Eigenständige Entscheidung für Sensordaten-Auswertung

Projektstatus

Planung
100%
Durchführung
100%
Dokumentation
100%

Hintergrund

Die Inno-Tec GmbH wurde 2012 von Michael Krause gegründet mit dem Anspruch zuverlässige Lösungen im Bereich der Füllstandmesstechnik anzubieten. Seitdem bietet die Inno-Tec GmbH Füllstandlösungen im B2B- aber auch im B2C-Bereich an. Dabei werden B2B-Lösungen durch die beratenden Gespräche und Vorortbegehungen beim Kunden entwickelt. Im B2C-Bereich werden die Produkte hauptsächlich über eigene Webshops oder Online-Marktplätze verkauft.

Die Füllstandmesstechnik bietet weltweit Einsatzmöglichkeiten und noch hohes Potential Anwendungen zu optimieren. Zum Beispiel können mittels der Füllstandinformation eines Tanks vielfältige Logistikprozesse optimiert werden, so dass eine Flüssigkeits- Abholung oder Auffüllung zeitnah und effektiv erfolgt. Mit Hilfe des aktuellen Füllstandes werden LKW-Routen optimiert oder die Lieferung erfolgt rechtzeitig, so dass keine Produktionsausfälle oder andere Nachteile entstehen. In Kombination mit einer aktuellen GPS-Position des installierten Sensors kann eine punktgenaue Anfahrt für die Nachlieferung des Rohstoffes erfolgen. Somit entfällt ein aufwendiges und kostenintensives Suchen der entsprechenden Tanks z.B. in Großbaustellen.
 
Im privaten Bereich können so Heizöllieferungen optimiert werden, so dass eine rechtzeitige Befüllung oder eine kostengünstigere Befüllung von Heizöl einen hohen Nutzen für den Endkunden bedeutet. Auch Füllstandmessungen in Zisternen sorgen für ein besseres Wissen über den Wasserverbrauch, so dass speziell an trockenen Perioden der Wasserhaushalt effizienter kontrolliert wer-den kann. Der Digitalisierungstrend wurde von Anfang an begleitet, so dass ein tiefes Wissen der unterschiedlichen Datenkommunikationsarten mit Ihren Vor- und Nachteilen vorhanden ist. Von der GSM Datenübertragung (2G), UMTS (3G), LTE (4G), 5G, WiFi sind alle Kommunikationsstandards bekannt, um Daten an eine Server Infrastruktur zu kommunizieren.

Herausforderung

Heutige Sensoren liefern vielfältige Informationen und Daten. In der Vergangenheit wurden diese direkt im Sensor verarbeitet, so dass der Sensor ein hoch komplexes Gebilde war, dass nur von Experten konfiguriert wurden konnte. Dadurch war eine aufwendig und teure Vorort Inbetriebnahme notwendig, um den Sensor mit seinen vielen unterschiedlichen Parametern zu konfigurieren, damit dieser zuverlässig funktioniert. Mit den heutigen Kommunikationsmöglichkeiten und sehr mächtigen Cloud Server Lösungen werden aktuelle Sensoren jedoch abgespeckt, da die Auswertung der Daten in der Cloud Server Infrastruktur erfolgen kann. Dadurch werden heutige moderne Sensoren hardwareseitig abgespeckt, so dass die Hardware und Firmware weniger komplex werden. Das erhöht die Zuverlässigkeit und der Preis reduziert werden kann.

Lösung

Ein Algorithmus analysiert neue Daten auf Plausibilität mittels eines geeigneten Modells (Benford). Basierend auf dem Ergebnis des Modells wird eigenständig eine Entscheidung bzgl. Sensorneukonfiguration getroffen. Neue ankommende Daten werden darauf hin optimiert.

Umsetzung

Das Benfordsche Gesetz, auch Newcomb-Benford Law (NBL), beschreibt eine Gesetzmäßigkeit in der Verteilung der führenden Ziffern von ganzen Zahlen in empirischen Datensätzen (Corona Infektionszahlen, Sensor Messwerte, Bevölkerungsstatistiken), wenn die zugrunde liegenden Werte eine ausreichend große Streubreite aufweisen. Diese Grundlage wird für Auswertung der Sensor Messdaten auf Plausibilität genutzt. Um anschließend eine Entscheidung zu treffen, welche Sensor die korrekten Messdaten liefert, wird mit KI-System trainiert. Dieser Anpassungsprozess kann monatlich oder nach Bedarf durchgeführt werden.

Das Projekt als Tagebuch

  • Kontaktaufnahme und Projektstart

    Die Inno-Tec GmbH ist der Spezialist im Bereich Füllstandssensorik. Der Geschäftsführer suchte nach neuen zuverlässigen Methoden bei den Entscheidungsprozessen und hatte ein großes Interesse mit dem Mittestand 4.0 Kompetenzzentrum Cottbus über mögliche KI-Anwendungen zu kooperieren. (Juni 2021)

  • Kickoff der Zusammenarbeit

    Technische Details wurden besprochen. Es wurde eine Automatisierung der Entscheidung gewünscht, die Ergebnisse der drei Antennen analysiert und sich für die richtige Messung entscheidet. (Juli 2021)

  • Der Lösungsansatz

    Es wurde eine Methode nach Benford Theorem vorgeschlagen, die dazu helfen kann, Daten zu klassifizieren, so dass eine Aussage bzgl. Gültigkeit getroffen werden kann. Die mögliche Implementierung wurde auf Serverseite des Unternehmens mittels Programmierung in Python vorgeschlagen. (August 2021)

  • Erste Ergebnisse

    Die automatische Analyse und die darauf Aufbauende Entscheidungen sind viel versprechend. Die Testdaten werden korrekt analysiert. Die Daten für die neuen Sensoren werden vorbereitet. (November 2021)

  • Implementierungsmöglichkeiten

    Das Unternehmen testet neuen Cloud Lösungen mit Microsoft Azure und Google Cloud Plattform (GCP). Den Benford-Ansatz soll mit Cloud-Funktionen realisiert werden. (Januar 2022)

  • Ausblick

    Die Inno-Tec GmbH verlegt die Datenbanken in die Cloud und wird den neuen KI-Ansatz in der Cloud verwenden. (März 2022)

Dr. Svetlana Meissner

Dr. Svetlana Meissner

Standort: BTU Cottbus - Senftenberg
Schwerpunkt: KI-Training

Tel.: 
E-Mail: svetlana.meissner@b-tu.de

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