die Analyse komplexer Sensordatenströme, extrahiert die gewünschte Information und generiert Wert in Echtzeit.

Zwei breite Familien von KI-Modellen existieren:

• Modellbasierte Methoden beruhen auf expliziten mathematischen Beziehungen zwischen Inputs und Outputs. Sie integrieren Sensordaten mit physikalischem Hintergrundwissen und liefern hochgenaue Ergebnisse. Der Kalman-Filter ist das bekannteste Beispiel.
• Datengesteuerte Methoden lernen direkt aus den Daten, wenn kein geeignetes mathematisches Modell verfügbar ist. Das Spektrum umfasst lineare Regression, neuronale Netze, Random Forests und Hidden Markov Models.

Die Wahl des richtigen Ansatzes hängt von der Tiefe des Domänenwissens ab. Wenn Expertenwissen reichlich vorhanden ist, genügen einfachere Algorithmen. Wenn Wissen knapp ist, werden anspruchsvollere, datenzentrische Modelle notwendig. Die Applikation selbst diktiert oft die Hardware-Constraints, die die machbaren KI-Algorithmen formen.

Embedded, Edge und Cloud Implementation

Die End-to-End-Datenverarbeitungskette muss orchestriert werden, um Wert zu maximieren. Implementation spannt typischerweise von ressourcenbeschränkten Sensoren bis zu leistungsstarken Cloud-Servern. Das Deployen von Algorithmen nah am Sensor – auf dem Edge – bietet mehrere Vorteile: frühe Datenkompression, reduzierte Kommunikations- und Speicherkosten, und vereinfachte Higher-Level-Algorithmen. Streaming Analytics Techniken können die Notwendigkeit, Rohdaten zu speichern, weiter eliminieren, indem sie den vollen Informationsgehalt on-the-fly extrahieren.

Die Ausführung von KI am Edge (Embedded AI) verlangt einen Mikrocontroller, der Analog/Digital-Akquisition, Echtzeit-Processing, Control und Konnektivität vereint. Er muss auch State-of-the-Art KI-Modelle unterstützen. Der Analog Devices ADuCM4050, basierend auf einem ARM Cortex-M4F Core, liefert eine energieeffiziente, integrierte Plattform für Embedded AI.

Design-Beschleunigung wird durch Evaluationskits der Siliziumhersteller erleichtert. Beispielsweise kombiniert das EV-COG-AD4050LZ den ADuCM4050 mit Sensoren, HF-Transceiver und modularen Shields, was Rapid Prototyping ohne tiefe Expertise in mehreren Domänen ermöglicht. Das EV-GEAR-MEMS1Z Shield lässt Ingenieure MEMS-Beschleunigungssensoren wie den ADXL355 testen, bekannt für überlegene Vibrationsisolierung, Langzeit-Reproduzierbarkeit und geringes Rauschen in kompaktem Formfaktor.

Diese Plattform- und Shield-Kombinationen öffnen die Tür für Structural Health und Machine Condition Monitoring basierend auf Vibrations-, Geräusch- und Temperaturanalyse. Multisensor-Datenfusion verfeinert die Schätzung von Systemzuständen weiter, verbessert Klassifikationsgenauigkeit für Betriebs- und Fehlerzustände. Smart Signal Processing auf der Plattform wandelt Big Data lokal in Smart Data um, sodass nur relevante Information an Edge oder Cloud weitergeleitet wird.

Kommunikation wird durch dedizierte Wireless Shields gestrafft. Das EV-COG-SMARTMESH1Z unterstützt beispielsweise 6LoWPAN und 802.15.4e, liefert hohe Zuverlässigkeit, niedrigen Stromverbrauch und ein selbstformendes Multihop-Mesh, geeignet für industrielle Deployments. Das SmartMesh IP Netzwerk wird von einem Network Manager überwacht, der Performance, Security und nahtlosen Datenaustausch mit Host-Applikationen sicherstellt.

Für batterieoperierte Condition-Monitoring-Systeme reduziert Embedded AI den Datenverkehr – und damit den Stromverbrauch – drastisch, indem rohe Sensordatenströme vor Übertragung in Smart Data konvertiert werden.

Applikationen

KI-Algorithmen-Entwicklungsplattformen – und die KI-Modelle, die sie bereitstellen – decken ein breites Spektrum an Maschinen-, System-, Struktur- und Prozess-Monitoring-Szenarien ab. Von einfacher Anomalie-Detektion bis zu komplexer Fault Diagnostik ermöglichen integrierte Beschleunigungssensoren, Mikrofone und Temperatursensoren Monitoring von Vibrationen, Geräuschen und thermischen Signaturen über diverse industrielle Assets hinweg.

Embedded AI kann Prozesszustände, Lager- oder Statorverschleiß, Control-Elektronik-Fehler und unvorhergesehene Verhaltensänderungen durch elektronische Schäden detektieren. Wenn prädiktive Modelle existieren, kann das System drohende Ausfälle lokal vorhersagen, was präventive Wartung ermöglicht, die kostspielige Downtime vermeidet. Fehlen prädiktive Modelle, kann die Plattform Domänenexperten helfen, Maschinenverhalten iterativ zu lernen und über Zeit umfassende prädiktive Modelle aufzubauen.

Idealerweise sollte lokale Datenanalyse autonom bestimmen, welche Sensoren und Algorithmen für jede Applikation am relevantesten sind, was smartes Skalieren ermöglicht. Derzeit wählen Subject-Matter-Experts noch den optimalen Algorithmus, doch Embedded AI kann mit minimalem Aufwand über verschiedene Machine-Condition-Monitoring Use Cases skalieren.

Embedded AI kann auch Datenqualität in Echtzeit bewerten, Sensor-Settings und Signal-Processing-Pipelines automatisch anpassen. In Multisensor-Fusion-Szenarien kompensiert KI die Schwächen einzelner Modalitäten, erhöht die Gesamtreliabilität. Als marginal relevant eingestufte Sensoren können ihre Datenströme gedrosselt werden, um Bandbreite zu schonen.

Die offene COG-Plattform von Analog Devices bietet ein frei verfügbares SDK und zahlreiche Hardware/Software-Beispielprojekte, die Prototypenentwicklung und Innovation beschleunigen. Durch Kombination von Multisensor-Datenfusion (EV-GEAR-MEMS1Z), Embedded AI (EV-COG-AD4050LZ) und robustem Wireless Mesh (SMARTMESH1Z) können Ingenieure resiliente, skalierbare Sensornetzwerke mit minimalem Aufwand deployen.