Konzeption vernetzter intelligenter Systeme

mit dezentrale Datenverarbeitung an der Edge

Edge Computing

Schlüsseltechnologie für das Internet of Things

Die Leistungsfähigkeit von Mikroprozessoren in Embedded Systemen nimmt kontinuierlich zu. Gleichzeitig sinken die Preise, dass diese Technologie für mehr Produkte attraktiv wird. Die leichte Verfügbarkeit und weitgehende Standardisierung von Konnektivität-Lösungen führen zu Produkten mit einem hohem Vernetzungsgrad. Das Zusammenspiel von Software und Embedded Elektronik verändert sich hin zu einem „Software-as-a-Service Konzept“, bei dem die einzelnen Softwareservices die Elektronik als generische Plattform – als Node – nutzen!

Auf diese Weise werden Services und elektronische Produkte unabhängig voneinander entwickelt. Dieser Trend war bei der Entwicklung von Smartphones deutlich zu beobachten. Durch die Verwendung günstiger und leistungsfähiger Elektronik und die Umwandlung von Software in „Dienstleistungen“ werden diese in Form von neuen Geschäftsmodellen für Produkte mit Embedded Systemen übernommen und plattformbasierte Lösungen bereitgestellt.

Bei der Konzeption vernetzter intelligenter Systeme werden Datenverarbeitungsmöglichkeiten, Konfigurations- und Servicekonzepte oder Update-Funktionen über Cloud-Anbindungen berücksichtigt. Daten aus industriellen Anlagen, sicherheitskritischen Gebäude-Management Systemen oder echtzeitfähigen Produkten, wie im Automotive Bereich, können oder sollen jedoch nicht direkt mit dem Internet verbunden werden.

Hier bietet sich der Einsatz von Edge Computing Komponenten wie Gateways oder Nodes an, die Informationen vorverarbeiten, sicherheits- oder funktionskritische Daten und Berechnungen lokal ausführen und nur ausgewählte, oder anonymisierte Daten mit der Cloud Applikation teilen. Daher lassen sich auch weitreichende Sicherheitskonzepte umsetzen.

Entwicklungsunterstuetzung

Mit dem Edge Computing Ansatz können Produkte flexibler und in deutlich kürzeren Entwicklungszyklen umgesetzt werden. Die Funktionalität kann über den Lebenszyklus erweitert werden, dass neue Kundenanforderungen auch nach der Markteinführung implementiert werden können. Dies führt zu einer deutlich höheren Kundenzufrieden und letztendlich zu einem größeren Markterfolg durch ein Produkt, dass sich den Kundenbedürfnissen anpassen kann.

Das bieten wir Ihnen

 

Durch unsere langjährige Erfahrung in verschiedenen Projekten und Branchen decken wir alle erforderlichen Schritte der Entwicklung gleichermaßen ab.

  • Entwicklung einer Software Architektur, die die Partitionierung der Software-Services für das Embedded System, die Edge Nodes und Web-/Cloud Ebene je nach Anwendungsfall strukturiert
  • Umsetzung von Middleware Komponenten und Applikationen auf Edge Nodes
  • Konfiguration sowie Verknüpfung von Services in einem Gerät oder geräteübergreifend
  • Containerbasierte Softwarearchitekturen, die ein dynamisches Austauschen einzelner Applikationen ohne Downtime ermöglichen
  • Umsetzung und Anbindung von Lizenzmodellen für digitale Geschäftsmodelle

Produktspezifische Kriterien berücksichtigen wir von Anfang an und lassen diese bereits bei der Architektur und der Wahl des Betriebssystems einfließen.

Nutzen Sie Edge Computing für zukunfts- und leistungsfähige Produkte

Verschaffen Sie sich einen Vorteil, in dem Sie im Web gebräuchliche, digitale Geschäftsmodelle in Ihre Produkte integrieren. Somit verkürzen Sie den Produktentwicklungszyklus und sind flexibler in der Hardware-Auswahl. Durch das Nutzen gängiger Lösungen erweitern Sie leicht die Funktionalität Ihrer Geräte. Sie können leistungsfähige Services zeitnah umsetzen, sind dynamisch in der Anpassung ihrer Produkte und erhöhen den Kundennutzen.

Nutzen Sie unser technisches und methodisches Know-how, sei es für die Entwicklung neuer Produkte und Services im Bereich eingebetteter Systeme. Oder für die Erweiterung und Optimierung bestehender Produkte. Wir beraten Sie individuell und Technologie-neutral.

Sie stehen vor der Herausforderung, klassische Produkte an die digitalen Anforderungen von heute anzupassen?

Dann sind wir Ihr Innovationspartner für die Umsetzung von Edge Computing Lösungen.

Tauschen Sie sich mit unseren Edge Computing Experten aus!

