Industrie 4.0

Drahtlose Sensornetzwerke für das industrielle Internet der Dinge

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Daten müssen aktuell sein – Zeit spielt eine Rolle

Bild 3: Veränderungen anstoßen - Software-Analyse wie die Brains.App-Software von IntelliSense.io nutzt die Daten des industriellen drahtlosen Sensornetzwerks, um Fertigungsprozesse zu rationalisieren, die Ausbeute zu erhöhen und die Sicherheit zu verbessern.
Bild 3: Veränderungen anstoßen - Software-Analyse wie die Brains.App-Software von IntelliSense.io nutzt die Daten des industriellen drahtlosen Sensornetzwerks, um Fertigungsprozesse zu rationalisieren, die Ausbeute zu erhöhen und die Sicherheit zu verbessern.
(Bild: Linear Technology)

Industrielle Monitoring- und Steuernetzwerke sind geschäftskritisch. Sie untermauern die Systeme, die die Basiskosten der gefertigten Güter bestimmen. Dabei ist die Aktualität der Daten wesentlich. In der Vergangenheit waren in einem breiten Bereich des Monitorings und der Steuerung deterministische TSCH-basierte WSN Systeme felderprobt. Diese Zeitschlitzsysteme wie WirelessHART bieten eine Zeit- gebundene und gestempelte Datenübertragung. In diesen Netzwerken müssen Knoten, die mehrere Möglichkeiten erfordern, Daten zu senden, automatisch mehr Zeitschlitze bereitstellen. Eine geringe Übertragungslatenz kann durch die Bereitstellung von Mehrfachzeitschlitzen in einander folgenden Pfaden im Netzwerk erreicht werden. Diese Koordination der Datenübertragung verbessert dramatisch die Möglichkeit, dichte Netzwerke für stark frequentierte Übertragungen einzusetzen. Ohne Zeitzuteilung brechen nicht-TSCH-fähige drahtlose Netzwerke durch den unkoordinierten Fluss des Funkverkehrs zusammen.

Zusätzlich enthält jedes Paket in einem TSCH-Netzwerk einen korrekten Zeitstempel, der die Sendezeit angibt. Außerdem ist im ganzen Netzwerk eine koordinierte Zeit für jeden Knoten vorhanden, falls eine Steuerung dieser WSN-Knoten erforderlich wird. Die Verfügbarkeit von zeitgestempelten Daten ermöglicht einen korrekten Ablauf in der Applikation, auch wenn sie nicht in der richtigen Abfolge eintreffen. Das ist hilfreich bei der präzisen Diagnose von Ursache und Wirkung in industriellen Applikationen, in denen Information von mehreren Sensoren in Einklang gebracht werden müssen.

Wichtig: Übersicht über den Netzwerkbetrieb

Industrielle Netzwerke müssen über viele Jahre durchgehend arbeiten. Egal, wie robust sie sind: Probleme wird es immer geben. Die Qualität eines installierten Netzwerks wird während der Betriebsdauer von vielen Umweltfaktoren beeinflusst. Frühzeitige und passende Alarme sind ein wichtiger Aspekt in jedem industriellem Netzwerk, und die Möglichkeit einer schnellen Diagnose und Fehlerbeseitigung ist wichtig für die Quality of Service. Nicht alle drahtlosen Sensornetzwerke sind gleich, wenn es darum geht, die Übersicht über die Netzwerk-Management-Metriken zu bekommen. Ein industrielles drahtloses Netzwerkmanagement System sollte Folgendes sichtbar machen:

  • Die Link-Qualität, gemessen über die Signalstärke (RSSI).
  • Werden die End-zu-End-Pakete korrekt übertragen?
  • Maschenqualität mit Bezeichnung der Knoten, die keine alternative Pfade zeigten, die ein zuverlässiges Netzwerk ausmachen.
  • Knotenstatus und Batterielaufzeit.

In den besten industriellen Implementationen beseitigen intelligente Netzwerke dieses Problem durch automatisches Rerouting der Daten auf alternativen Pfaden durch laufendes Upgraden der Netzwerktopologie zur Maximierung der Konnektivität (Bild 2).

Es gibt einen starken Fokus, mehr und mehr Intelligenz in die „Dinge“ zu bringen. Das ist aber nicht die einzige Stelle, in der Intelligenz in eine industrielle IOT-Applikation gehört.

Intelligente Dinge verdienen intelligente Netzwerke

Industrielle IoT-Netzwerke sollten intelligente Endknoten und Netzwerk- sowie Netzwerksicherheitsmanagement-Merkmale enthalten, die das Beste wiedergeben, was Enterprise-IT und OT zu bieten hat. Netzwerke sollten hochkonfigurierbar sein, um spezielle Applikationsansprüche adaptieren zu können. Um eine lange Batterielaufzeit zu erzielen, sollte eine Selbstkontrolle der Netzwerkstromaufnahme und ein intelligentes Routing die Gesamtstromaufnahme minimieren.

Zusätzlich sollte sich das Netzwerk automatisch an Änderungen der HF-Umgebung adaptieren, bevorzugt durch einen dynamischen Wechsel der Topologie. Linear Technologys SmartMesh Network Manager bietet nicht nur Netzwerksicherheit, Management und Routingoptimierung, sondern erlaubt es dem Anwender (falls nötig) Knoten mittels Funk umzuprogrammieren, und bietet entsprechend den Kundenwünschen einen Upgrade-Pfad für künftige Merkmale.

Das IoT gehört als klarer Businesstreiber mit überzeugendem ROI in die Industrie. In diesen Business-kritischen Applikationen müssen industrielle, drahtlose Sensornetzwerke hohe Anforderungen erfüllen, was einen intelligenten, sicheren und zuverlässigen drahtlosen Betrieb über viele Jahre betrifft. Diese hohen Anforderungen können mit bestehenden und neuen Netzwerkstandards erfüllt werden. Sie sind der Schlüssel für industrielle IoT-Bausteine und helfen den industriellen Kunden, ihr Business und ihren Service in die industrielle IoT-Ära zu bringen (Bild 3).

Der Beitrag stammt von unserem Schwesterportal Elektronikpraxis. Verantwortlicher Redakteur: Matthias Back

Literaturhinweise:

[1] Industrial Wireless Sensor Networks: Trends and Developments, https://www.isa.org/standards-publications/isa-publications/intech-magazine/2012/october/web-exclusive-industrial-wireless-sensor-networks/#sthash.cl3G9ze5.dpuf

[2] 6TiSCH Wireless Industrial Networks: Determinism Meets IPv6: Maria Rita Palattella1, Pascal Thubert2, Xavier Vilajosana3,4, Thomas Watteyne4,5, Qin Wang4,6, and Thomas Engel1 Published in: Communications Magazine, IEEE (Volume:52, Issue: 12 )

[3] Secure Wireless Sensor Networks Against Attacks, Kristofer Pister and Jonathan Simon, http://electronicdesign.com/communications/secure-wireless-sensor-networks-against-attacks

* Joy Weiss ist Präsidentin für Dust Network Products bei Linear Technology.

* Ross Yu ist Produktmarketing-Manager für Dust Network Products bei Linear Technology.

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