Beschleunigung der industriellen IoT-Anwendungsentwicklung - Teil 2: Schnelle IIoT-Sensorbereitstellung

Anmerkung des Herausgebers: Projekte zur Entwicklung eingebetteter Anwendungen verzögern sich oft, da die Entwickler auf die Verfügbarkeit von Hardware-Implementierungen neuer Geräte warten. Die Anwendungsentwicklung des industriellen Internet der Dinge (IIoT) steht vor einem ähnlichen Engpass, da sie auf die Sensordaten wartet, die für Anwendungen wie industrielle vorausschauende Wartungssysteme oder auf maschinellen Lernmethoden basierende Gebäudeautomatisierungssysteme benötigt werden. Diese zweiteilige Reihe untersucht Alternativen für die Bereitstellung früher Datenströme, die zur Beschleunigung der Entwicklung von IIoT-Anwendungen benötigt werden.Teil 1 beschrieb die Verwendung von Simulationsmethoden zur Erzeugung dieser Datenströme. Hier werden in Teil 2 Optionen für das Rapid Prototyping von Sensorsystemen zur Datenerzeugung diskutiert.

Groß angelegte industrielle Anwendungen des Internet der Dinge (IIoT) hängen grundlegend von der Analyse und der Reaktion auf Datenströme ab, die von Sensornetzwerken erzeugt werden, die in der gesamten Zielumgebung eingesetzt werden. Ohne die Verfügbarkeit dieser Datenströme in einem frühen Stadium der Entwicklung können IIoT-Anwendungen hinter enge Zeitpläne zurückfallen oder die Erwartungen des Unternehmens nicht erfüllen.

Obwohl Simulationsmethoden die Datenanforderungen für viele Anwendungen erfüllen können, benötigen andere möglicherweise Daten, die genau der Zielumgebung entsprechen. Für diese kann der Aufwand, der erforderlich ist, um effektive Simulationsergebnisse zu liefern, unpraktisch sein. Stattdessen bietet die Verwendung von leicht verfügbaren Sensor- und Gateway-Einheiten einen potenziell einfacheren Weg zur schnellen Datenlieferung. Diese speziell für industrielle Umgebungen entwickelten Geräte unterstützen eine Vielzahl von Sensortypen und Anschlussmöglichkeiten mit geringem Aufwand für den Anwender.

Der zweite Teil einer zweiteiligen Serie zur Beschleunigung der IIoT-Anwendungsentwicklung. Dieser Artikel beschreibt die verschiedenen Arten von vorkonfigurierten IIoT-Sensoren und Gateways, die für die Generierung von Daten verfügbar sind, die zur Beschleunigung der IIoT-Anwendungsentwicklung benötigt werden.

Die Grenzen von IIoT-Datensimulationen

Sensordaten sind von zentraler Bedeutung für IIoT-Anwendungen, aber die vollständige Bereitstellung dieser Anwendungen hängt von der Verfügbarkeit sowohl der Sensorsysteme ab, die diese Daten liefern sollen, als auch der Softwaresysteme, die zur Umwandlung dieser Daten in nützliche Informationen erforderlich sind. Für einige IIoT-Anwendungen könnte die Simulation nicht ausreichend nützliche Daten liefern. Ohne sorgfältige Beachtung der Simulationsparameter könnten die simulierten Datenströme Eigenschaften aufweisen, die die Anwendung auf einen bestimmten Betriebsbereich ausrichten.

Beispielsweise könnte eine Datensimulation, die so konfiguriert ist, dass sie eine zufällige Temperatur mit einer gleichmäßigen Verteilung im Bereich von -40°C bis +125 °C liefert, die Anwendung zu Temperaturextremen außerhalb des tatsächlichen Umgebungsbereichs der Zielumgebung verzerren. Darüber hinaus könnte eine solche naive Simulation auch leicht Temperaturdaten liefern, die Dutzende von Grad von einer Messepoche in die nächste springen. In einer typischen IIoT-Anwendung könnten solche radikalen und unrealistischen Temperaturänderungen verheerende Auswirkungen auf Prozessregelkreise und andere Anwendungsergebnisse haben.

