Datenmanagement mit Big Data Mit LabVIEW analoge Daten sammeln und auswerten

Autor / Redakteur: Stephanie Orci * und Hendrik Härter / Nico Litzel

Das Datenaufkommen nimmt immer weiter zu und es müssen aussagekräftige Ergebnisse extrahiert werden. Wie lässt sich das in einer immer stärker vernetzten Welt mit komplexen Systemen realisieren?

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LabVIEW 2014: Informationen sammeln und schnell aufschlussreiche, datenbasierte Entscheidungen überall und jederzeit treffen.
LabVIEW 2014: Informationen sammeln und schnell aufschlussreiche, datenbasierte Entscheidungen überall und jederzeit treffen.
(NI)

Seit nahezu 30 Jahren setzen Ingenieure und Wissenschaftler auf die Systemdesignsoftware NI LabVIEW bei der Erfassung, Analyse und Visualisierung realer Daten. Angefangen bei einfachsten Temperaturmessungen bis hin zur Steuerung von Atomen in einem Teilchenbeschleuniger. Aufgrund der stetig sinkenden Kosten, um Daten zu sammeln und zu speichern stehen mehr Informationen zur Verfügung – doch gleichzeitig steigt der Druck, fundierte Datenanalysen zu planen und durchzuführen.

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Fast alle Daten, die mit Mess- und Prüfanwendungen erfasst werden, sind analog. Von all den unterschiedlichen Datentypen, die gesammelt werden können stellen analoge Daten wie Temperatur, Druck, Schwingung oder Dehnung die Datengruppe dar, die am schnellsten wächst. Die International Data Corporation erwartet eine Verdoppelung der analogen Daten pro Jahr. Dies würde zu einem Datenvolumen von 4,4 Zettabyte = 1021 Byte bis zum Jahr 2020 führen.

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Die neuen Funktionen in LabVIEW 2014

LabVIEW ist für die Integration von Hardware bekannt, wodurch eine nahtlose Schnittstelle zu Echtzeitdaten geschaffen wird. Die Integration von Hardwareprodukten, wie NI CompactDAQ und NI CompactRIO mit jeweils vier Steckplätzen, softwaredesignte Messgeräte wie dem hochauflösenden Oszilloskop PXI-Express mit acht Kanälen oder das softwarebasierte 5-in-1-Messgerät NI VirtualBench, unterstützen bei der schnellen Anwendungsentwicklung mit der NI-Plattform.

Die Funktionen dienen ebenfalls dazu, ältere Daten in technische Analyseroutinen zu integrieren. Mit LabVIEW 2014 lassen sich Dateiformate wie ASCII-, Binär- oder XML-Datei lesen oder proprietäre Strukturen. In der aktuellen Version wird die DataPlugin-Technik eingesetzt, um alle Dateiformate zu laden und registrieren zu können. Somit lässt sich jeder Datensatz analysieren.

Über 1000 DataPlugins sind für erfolgreiche technische Analyseroutinen entwickelt worden. LabVIEW stellt sicher, dass sämtliche Änderungen oder Updates für ein DataPlugin aus dem Internet automatisch durchgeführt werden. Daten werden so immer korrekt geladen, ohne dass eine manuelle Anpassung der Daten erforderlich ist.

Aus diesen schnell wachsenden Datensätzen müssen Werte extrahiert werden. Das ist allerdings schwierig. Das Marktforschungsunternehmen Gartner Inc. hat ermittelt, dass bis Ende 2015 ca. 85% der Unternehmen auf der Fortune-500-Liste nicht mehr in der Lage sein werden, Big Data zu verwerten, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Denn zu diesem Zeitpunkt wird sich die Datenanalyse bereits zu schwierig gestalten. Um Unternehmen beim Anstieg analoger Daten vorzubereiten, arbeitet National Instruments gemeinsam mit Unternehmen an Hard- und Softwarelösungen, die sich auf neue Funktionen in NI LabVIEW 2014 stützen.

Flexible Werkzeuge für zukünftige Herausforderungen

Eines der größten kommunalen Energieversorgungsunternehmen Kanadas verwendet LabVIEW, um ein integriertes Netzwerk aus Komponenten des Energieversorgungsnetzes aufzubauen, mit dem sich das Stromnetz am Exhibition Place in Toronto verwalten, überwachen und steuern lässt. Der Veranstaltungsort eignet sich für dieses Vorhaben aufgrund der vielen unterschiedlichen verteilten Stromquellen ideal.

