Durch die digitale Transformation werden vermehrt auch bestehende Produkte nachträglich mit KI-Funktionen wie maschinellem Lernen erweitert. Daraus ergeben sich intelligente Dienste, die sowohl für den Produktnutzer als auch den Hersteller neue Möglichkeiten und Mehrwerte bieten.
Mit SSVs neuem SDK soll sich diese Entwicklung deutlich beschleunigen lassen. Die enthaltenen Treiber, Bibliotheken und vollständig funktionsfähigen Codebeispiele dienen zusammen mit verschiedenen Sensoren und einem vorkonfigurierten Embedded-Gateway dem schnelleren Einstieg in eigene Projekte.
Beispielanwendung des Retrofit-SDKs
Eine mögliche Anwendung im Umfeld von Maschinen und Anlagen ist die Kombination eines Machine-Learning-Algorithmus zur automatischen 24/7-Zustandsüberwachung vor Ort mit einem Remote Collaboration Service zur Fehlerbehebung in der Cloud. Erkennt das Zustandsmonitoring einen Fehler, verständigt es über die Benachrichtigungsfunktionen einer IoT-Plattform den Service. Ein Mitarbeiter am Standort analysiert dann die in einer IoT-Datenbank gespeicherten Trenddaten der Anlage und unterstützt den Kunden beim Beseitigen des Fehlers.
Weitere SDK-Variante geplant
Das SDK ist ab dem ersten Quartal 2020 lieferbar. Eine weitere Variante soll zusammen mit einem NB-IoT-Modem und integrierter SIM-Karte ab Mitte 2020 erscheinen. Diese realisiert Machine-Learning-basierte Softsensor-Anwendungen für das Condition-based Monitoring über flächendeckende, zellulare IoT-Funknetze.
