Sensorik für vernetzte Maschinenwelt Sensorik: die Sinnesorgane für eine Digitalisierung

Zahlreiche Forschungs- und Entwicklungsvorhaben zielen darauf ab, bessere Messlösungen für die vernetzte Maschinenwelt zu entwickeln. Ein Überblick über Wege und Herausforderungen..

Menschliche Sinnesorgane sind erstaunlich darin, die Umgebung wahrzunehmen und entsprechend zu reagieren. Dagegen waren künstliche Sinnesorgane — Sensoren — lange Zeit limitiert auf das einfache Messen und das Erzeugen digitaler Signale. Heute leisten Sensoren mehr als das Garantieren von reibungslosen Abläufen, wie das Beispiel vom selbstfahrenden Auto eindrücklich beweist.Der Aufschwung des Sensorikmarktes ist eng verbunden mit dem Aufkommen von Internet-of-Things-Technologien (IoT) und der daraus resultierenden Automatisierung in Industrien. Zahlreichen Forschungs- und Entwicklungsvorhaben zielen heute darauf ab, effizientere, bessere und neue Messlösungen zu entwickeln. Ein wesentlicher Ansporn ist das Bestreben, einen höheren Vernetzungsgrad von Maschinen und Systemen durch Sensornetzwerke zu erreichen.

Physische Sensoren als Grundlage

Physische Sensoren messen u. a. biologische, chemische, optische, mechanische, (elektro-)magnetische und thermische Phänomene. Mit unterschiedlichen Messprinzipien — u. a. induktive, kapazitive oder piezoelektrische — werden allgemeine Grössen wie Druck, Temperatur oder Last bis zu sehr spezifischen Eigenschaften wie Drehmoment innerhalb eines Fahrzeuggetriebes festgestellt. Solche Messung erlaubt es dann, verschiedene Aufgaben zu erfüllen: Beispielsweise Metalldetektoren zum Aussortieren, Entfernungsmessung zur Justierung von Roboterarmen oder Überwachung des Säuregehalts von Flüssigkeiten.

Die Wichtigkeit von physischen Sensoren zeigt sich in deren vermehrtem Einsatz in den Produktionsprozessen, d. h. der zunehmenden Ausstattung von Maschinen, Prozessen und sogar Personen mit Sensoren. Dieser Trend wird begünstigt durch die kostengünstigere Herstellung von Sensoren bei gleichzeitiger Miniaturisierung. Elektromechanische und optisch bilderfassende Sensoren dominieren am Markt.

Echtzeitextraktion von Informationen aus Videodatenströmen

Des Weiteren wurden auch in der Breite der Anwendungsfälle neue Weiten erreicht, was folgende Beispiele eindrücklich zeigen:

Das Forschungsprojekt «Mobistar» der Universität Bremen überwacht Schäden an und in Drahtseilen, indem deren äussere und innere Struktur kontinuierlich begutachtet werden. Zeitnah werden Schäden erkannt und automatisch Aktionen zur Reduzierung von Unterbrüchen ausgelöst. In der Bioanalytik und dem Wirkstoffscreening — wo eine hohe Sensitivität wichtig ist — versucht die OTH Regensburg Flüssigkeiten mittels neuer Analyseverfahren zerstörungs- und markierungsfrei in Echtzeit auf den Alterungszustand zu überprüfen. Ein anderes Gebiet ist die Videobildverarbeitung, die insbesondere für die Prozessautomation und -kontrolle nutzbar ist. Die Luzerner Hochschule zeigt in einem ihrer Projekte die automatisierte Echtzeitextraktion von Informationen aus Videodatenströmen. Diese Sensortechnologie stammt ursprünglich aus der Sicherheitsüberwachung.

Miniaturisierung aufgrund der Mobilität von Produkten

Das Unternehmen Sensorion bietet neue Sensorlösungen im Environmental Sensing für die Messung von flüchtigen organischen Verbindungen (VOC). Damit werden — neben Feuchte, Temperatur, Feinstaub und CO2 — weitere Umweltindikatoren erfasst, womit Komfort, Gesundheit und Wohlbefinden gesteigert werden können. Der elektrochemische Sensor ES1 (Durchmesser 20 Millimeter) optimiert den Kraftstoffverbrauch, regelt oder prüft Abgase und kann für Sicherheitsanwendungen eingesetzt werden. ES1 zeigt deutlich, wie die Miniaturisierung aufgrund der erhöhten Mobilität von Produkten und Prozessen vorangetrieben wird.