Obwohl sich das modulare und flexible Netzwerk wechselnden Anforderungen anpassen kann, erfordert eine umfassende Strategie Softwaretechnologie zur Steuerung, Regelung und Überwachung in Echtzeit. Unter Einsatz der Software DataFabric von LocalGrid Technologies, die auf der rekonfigurierbaren LabVIEW RIO Architecture basiert, kann das Versorgungsunternehmen die Erkenntnisse, die aus den Daten gewonnen werden, optimal nutzen. Existierende Bestände können besser verwendet werden, um Fehler zu isolieren und zu korrigieren sowie um die Netzstabilität zu verbessern.

Bei einem Versorgungsgebiet von über 700.000 Kunden erfasst LocalGrid Technologies im System über 40 Parameter in allen drei Stromphasen für mehrere Standorte. Das soll die Versorgungszuverlässigkeit erhöhen. Das Extrahieren von aussagekräftigen Informationen aus allen Daten ist schwierig, vor allem weil Unternehmen immer häufiger Informationen aus mehreren Datenquellen integrieren müssen, um mit den Beständen effizient arbeiten zu können.

Cyber-Physical Systems und Internet der Dinge

NI bezeichnet diese Art von durchgängigem Design als die Lösungsarchitektur für Big-Analog-Data-Anwendungen. Damit lassen sich aussagekräftige Ergebnisse diverser Hardwareumgebungen und Terabyte an Daten extrahieren. Die von LocalGrid unter Einsatz von LabVIEW entworfene Systemarchitektur führt dazu, dass Erkenntnisse, die aus Daten zur Beschreibung des Netzverhaltens gewonnen werden, maximal genutzt werden.

Versorgungsbetriebe können gezielt Investitionen tätigen, die auf präziseren Daten mit hoher Auflösung basieren. Eine Lösung basiert auf den gesammelten Daten und wie sich daraus aussagekräftige Ergebnisse extrahieren lassen. Die datenzentrische Thematik stellt sich vor allem bei anderen Trends komplexer Systeme, Cyber-Physical Systems und Internet der Dinge. LabVIEW bietet eine skalierbare, flexible Entwicklungsumgebung, auch für die komplexesten Anwendungen von heute und morgen. Hier bildet LabVIEW die Grundlage der NI-Plattform und ist eine geeignete Lösung, um schnell fundierte, datenbasierte Entscheidungen an jedem Ort und zu jeder Zeit zu treffen, da die Software auf dem Prinzip des Datenflusses basiert.

Geräuschentwicklung der Boeing-Maschinen reduzieren

Ein weiteres Beispiel eines Systems, das die Entwicklung vom Konzept zur Lösung schnell durchlaufen hat, stammt vom Boeing Propulsion Laboratory, das die Geräuschentwicklung der Boeing-Maschinen reduzieren sollte. Die ohnehin problematische Aufgabe wurde dadurch erschwert, dass einerseits eine verteilte Architektur benötigt wurde, die auf über 1000 Kanäle erweitert werden kann, und dass andererseits straffe Zeitanforderungen und Kanalsynchronität gefordert waren.

Bestehend aus einem kleinen Team von Programmierern, die zum ersten Mal mit LabVIEW arbeiteten, konnte Boeing die gesamte Anwendung in weniger als sechs Monaten abschließen. Ermöglicht wurde dies durch die direkte Wiederverwendung oder schnelle Anpassung von existierendem Programmcode, während Vorlagenentwürfe von Boeing-Entwicklern wie auch von der LabVIEW-Community eingesetzt wurden.

Sogar als die Kanalanzahl während der Entwicklung von 320 auf 448 erhöht werden sollte, gelang das System-Update aufgrund der Treiberintegration und Skalierbarkeit von LabVIEW innerhalb von zwei Stunden. Hierzu zählten auch der Anschluss und die Einbindung der neuen I/O-Knoten.

Die beiden Beispiele zeigen, auf welche Weise Unternehmen mit LabVIEW den Aufgaben zu Big Data bewältigen können. Unabhängig von Industrie, Anwendungsfall, Hardware oder Erfassungsrate sind die drei häufigsten Schwierigkeiten die genaue Erfassung realer Daten, die effektive Datenanalyse zur Extraktion aussagekräftiger Ergebnisse und die Notwendigkeit, diese Daten inline oder über verteilte Netzwerke darzustellen. Dazu sind Funktionen und Technologien in LabVIEW integriert, welche die Systemkomplexität vereinfachen, um alle drei Problembereiche zu adressieren.

Die Economist Intelligence Unit stellte kürzlich fest, dass Unternehmen häufig davor zurückschrecken, in Lösungen zu analogen Daten zu investieren, weil es zum einen zu viele Datenquellen gibt und zum anderen Daten existieren, die zu komplex sind, um sie in eine einzige technische Analyseroutine zu integrieren oder in ihr zu analysieren. LabVIEW 2014 begegnet beiden Problemfeldern mit Funktionen, die in die Entwicklungsumgebung integriert sind.