Die Qualität der Daten und wie gut sie realistische Bedingungen repräsentieren, sind besonders dann von Bedeutung, wenn die Anwendung Inferenzmodelle des maschinellen Lernens einbinden soll. Datenwissenschaftler verstehen, dass Inferenzmodelle, die auf schlechten Daten trainiert werden, ebenso schlechte Ergebnisse liefern. Folglich kann der Aufwand für die Erstellung effektiver Datensimulationen, die für diese Modelle benötigt werden, schnell eskalieren.

Für die meisten IIoT-Projekte ist es einfach keine Option, die Anwendungsentwicklung zu verzögern, bis die Sensorsysteme eingesetzt werden. Tatsächlich ist es vielleicht nicht einmal möglich, auf den Sensoreinsatz zu warten, wenn die Ausführung der Softwareanwendung die benötigten Informationen oder sogar die Rechtfertigung für den vollständigen Einsatz offenbaren soll. Beispielsweise könnten Datenwissenschaftler die Ergebnisse komplexer Algorithmen benötigen, um festzustellen, ob Daten mit höherer Auflösung, höhere Aktualisierungsraten oder sogar verschiedene Arten von Sensordaten erforderlich sind, um Mehrdeutigkeiten in den Ergebnissen aufzulösen oder die Anwendung anderweitig zu optimieren.

Aus all diesen Gründen könnten Organisationen widerwillig entscheiden, dass eine Verzögerung der IIoT-Anwendungsentwicklung der Entwicklung einer Anwendung mit simulierten Daten vorzuziehen ist, die den industriellen Zielprozess und die Zielumgebung schlecht repräsentiert. Glücklicherweise ermöglicht die wachsende Verfügbarkeit von vorgefertigten IIoT-Sensorsystemen und zugehörigen Gateway-Geräten es Unternehmen, zumindest den kritischsten Satz von Sensoren, der für die Anwendungsentwicklung erforderlich ist, schnell zu implementieren.

Schneller Einsatz von Sensornetzwerken

IIoT-Sensoren vereinen Sensoren, Prozessoren und Verbindungsschnittstellen in einem Gehäuse, das den Belastungen einer typischen Industrieumgebung standhält. Neben Einzelsensoren für Temperatur, Vibration, Druck und Feuchtigkeit finden Entwickler auch Multisensoreinheiten, die Kombinationen von Sensoren enthalten, die für bestimmte Anwendungsmöglichkeiten wie z.B. die vorbeugende Wartung erforderlich sind.

Vorbeugende Wartungsmethoden überwachen Merkmale, die als Indikatoren für potenzielle Fehler in der Ausrüstung dienen. Bei Motoren beispielsweise weisen spezifische Änderungen der Schwingungsfrequenz und der Temperatur zuverlässig auf ganz bestimmte Arten von Ausfällen in Motoren hin. Zur Erfassung dieser Daten wurden IIoT-Sensoren wie der PR55-20A-Sensor für vorbeugende Wartung von National Control Devices (NCD) entwickelt, der die erforderlichen Sensoren mit einem Mikrocontroller mit geringem Stromverbrauch und einer drahtlosen DigiMesh-Maschennetzwerk-Konnektivität kombiniert (Abbildung 1).

Abbildung 1: Der NCD PR55-20A-Sensor für die vorbeugende Wartung kombiniert mehrere Sensoren mit der Mesh-Netzwerk-Konnektivität, die für die Lieferung von Daten an lokale drahtlose Knoten erforderlich ist. (Bildquelle: Nationale Kontrollgeräte)

Um die Entwicklung von IIoT-Anwendungen zu beschleunigen, können Entwickler spezialisierte Sensoren wie den NCD-Sensor für vorbeugende Wartung leicht mit anderen Sensoren wie dem drahtlosen Umweltsensor NCD PR49-24G kombinieren, der Temperatur-, Feuchtigkeits- und Gassensoren in einem industriellen Paket integriert, das mit zwei AA-Batterien betrieben wird.

