Industrie 4.0

Industrie 4.0 von Sendler,  Ulrich
Die nächste Stufe der industriellen Entwicklung, Industrie 4.0, erfordert die Beherrschung multidisziplinärer Entwicklung und Produktion komplexer, intelligenter Systeme. Unsere Industrie ist darauf nicht vorbereitet. Organisation, Prozesse, Management – alles ist ausgerichtet auf Produkte mit nur geringem Softwareanteil. Die Unternehmenslenker müssen ganzheitliche Strategien entwickeln. Eine einfache Verbesserung einzelner Teile des Unternehmens reicht nicht aus. Neben einer allgemeinen Analyse der Situation und der daraus resultierenden Herausforderungen kommen herausragende Vertreter aus Wirtschaft und Wissenschaft zu Wort, die das Thema aus ihrer jeweiligen Sicht beleuchten.
Aktualisiert: 2023-03-14
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Industrie 4.0

Industrie 4.0 von Sendler,  Ulrich
Die nächste Stufe der industriellen Entwicklung, Industrie 4.0, erfordert die Beherrschung multidisziplinärer Entwicklung und Produktion komplexer, intelligenter Systeme. Unsere Industrie ist darauf nicht vorbereitet. Organisation, Prozesse, Management – alles ist ausgerichtet auf Produkte mit nur geringem Softwareanteil. Die Unternehmenslenker müssen ganzheitliche Strategien entwickeln. Eine einfache Verbesserung einzelner Teile des Unternehmens reicht nicht aus. Neben einer allgemeinen Analyse der Situation und der daraus resultierenden Herausforderungen kommen herausragende Vertreter aus Wirtschaft und Wissenschaft zu Wort, die das Thema aus ihrer jeweiligen Sicht beleuchten.
Aktualisiert: 2023-04-04
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Energieeffiziente Concast-Kommunikation in drahtlosen Sensornetzen

Energieeffiziente Concast-Kommunikation in drahtlosen Sensornetzen von Wilke,  Joachim
Computer und Computernetze befinden sich in einem steten Wandel. Ein aktueller Forschungstrend, der immer mehr Gegenstände des alltäglichen Lebens in solche Netze integriert, wird unter dem Begriff Cyberphysical Systems zusammengefasst. Darunter lässt sich eine Weiterentwicklung klassischer eingebetteter Systeme verstehen, die sich den Nutzern nicht mehr explizit als Computer im klassischen Sinne präsentieren, sondern ubiquitär im Internet der Dinge verfügbar sind. Drahtlose Sensornetze (DSN) sind ein integraler Bestandteil dieser Systeme. Sie bestehen aus einer Vielzahl drahtlos vernetzter Sensornetzknoten, die Daten ihrer physikalischen Umwelt erheben, speichern, verarbeiten und kommunizieren. DSNs sind starken Ressourcenbeschränkungen unterworfen, die den Einsatz klassischer Protokolle erschweren. Die Energieversorgung ist dabei eine der kritischsten Ressourcen eines Sensornetzknotens. Weder können aktuelle Batterien auf kleinem Raum große Mengen Energie speichern noch lassen sich bislang andere Formen der Energiespeicherung oder -umwandlung effizient zum Betrieb nutzen. Eine zentrale Aufgabe in DSNs ist das verteilte Erfassen von Messdaten, die an einer zentraler Stelle, der sogenannten Datensenke, gesammelt und ausgewertet werden. Dieses Kommunikationsmuster, der sogenannte Concast, bringt einige Herausforderungen mit sich, da Sensornetzknoten in ausgedehnten Multi-Hop-Netzen insbesondere nahe einer Datensenke ein vergleichsweise hohes Datenaufkommen weiterleiten müssen. Um auch mit geringen Energieressourcen in solchen Netzen eine lange Lebensdauer zu erreichen, ist der Energieeffizienz dieser Concast-Kommunikation besondere Beachtung zu schenken. Eine Vielzahl von Forschungsarbeiten beschäftigt sich mit dieser Problemstellung. Ein häufiger Vorschlag ist die Verwendung von Aggregation. Je nach Aggregationsvariante werden Anzahl der Übertragungen und das zu übertragende Datenvolumen deutlich reduziert. Gängige Annahme ist, dass dies auch die Energieeffizienz verbessert. Diese Annahme wurde bislang jedoch nicht durch Experimente in der Realität belegt. Generell fehlt es an einer systematischen Analyse der Faktoren, die die Energieeffizienz der Concast-Kommunikation in DSNs beeinflussen. Der Autor untersucht Maßnahmen zur energieeffizienten Concast-Kommunikation systematisch und realitätsnah. Dafür wird auf Messungen und simulative Experimente zurückgegriffen. Die Ergebnisse zeigen, dass gängige Annahmen über den Energiebedarf der Kommunikation in DSNs nicht haltbar sind. Es kann gezeigt werden, dass der Energiebedarf viel stärker von der Wahl des MAC-Protokolls und seiner Parametrisierung abhängt, als von der Zahl der zu übertragenden Pakete oder der Menge der zu übertragenden Daten. In vielen Fällen ist der Unterschied im Energiebedarf statistisch nicht nachweisbar oder sogar umgekehrt proportional zur Menge der zu übertragenden Daten.
Aktualisiert: 2019-12-20
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