Smart Home Assistenten

Im Kontext der Vernetzung des häuslichen Umfelds durch Smart Home Anwendungen gewinnt das Maschinelle Lernen, wie zum Beispiel die Objekterkennung in Bildern, eine größer werdende Relevanz. Während in den ersten Generationen der vernetzten Systeme zunächst das rein reaktive Handeln der Geräte, wie zum Beispiel das Ein- und Ausschalten der Raumbeleuchtung oder aber auch die Temperaturregelung des Wohnraums im Fokus stand, werden Smart Home Assistenten durch die Verknüpfung mehrerer Komponenten und Dienste intelligenter und komplexer, da Teilfunktionen auf unterschiedliche Systeme aufgeteilt werden.

Ein daraus resultierender Effekt ist, dass die einzelnen Funktionen immer mehr verschwimmen, in virtuellen Services abgebildet werden und daher nicht mehr physikalisch einzelnen Komponenten des Gesamtsystems zugeordnet werden können. Diese Abbildung von physikalischen auf virtuelle Entitäten wird im allgemeinen Internet of Things genannt. Die aus der Vernetzung und Virtualisierung entstehenden Möglichkeiten sind sehr vielfältig.

Die Umsetzung und Beratung komplex aufgebauter Gesamtsysteme ist eine Kernkompetenz von Smart Mechatronics. Wir nutzen dabei die Methoden des Systems Engineerings und dabei vor allem CONSENS, welches Grundlage von vielen erfolgreichen Kundenprojekten ist. Arbeitsergebnisse dieser Methode sind Umfeldmodelle, Anwendungsfälle, Anforderungen und Systemmodelle, die sich auch für ein verteiltes System mit Cloudanbindung anwenden lässt.

Von der Idee zum realisierbaren Konzept: Proof of Concept

  • Entscheidungsbasis für Freigaben in Ihrem internen Stage Gate Prozess
  • Machbarkeitsanalyse und Erprobung von neuen technischen Konzepten
  • Frühzeitige Simulation von potenziellen Lösungsideen
  • Erprobung von Usability und HMI-Konzepten

Smart Fridge

Entwicklung einer KI für die nächste Kühlschrankgeneration

Die Motivation zur Entwicklung eines intelligenten Kühlschranks entsteht aus dem immer größer werdenden Bewusstsein der Verbraucher, dass Nahrungsmittel nicht verschwendet und weggeworfen werden sollten.

Smart Mechatronics engagiert sich an dieser Stelle mit internen Forschungsprojekten. Eines dieser Forschungsprojekte ist unser Smart Fridge. Grundgedanke dabei ist die Erweiterung handelsüblicher Kühlschränke für den Endverbraucher um zusätzliche intelligente Funktionen. Diese basieren auf dem abgestimmten Zusammenspiel einzelner Sensoren mit modernen KI Funktionen.

Das Ziel des Smart Fridge Projekts besteht darin, die Verschwendung von Lebensmitteln zu minimieren. In Deutschland werden pro Jahr und Person ca. 75 kg Lebensmittel entsorgt wovon circa 39 kg vermeidbar sind. Diese Menge soll mit Hilfe des Smart Fridge reduziert werden, ohne den Verbraucher vor organisatorische Herausforderungen - z.B. das manuelle Scannen von Lebensmittel - zu stellen. Ein mögliches Lösungsszenario besteht in der automatisierten Erfassung der in einem Kühlschrank gelagerten Lebensmittel. Im Innenraum des Kühlschranks werden Bilder erfasst und in einem intelligenten Cloud-Service ausgewertet. Der Endverbraucher wird mittels App informiert und kann seinen Kühlschrank bzw. dessen automatisierte Nachfüllung durch Smart Home Assistenten wie beispielsweise Google Home oder Amazon Alexa realisieren.

Durch die intelligente Nutzung des Gesamtsystems sind unterschiedliche Dienste für den Verbraucher denkbar. Dabei steht die Statusüberwachung der Lebensmittel im Kühlschrank anhand von Temperatur, Ablaufdatum und weiterer Umweltsensorik im Mittelpunkt. Durch den Abgleich der erkannten Lebensmittel mit Benutzerpräferenzen kann aus den Daten eine Einkaufsliste generiert werden, welche in einer App angezeigt werden kann. Dabei könnten auch Rezeptvorschlägen auf Basis der Lebensmittel im Kühlschrank und dem spezifischen Konsumentenverhalten erstellt werden. Häufig gekaufte Lebensmittel könnten so direkt über gängige Lieferdienste oder Einzelhändler automatisiert nachbestellt werden und für den Verbraucher eine Kostensenkung durch eine bessere Lebensmittelhaltung ergeben.

Eine daraus resultierende Anforderung ist zum Beispiel das Tracking und die Wiedererkennung einzelner Lebensmittel, sodass deren Alter ermittelt werden kann. Auf Basis der Altersinformationen können für den Nutzer Verderblichkeitswarnungen generiert werden.

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Guido Stollt

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Christian Dopp

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Senior Engineer & Teamleiter Embedded Computing

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