Neben einer Vielzahl spezifischer Sensortypen bieten die Hersteller von IIoT-Sensoren vorgefertigte Kommunikations-Gateway-Einheiten an, die die Integration von Sensoren in lokal angeschlossene Netzwerke vereinfachen sollen. Tatsächlich können Entwickler verfügbare Gateway-Einheiten finden, die vorkonfiguriert sind, um sich mit bestimmten kommerziellen Clouds zu verbinden oder Kommunikationsprotokolle zu unterstützen, die üblicherweise für die Verbindung mit IoT-Cloud-Plattformen verwendet werden.

Für ihre drahtlosen DigiMesh-Sensoren verwendet die NCD PR55-21 Gateway-Serie eine Wi-Fi-Verbindung, um eine Verbindung zu bestimmten Cloud-Diensten herzustellen, darunter Microsoft Azure IoT (PR55-21_AZURE), Amazon Web Services IoT (PR55-21_AWS) oder die Losant IoT-Plattform (PR55-21_LOSANT). Darüber hinaus unterstützt sein PR55-21_MQTT-Gateway die Kommunikation mit jedem Host, der das MQTT-Protokoll (MQTT) des ISO-Standards verwendet. Wie bei den anderen Mitgliedern der PR55-21-Serie kombiniert das PR55-21_MQTT-Gateway einen industriellen Mikrocontroller mit geringem Stromverbrauch mit Subsystemen für lokale drahtlose DigiMesh-Konnektivität und für eine verschlüsselte Wi-Fi-Backhaul-Verbindung zu einem lokalen oder entfernten MQTT-Server (Abbildung 2).

Abbildung 2: Das NCD PR55-21_MQTT-Gateway kombiniert die drahtlose Unterstützung für ein lokales DigiMesh-Mesh-Netzwerk und den MQTT-Nachrichtenaustausch mit einem Server über eine Wi-Fi-Verbindung. (Bildquelle: Nationale Kontrollgeräte)

Entwickler können das lokale DigiMesh-Netzwerk und die MQTT-Wi-Fi-Verbindung mit einem menübasierten Tool, das über den eingebetteten Webserver des Gateways bereitgestellt wird, schnell konfigurieren. Ein Gerätebildschirm zeigt beispielsweise die an DigiMesh angeschlossenen Geräte sowie deren Signalstärke und Aktivität an und bietet einen zentralen Punkt für die Verwaltung ihrer Konfiguration (Abbildung 3).

Abbildung 3: Der eingebettete Webserver des NCD PR55-21_MQTT-Gateways ermöglicht es den Benutzern, Einstellungen zu ändern und die Aktivität der an das lokale Netzwerk angeschlossenen Sensoren zu untersuchen. (Bildquelle: Nationale Kontrollgeräte)

DigiMesh Mesh-Netzwerke bieten einen effektiven Ansatz zur Erweiterung der effektiven Reichweite von Transceivern mit geringem Stromverbrauch, die in batteriebetriebenen Sensorsystemen benötigt werden. Es ist natürlich nur eine von mehreren Verbindungsoptionen, die wahrscheinlich in industriellen Umgebungen anzutreffen sind, und die Hersteller bieten für viele davon ähnliche Kombinationen von Sensoren und Gateways an. Die Sentrius RS1xx-Serie von Laird beispielsweise umfasst industrielle Sensoren, die für die Unterstützung von Bluetooth- und LoRaWAN-Konnektivität ausgelegt sind. Die Sentrius RG1xx-Serie des Unternehmens umfasst komplementäre Gateways, die zur Unterstützung der regionalen Frequenzanforderungen für den LoRaWAN-Einsatz entwickelt wurden. Darüber hinaus unterstützen die Gateways lokale Bluetooth-Konnektivität und Wi-Fi-Backhaul-Internetkonnektivität.

