INDUSTRIELLE AUTOMATION 1/2025

SPECIAL

SPECIAL AUTOMATISIERUNGSTREFFKI-FUNKTIONEN ALS OPTIONALER ADD-ON-FUNKTIONSBAUSTEINFÜR BESTEHENDE STEUERUNGSLÖSUNGENEMBEDDED KI IM SENSORKI-Funktionen kommen nicht nur in leistungsstarken IT-Systemen mit Nvidia-Hardwarezum Einsatz. Sie werden inzwischen auch in ressourcenlimitierten IoT-Geräten fürdezentrale Anwendungen genutzt, um spezielle Funktionen zu realisieren. Durch dieEntwicklung solcher KI-basierter Endpunkte ergeben sich völlig neue Einsatzmöglichkeiten.31.03.2025 - 04.04.2025HannoverHalle 9, Stand H0108.04.2025 - 09.04.2025HeilbronnWTZ-Tagungszentrum14.05.2025 - 15.05.2025HeilbronnStand B-31120.05.2025 - 22.05.2025Design Center LinzStand 112MEHR-VERBINDUNG.DESensoren bilden die Datenendpunkte in unzähligen Anwendungen.In der Regel kommen dabei digitale Sensorelementezum Einsatz, die analoge Messgrößen erfassen, mitHilfe eines A/D-Wandlers digitalisieren und über eineKommunikationsschnittstelle zur weiteren Nutzung an externeSysteme weiterleiten. Durch die A/D-Konvertierung und Kommunikationsfunktionist ein Sensor-interner Mikrocontroller(MCU) plus Software erforderlich. Konzeptionell lassen sich beimderzeitigen Stand der Technik in diese MCU auch KI-Funktionen(Künstliche Intelligenz) integrieren. Aufgrund mechanischer Limitierungen,aber auch aus Kostenaspekten, kommen in solchenEndpunkten allerdings nur Mikrocontroller mit relativ geringerMEHR DAZU: bit.ly/4bvI61qRechenleistung und kleinen RAM-Speicherkapazitäten zum Einsatz,die teilweise sogar eine Batteriespannungsversorgung nutzen.Eine solche Embedded-System-Konfiguration eignet sichzwar nicht als Entwicklungsumgebung, um komplexe KI-Modellemit Hilfe künstlicher neuronaler Netzwerke zu erzeugen, aberdurchaus als Plattform, um anhand extern erstellter KI-Modelleautomatische Entscheidungen zu treffen (also in einer „DeepLearning-Inferenz-Betriebsart“ spezielle Regressions- und Klassifizierungsaufgabenzu bewerkstelligen).PRAXISNAH: EMBEDDED-SYSTEMEIN IHRER ANWENDUNGEin typisches Anwendungsbeispiel wäre ein Bildsensor, der statteines Videodaten-Streams als Ausgangsdaten innerhalb der erfasstenBilddaten selbstständig bestimmte Objekte erkennt undüber entsprechende Datenmuster lediglich die Objektpräsenz imErfassungsbereich am Ausgang anzeigt (KI-basierter Präsenzmelder).Oder aber der Bildsensor die Anzahl der erkannten Objektezählt und den aktuellen Zählerstand ausgangsseitig zur Verfügungstellt (KI-basierter Objektzähler).52 INDUSTRIELLE AUTOMATION 2025/01 www.industrielle-automation.net

SPECIAL AUTOMATISIERUNGSTREFFKI-BASIERTE (VIRTUELLE) SENSORENEin weiteres Beispiel wären KI-basierte (virtuelle) Sensoren fürvorausschauende Wartungsmaßnahmen in Maschinen und Anlagen– also für Predictive bzw. Preventive Maintenance-Aufgaben.Solche Softsensoren können Maschinenzustände an Hand erlernterDatenmuster erkennen sowie Ausfälle vorhersagen unddadurch Stillstandszeiten minimieren. Dafür lassen sich Schwingungsdatenkritischer Anlagenkomponenten mit Hilfe einer IMU(Inertial Measurement Unit) oder Geräusche per Akustiksensorerfassen und durch Machine Learning-Algorithmen auswerten.TESTEN ALS TEAMARBEITKI-Modell-Entwickler und Integratoren werden die Modul- undIntegrationstestaufgaben einer KI-basierten Softsensor-Endpunktentwicklungin der Regel zunächst einmal in den jeweiligenEntwicklungsumgebungen oder speziellen Laboren, nicht aberim tatsächlichen Anwendungsumfeld durchführen. Dadurchfunktionieren viele Lösungen in der Installationsphase nichtwirklich optimal. Erforderlich ist auf jeden Fall eine intensiveFeldtestphase unter Einbeziehung des Anwenders und weitererExperten mit dem erforderlichen Domänenwissen.MEHR VERBINDUNGWENIGER STECKERDURCH AS-INTERFACEKI-SENSOR-EXPERTENTEAM FÜRCROSS-ENTWICKLUNGSAUFGABENDie KI-Funktionen eines Softsensors erfordern in jedem Fall einespezielle Embedded-Softwareentwicklung, um das erforderlicheModell und den Inferenzcode für eine bestimmte Sensor-Hardwarezu erstellen. Die Konzeption, Implementierung und derFeldtest dieser Software sind allerdings eine typische Cross-Entwicklungsaufgabe,die darüber hinaus für einen effektiven Praxiseinsatzeine sehr spezielle Software-Wartungs-Pipeline erfordert.Insgesamt sind mit Modell entwerfen, Modell trainieren und testen,Modell nutzen sowie den Modelleinsatz überwachen vierAufgabenbereiche erkennbar.Des Weiteren lassen sich in einer Endpunkt-KI-Entwicklungdrei verschiedene Rollen identifizieren, die ein zur Anwendungpassendes Expertenteam erfordern, um die unterschiedlicheTeil aufgaben bearbeiten zu können. Welche das sind und warumKI-Modell-Entwickler und Integratoren, als Team agieren sollten,lesen Sie in der vollständigen Online-Version. Dabei geht es umdie Schritte Konzeptentwicklung, KI-Modell-Integration sowieder Betrieb des Endpunkts in der Zielumgebung.Fragen und Antworten zu SSV-Produkten finden Interessierte ineinem umfassenden Forum unter bit.ly/424lzWgwww.ssv-embedded.deWORKSHOP „KI-BASIERTE SENSORIKALS SPS-ERWEITERUNG“Auf dem Automatisierungstreff 2025 veranstaltet SSVden Anwender-Workshop „KI-basierte Sensorik alsSPS-Erweiterung“. Behandelt (inklusive Hands-on)werden zwei Beispiele von den Sensorrohdaten bis zumKI-Modell. Dabei wird den Teilnehmern aufgezeigt, dassdurch den Einsatz passender Methoden und Werkzeugedas Erstellen eines KI-Modells in etwa so komplex ist,wie die Konfiguration einer vernetzten Anlage – alsomit anderen Worten: Eine durchaus zu bewältigendeAufgabenstellung.www.industrielle-automation.net INDUSTRIELLE AUTOMATION 2025/01 53