Datenanalyse und -zugang weltweit möglich

Das Forschungsunternehmen Aberdeen Group hat ermittelt, dass 52% der Firmen gemäß eigenen Angaben zu viel Zeit damit verbringen, die zur Analyse benötigten Daten zu suchen. Nach der Befragung von 122 Unternehmen kam die Aberdeen Group zu dem Ergebnis, dass ein Mitarbeiter durchschnittlich fünf Stunden pro Woche mit der Suche nach Informationen verbringt, die zu einer datenbasierten Entscheidungsfindung notwendig sind.

Diese Zeit erhöht voraussichtlich die Menge an gesammelten Daten proportional. Die Suche nach Daten wird ebenfalls komplexer, wenn weitere Projekte in mehreren Regionen entwickelt werden. Dann ist üblicherweise eine Abteilung für die Entwicklung und Durchführung eines Tests verantwortlich und eine weitere Abteilung an einem anderen Standort für die Verifizierung und Validierung der Ergebnisse.

Benötigte Daten einfacher finden

Mit der neuen LabVIEW-Version lassen sich die benötigten Daten einfacher finden, indem die Software NI DataFinder zur Suche und Auswertung von Daten, die sich weltweit an unterschiedlichen Standorten befinden, integriert wird. NI DataFinder kann, basierend auf den gespeicherten Metadaten, parametrische Abfragen auf Datendateien durchführen.

Die Metadaten können im Dateinamen, in der Ordnerhierarchie oder in den Parametern innerhalb der Datei selbst gespeichert werden. Die neue DataFinder-Federation ermöglicht es mehrere Server-Standorte als Mitglied einer Federation zu definieren. Unter Einsatz von LabVIEW können Anwender eine einzelne Abfrage an die DataFinder-Federation schicken.

Die erhaltenen Ergebnisse werden von allen Mitgliedsstandorten gesammelt, auch wenn die Mitglieder weltweit verteilt sind. Nach Eingang der gesammelten Ergebnisse können Anwender mit der LabVIEW-Umgebung nun komplexe Analysen durchführen. Die Messdaten lassen sich erfolgreich sammeln: LabVIEW bietet noch weitere Funktionen für umfassendere Analysemöglichkeiten, mit denen sich benutzerdefinierte .m-Dateien auf NI Linux Real-Time einsetzen und neue Analyseroutinen auf dem FPGA ausführen lassen.

Die Datenvisualisierung für unterwegs

Der letzte Baustein einer vollständigen Lösung für das Datenmanagement ist die Möglichkeit, auf Daten zuzugreifen und zwar unabhängig davon, wo das System eingesetzt wird oder wo sich der Anwender befindet. Dank neuer Updates des NI DataDashboard for LabVIEW lassen sich mobile Benutzeroberflächen für jede Anwendung einfach und sicher erstellen. Daten können von unterwegs visualisiert werden.

Mit maßgeschneiderten Dashboards lassen sich Daten visualisieren und interpretieren, während die LabVIEW-Anwendung dezentral gesteuert und überwacht werden kann. Das LabVIEW Ecosystem entwickelt die Schlüsselfunktionalität auf diesem Gebiet weiter. Bergmans Mechatronics LLC beispielsweise veröffentliche kürzlich LabSocket – ein Zusatzpaket zur LabVIEW-Umgebung, das eine einzige Funktion zur Visualisierung von LabVIEW-Anwendungen auf den Browser einsetzt, ohne dass Plugin-Geräte oder auch nur eine einzige Zeile HTML oder JavaScript notwendig sind.

Von Anwendern inspirierte Neuerungen

LabVIEW hält mit sich ändernden Kunden- und Marktanforderungen Schritt und bietet Ingenieuren und Wissenschaftlern die flexible und leistungsstarke Entwicklungsumgebung, die sie benötigen. Die neue LabVIEW-Version umfasst 13 von Anwendern inspirierte Neuerungen und benutzerfreundliche Werkzeuge. Außerdem sind erweiterte Online-Kurse für LabVIEW-RIO-Anwendungen für Kunden mit aktivem Softwareservice erhältlich. Die Fähigkeit, von einer ersten Messung und Rohdaten zu einer datenbasierten Entscheidung zu gelangen, während simultan weitere Anwendungsanforderungen bewältigt werden, ist der Schlüssel, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu sichern und diesen auszubauen.

* Stephanie Orci arbeitet bei National Instruments als Software Product Manager.

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