Bei einigen Anwendungen können starke elektromagnetische Interferenzquellen (EMI) die Signalintegrität in der drahtlosen Kommunikation beeinträchtigen. Für diese Situationen kann die Fähigkeit, Sensor- und Kommunikationsfunktionalität zu trennen, ein wichtiger Vorteil sein. Neben seinen eigenen drahtlosen Industriesensoren bietet Banner Engineering auch Sensoren an, die über eine RS-485- oder 1-Draht-Schnittstelle an einen separaten drahtlosen Knotenpunkt angeschlossen werden können. Dadurch können die Betreiber den drahtlosen Kommunikationsknoten in einiger Entfernung von einem Sensor platzieren, der an einer starken EMI-Quelle wie einem Hochgeschwindigkeitsmotor angebracht ist (Abbildung 4).

Abbildung 4: Für Situationen mit erheblichen elektromagnetischen Störungen, wie z.B. bei der Messung von Motorvibrationen, können Entwickler einen am Motor montierten Banner Engineering Vibrationssensor mit einem drahtlosen Knoten verbinden, der in einiger Entfernung von der Geräuschquelle platziert ist. (Bildquelle: Banner Engineering)

Der drahtlose Knoten DX80N9Q45VTP von Banner Engineering unterstützt diese Art von Konfiguration und ist für die Verbindung mit dem QM30VT1 1-Draht-Vibrations- und Temperatursensor des Unternehmens ausgelegt, während der drahtlose Knoten DX80N9Q45TH eine Verbindung mit dem M12FTH4Q 1-Draht-Temperatur- und Feuchtigkeitssensor herstellt. Für breitere Sensorschnittstellenanforderungen dient der DX80N9Q45U des Unternehmens als universeller 1-Draht-Wireless-Knoten, und die DX80G9M6S-Serie von Wireless-Knoten des Unternehmens unterstützt RS-485-Sensorverbindungen zu Multihop-Netzwerken.

Lokale Verarbeitung

Selbst bei einem schnellen Einsatz von IIoT-Sensornetzwerken müssen die Entwickler möglicherweise ein gewisses Maß an lokaler Verarbeitung vorhersehen, um das Datenvolumen zu reduzieren oder die Verarbeitungslast auf nachgelagerten Ressourcen zu verringern. Tatsächlich ermöglichen fortschrittliche industrielle Sensoren wie der Schwingungs- und Temperatursensor QM30VT2 von Banner Engineering dem Benutzer, die gemessene Schwingungsfrequenz in bis zu 20 Frequenzbänder zu teilen. Diese Fähigkeit ist besonders wichtig bei Anwendungen der vorausschauenden Wartung, bei denen Änderungen innerhalb separater Frequenzbänder bekanntermaßen auf bestimmte Arten von Fehlern hinweisen.

Neben der Vorverarbeitung durch die Sensoren kann es sein, dass die frühzeitige Einführung von Sensornetzwerken eine Reihe von Anforderungen an die lokale Verarbeitung stellt. Banner Engineer bietet diese Fähigkeit mit seinem DXM700-Controller und Gateway. Die nur 70 x 86 x 55 Millimeter (mm) große DXM700 bietet mehrere lokale drahtlose und kabelgebundene Verbindungen sowie Ethernet-Backhaul zu den Host-Servern (Abbildung 5).

Abbildung 5: Der Banner Engineering DXM700-Controller und -Gateway bietet mehrere Konnektivitätsoptionen für lokale und Internet-Konnektivität sowie die Unterstützung lokaler ScriptBasic-Verarbeitung. (Bildquelle: Banner Engineering)

Beim Empfang von Daten aus lokalen Sensornetzwerken kann der Controller in ScriptBasic geschriebene Programme ausführen, um Eingabedaten zu untersuchen, Ausgaben auf der Grundlage von Eingabedaten zu aktivieren oder einfache Transformationen der Daten durchzuführen. Die Banner Engineering-Dokumentation enthält ScriptBasic-Beispiele, die typische Aktionen wie das Reagieren auf Änderungen von Sensordaten veranschaulichen (Listing 1).