Die Beispiele zeigen, wie sich Qualität und Einsatzgebiet der physischen Sensoren stetig erweitern, jedoch können physische Sensoren inzwischen nicht mehr alle Anforderungen eines modernen Produktionsprozesses erfüllen. Hier kommen smarte und virtuelle Sensoren ins Spiel.

Smarte und virtuelle Sensoren sind entscheidend

Smarte Sensoren haben neben der Messung und Signalaufbereitung auch eine Signalverarbeitung integriert. Hinzu kommen «intelligente» Funktionen wie Selbstvalidierung, -anpassung, -identifikation und -testen. Diese Eigenwahrnehmung des Sensors bietet Vorteile wie die Vorhersagen über die Lebensdauer oder die Kompensierung von Messstörungen. Smarte Sensoren teilen eigenständig Informationen über externe Einflüsse auf die Bearbeitung eines Produkts und stossen Korrekturen an. Dazu sind sie stärker mit dem Anwendungssystem integriert. Die erhöhte Interoperabilität zeigt sich durch Vernetzung von smarten Sensoren und Aktoren mit Steuergeräten, Konnektivität über Funk für höhere Reichweite und berührungslose Sensortechnik für Verschleissminimierung. Zusätzliche Eigenschaften von smarten Sensoren sind die Multifunktionalität, die Messung von mehreren Werten und die Autarkie insbesondere in der eigenen Energieversorgung. Zum Beispiel zeigt das Projekt «Premiss» an der TU Eindhoven die Eigenversorgung mit Strom über Radiowellen.

Voraussetzung für diese Smartness ist eine erhöhte digitale Signalverarbeitung; sie bietet erhebliche Vorteile wie höhere Stabilität, Zuverlässigkeit, Reproduzierbarkeit und Flexibilität in der Umsetzung von Änderungen.

Kompensation der fehlenden Informationen

Aber auch physische smarte Sensoren stossen heute an ihre Grenzen, sobald aus Kosten-, Energie- oder praktischen Gründen keine direkte Messung möglich ist. Dann kommen virtuelle Sensoren zum Einsatz. Aus verfügbaren Messgrössen von vorhandenen (physischen) Sensoren und mithilfe von Algorithmen werden neue Kenngrössen abgeleitet. Diese Praktiken, meist auf Advanced-Analytics-Methoden basierend, kompensieren fehlende oder fehlerhafte Informationen. Dabei werden auf Basis von verfügbaren Sensordaten spezifische Muster erkannt, um daraus das Verhalten des Systems abzuleiten und schlussendlich zu steuern. Ein tragbares Gerät kann mittels der gemessenen Werte wie Hautreaktion, Herzschlag und Körpertemperatur eine Risikoeinschätzung eines Hitzeschlags basierend auf der Fuzzy-­Logic-Methode erstellen. Virtuelle Sensoren können auch in grossem Umfang eingesetzt werden, z. B. in der Fertigung und Instandhaltung von Produkten. Rolls-Royce setzt eine Vielzahl von Sensoren für die Überwachung ihrer Flugzeugmotoren ein. Es wird ein «virtuelles Spiegelbild» erzeugt, das es Rolls-Royce erlaubt, ihre Produkte über den gesamten Lebenszyklus zu beobachten. Damit lassen sich u. a. eine smarte Instandhaltungsstrategie für Komponenten nach deren Lebenszeit erstellen und somit Kosten und Aufwand reduzieren.

Die Entwicklung von Sensornetzwerken für die interne Wertschöpfung

Beide Sensortypen, smarte und virtuelle, sind letztendlich die Bausteine für ein übergeordnetes Sensornetzwerk. Die Zukunft bedeutet die Entwicklung von einfachen Sensoren zu höher integrierten und intelligenten Sensornetzwerken. «Ameli 4.0» ist ein solches Bestreben des Fraunhofer Instituts, ein hochintegriertes kostengünstiges Sensornetzwerk für ein übergreifendes Management von Produktionsprozessen bereitzustellen. Intelligente Sensornetzwerke erlangen eine höhere Vernetzung von Maschinen und Systemen. Eine nachhaltige Effizienzsteigerung in der internen Wertegenerierung wird somit durch eine gezielte und adäquate Managementstrategie für Sensornetzwerke entschieden.

ffhs.ch Bild: ABB

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