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Ende-zu-Ende Technologie-Stack mit Funktechnik
Unzählige IoT-Sensoranwendungen streamen Rohdaten in die Cloud, um die dort vorhandenen Möglichkeiten der Datenverarbeitung zu nutzen. Neben den Sicherheitsbedenken hat dieser zentrale Lösungsansatz im industriellen Umfeld auf Grund der Bandbreiten-, Latenz- und Verfügbarkeitsprobleme aber auch funktionale Nachteile. Ein Cobot Voice/Gesture Interface für die Zusammenarbeit zwischen Menschen und Robotern, Qualitätssicherung per Machine Vision, Condition Monitoring mit Echtzeit-Anomalieerkennung und fahrerlose Transportsysteme (FTS) lassen sich mit einer einfachen Sensor-to-Cloud-Verbindung nicht realisieren. Hier ist zusätzlich auch eine Datenauswertung vor Ort erforderlich.
Bild: SSV Software Systems GmbH

Um die Entwicklung KI-basierter Funksensor-Edge-Anwendungen zu vereinfachen, hat SSV mit dem WSEI/154A den weltweit ersten Ende-zu-Ende Technologie-Stack mit einer 868MHz-Funktechnik gemäß IEEE802.15.4 entwickelt. Als Sensing Endpoint gehört ein Evaluation Board mit einem ARM Cortex M0+ SoC und integriertem Sub?GHz-Funktransceiver sowie RIOT als Embedded-Betriebssystem zum Lieferumfang. Die zahlreichen Gateway-Softwarefunktionen sind auf ein Debian-Linux abgestimmt. Sie werden durch eine vorzertifizierte Funkhardware als Auflötmodul ergänzt. Für den Cloud-Einsatz gehören verschiedene Jupyter-Notebooks zum Technologie-Stack. Sie unterstützen die MQTT-Kommunikation mit dem Gateway sowie das Training neuronaler Netze mit TensorFlow. Die dabei erzeugten Machine-Learning-Modelle lassen sich im Edge-Inferenzbetrieb auf einer Ressourcen-limitierten Gateway-Hardware nutzen.

Der WSEI/154A ermöglicht OEMs die Realisierung hochwertiger Daten-basierter Lösungen mit Funksensoren, verschiedenen Kommunikationsprotokollen, Machine Learning, PKI-basierter Cybersecurity inklusive Authentifizierung sowie sichere Software-Updates Over-The-Air (OTA) bis in den Sensor, ohne zuvor tiefgehende Spezialkenntnisse in den einzelnen Themenbereichen aufbauen zu müssen.

SSV Software Systems GmbH
www.ssv-embedded.de
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