Kopie 
 
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.
.
'Function to read the T/H sensor
FUNCTION GetTempHumidityData
   LastValueTempC = TempC
   LastValueHumidity = Humidity
   Humidity =GETREG(SensorHumidity_reg, TH_SID, MBtype) 
   TempC = GETREG(SensorTempC_reg, TH_SID, MBtype)
   IF Humidity > 65535 or TempC > 65535 THEN 
         PRINT "Read Error - humidity / temp reading...", Humidity,"  ",TempC,"\n\r"
   END IF
   WrErr = SETREG (Humidity_reg, Humidity, LocalRegSID, MBtype)
   WrErr = SETREG (TempC_reg, TempC, LocalRegSID , MBtype)
 
FUNCTION StateMachine
'State machine definitions for the periodic reading of temp/humidity
' TH_State = 0  current state of the state machine
' TH_Idle= 0  initial state
' TH_Wait= 1  wait time between samples
' TH_Sample= 2  get samples from remote sensor
' TH_Error= 3 error state - unknown condition

   LOCAL StartState
   StartState = TH_State
   WrErr = SETREG (SM_reg, TH_State, LocalRegSID, MBtype)
   
   IF TH_State = TH_Idle THEN
          StartTime = NOW
          TH_State = TH_Wait
   ELSEIF TH_State = TH_Wait THEN
      IF NOW >= (StartTime + WaitTime) THEN 
         TH_State = TH_Sample
      ELSE 
         TH_State = TH_Wait
      END IF 
   ELSEIF TH_State = TH_Sample THEN
      GetTempHumidityData
      TH_State = TH_Idle
   ELSE 
      TH_State = TH_Error
   END IF 
   IF StartState <> TH_State THEN
      PRINT "\r\n Time ",NOW,"  SM Started-> ",THState[StartState],"  End->",THState[TH_State]," \r\n"
   END IF

END FUNCTION 

FUNCTION LED_driver  
IF LastValueTempC < TempC THEN    WrErr = SETREG (TempGoingUp_LED2_reg,1,DisplaySID, MBtype) 
   ELSE
      WrErr = SETREG (TempGoingUp_LED2_reg,0,DisplaySID, MBtype) 
   END IF
   
   IF LastValueTempC > TempC THEN    WrErr = SETREG (TempGoingDown_LED3_reg,1,DisplaySID, MBtype) 
   ELSE
      WrErr = SETREG (TempGoingDown_LED3_reg,0,DisplaySID, MBtype) 
   END IF
   
   IF (Humidity > 65535 ) OR (TempC > 65535) THEN    WrErr = SETREG (CommsError_LED4_reg,1,DisplaySID, MBtype) 
   ELSE
      WrErr = SETREG (CommsError_LED4_reg,0,DisplaySID, MBtype) 
   END IF 
   
   IF GETREG(ScriptRunnning_LED1_reg, DisplaySID, MBtype) THEN
      WrErr = SETREG (ScriptRunnning_LED1_reg,0,DisplaySID, MBtype) 
   ELSE 
      WrErr = SETREG (ScriptRunnning_LED1_reg,1,DisplaySID, MBtype) 
   END IF
   
END FUNCTION 

‘Main program loop
BEGIN:
   PRINT "Script Starting\r\n"
   ITERATE:
      'PRINT "\r\n Time = ",NOW," \r\n"
      StateMachine
      LED_driver
      Sleep(1)
   GOTO ITERATE
END

Listing 1: Dieser ScriptBasic-Schnipsel von Banner Engineering zeigt, wie Entwickler den Banner Engineering DXM700 so programmieren können, dass er lokal auf Sensordaten reagiert, in diesem Fall durch Ein- und Ausschalten von LEDs als Reaktion auf Änderungen der Temperatur- und Feuchtigkeitssensordaten. (Code-Quelle: Banner Engineering)

Gateways wie die MTCAP-Lxxx-Serie von Multi-Tech Systems bieten noch größere Flexibilität für die lokale Verarbeitung. Diese Serie wurde für verschiedene Konnektivitätsanforderungen entwickelt und unterstützt lokale LoRaWAN-Konnektivität auf der Sensorseite sowie Ethernet und optionale Breitband-LTE-Konnektivität für Backhaul-Kanäle. Diese Gateway-Serie basiert in ihrer Betriebsumgebung auf dem Open-Source-Betriebssystem Multi-Tech Linux (mLinux). Dadurch können Entwickler lokale Verarbeitungssoftware-Routinen in einer vertrauten Entwicklungsumgebung erstellen. Darüber hinaus unterstützen diese Gateways Node-RED und bieten eine Low-Code-Entwicklungsoption, die für ereignisgesteuerte Anwendungen wie IIoT nützlich ist. Weitere Informationen zu Node-RED finden Sie weiter unten in diesem Artikel.

Schnelles Prototyping über Low-Code-Plattformen

Der schnelle Einsatz von physischen Sensornetzwerken kann die Entwicklung von IIoT-Anwendungen beschleunigen, indem sie eine frühe Quelle für kritische Daten weit vor dem Entwurf, der Entwicklung und der Inbetriebnahme von Sensornetzwerken in vollem Umfang bereitstellen. Eine schnelle Bereitstellung kann stolpern, wenn sie erhebliche Anforderungen an die Software-Entwicklung mit sich bringt. Die zuvor beschriebenen vorkonfigurierten IIoT-Sensoreinheiten und Gateways werden diese Situation in vielen Fällen vermeiden, aber einzigartige Datenanforderungen, die über die Möglichkeiten von Drop-in-Sensoren und Gateways hinausgehen, können damit verbundene Softwareanforderungen mit sich bringen.

Zur Erfüllung einzigartiger Datenanforderungen bieten Rapid-Prototyp-Plattformen wie Arduino und Raspberry Pi eine breite Palette spezialisierter Sensoren und Aktoren als Zusatzplatinen an. Durch Mischen und Abstimmen dieser Zusatzplatinen können Entwickler schnell einen Prototyp erstellen, der praktisch jede Anforderung an Sensordaten erfüllt.

Für IoT-Anwendungen haben die Hersteller die Erstellung von Anwendungs-Prototypen durch die Freigabe von Multisensor-Boards erleichtert, die mit dem minimalen Platzbedarf und der Funktionsfähigkeit entwickelt wurden, die normalerweise in diesen Anwendungen erforderlich sind. Entwicklungsboards wie das ON Semiconductor RSL10-SENSE-GEVK Evaluation Kit oder das STMicroelectronics STEVAL-STLKT01V1 SensorTile-Entwicklungskit integrieren einen Hochleistungsprozessor mit einer breiten Palette von Sensoren, die typischerweise in Wearables und IoT-Geräten benötigt werden. Die SensorTile kombiniert beispielsweise einen STMicroelectronics STM32L4-Prozessor mit einem STMicroelectronics BLUENRG-MS-Transceiver und einem Sensorarray, das den Drucksensor LPS22HBTR für mikroelektromechanische Systeme (MEMS) des Unternehmens, die inertiale Messeinheit (IMU) LSM6DSMTR MEMS mit Beschleunigungsmesser und Gyroskop sowie den e-Kompass LSM303AGRTR MEMS mit linearen Beschleunigungs- und Magnetsensoren umfasst (Abbildung 6).

Abbildung 6: Basierend auf einem STMicroelectronics STM32L4-Prozessor bietet die STMicroelectronics SensorTile eine flexible Hardware-Plattform für den Aufbau von Sensorsystemen, die in der Lage sind, einzigartige Anforderungen zu erfüllen, die über die in handelsüblichen IIoT-Sensorsystemen unterstützten hinausgehen. (Bildquelle: STMicroelectronics)

Eine beliebte Low-Code-Entwicklungsumgebung, Node-RED, ermöglicht es Entwicklern, diese Boards und andere Hardwaresysteme wie NCD-Geräte und Multi-Tech-Gateways zu programmieren, indem sie Graphen (Flüsse) zeichnen, die funktionale Elemente (Knoten) verbinden. Diese Ströme entsprechen Interaktionen zwischen den Knoten, die bestimmten funktionalen Fähigkeiten entsprechen, einschließlich des Lesens von Sensordaten, der Durchführung von Operationen an den Daten, der Übertragung der Daten an andere funktionale Elemente wie Cloud-Gateways und der Anzeige der Daten (Abbildung 7).

Abbildung 7: Die Node-RED-Entwicklungsumgebung ermöglicht es Entwicklern, Anwendungen durch die Verbindung von Knoten aus einem umfangreichen Open-Source-Repository zu erstellen. (Bildquelle: Nationale Kontrollgeräte)

Mit mehr als 225.000 Modulen, die im Open-Source Node-RED Flow Repository verfügbar sind, bietet diese Umgebung ein reichhaltiges Ökosystem für die Entwicklung ereignisgesteuerter Anwendungen wie Sensordatenerfassung und Übertragung in die Cloud. Obwohl Node-RED Methoden zur Integration der resultierenden Abläufe in Produktionsanwendungen bietet, ist die Abhängigkeit von Node.js für einige Anwendungen oder Produktionsumgebungen möglicherweise nicht geeignet.

Das DK IoT Studio von DigiKey bietet eine weitere Low-Code-Entwicklungsumgebung, die die manuelle Softwareentwicklung weitgehend überflüssig macht und dennoch den Quellcode in der Sprache C bereitstellt. Mit Hilfe von DK IoT Studio erstellen Entwickler die erforderlichen Funktionsfähigkeiten, indem sie Komponenten, die mit jedem Feature der SensorTile verbunden sind, auf der Arbeitsfläche von DK IoT Studio ablegen (Abbildung 8).

Abbildung 8: Das DigiKey DK IoT Studio generiert automatisch Code (linke Seite) aus Anwendungen, die durch die Verbindung funktionaler Komponenten, die als Symbole auf der Leinwand platziert sind (Mitte), und durch die Änderung zugehöriger Merkmale (rechte Seite) nach Bedarf erstellt werden. (Bildquelle: DigiKey/STMicroelectronics)

Neben der Unterstützung spezifischer Hardwarekomponenten bietet diese Umgebung ähnliche abwerfbare Funktionskomponenten, die den Datentransfer in die Cloud oder den Betrieb von Cloud-Ressourcen darstellen. Nach dem Zeichnen der Grafik, die den Datenfluss und die Operationen beschreibt, können Entwickler den generierten Code zum Hochladen auf die SensorTile herunterladen. Bei der Erstellung typischer Prototypen erfordert dieser Prozess nur wenig oder keine zusätzliche Code-Entwicklung. Weitere Informationen über diesen schnellen Prototyping-Entwicklungsablauf finden Sie unter "Rasche Bereitstellung eines batteriebetriebenen Bluetooth 5 zertifizierten Multi-Sensor IoT-Gerätes".

Fazit

Die Entwicklung von groß angelegten IIoT-Anwendungen hängt entscheidend von der Verfügbarkeit von Daten ab, die die Zielumgebung getreu wiedergeben. Wie in Teil 1 dieser zweiteiligen Reihe gesehen, können Simulationsmethoden die Datenanforderungen für viele Anwendungen erfüllen, während andere möglicherweise Daten benötigen, die genau der Zielumgebung entsprechen. Für diese kann der Aufwand, der erforderlich ist, um effektive Simulationsergebnisse zu liefern, unpraktisch sein. Stattdessen bieten leicht verfügbare Sensor- und Gateway-Einheiten eine noch einfachere Lösung für die schnelle Datenlieferung.

Wie hier in Teil 2 gezeigt wird, unterstützen diese Geräte eine Vielzahl von Sensortypen und Anschlussmöglichkeiten mit geringem Aufwand für den Anwender. Mit diesen Produkten können Entwickler schnell Sensornetzwerke einrichten, die in der Lage sind, die Daten zu liefern, die zur Beschleunigung der IIoT-Anwendungsentwicklung erforderlich sind.