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National Instruments bietet Prototyping für 5G Projekte an

Advertorial

IoT und 5G stehen in den Startlöchern
National Instruments bietet Prototyping für 5G-Projekte

Vorhersagen sind immer etwas knifflig. Sicher ist jedoch schon jetzt, dass 2017 ein großes Jahr für die Kommunikationsindustrie sein wird. Bedeutend vor allem ist das Internet of Things (IoT), das mittlerweile sowohl den kommerziellen Bereich (CIoT) als auch die Industrie (IIoT) fest im Griff hat, sowie 5G, das als angestrebter Standard nun Formen annimmt in puncto Technologie und Prototyping.

Rahman Jamal, Global Technology & Marketing Director, National Instruments

2017 wird ein entscheidendes Jahr sowohl für das IoT als auch für 5G – einzeln genommen, aber auch zusammen betrachtet –, denn beide haben sehr viel gemein. Damit eng verwoben sind weitere Themenfelder wie etwa Big Analog Data, Time-Sensitive Networks (TSN) und das Testen von IoT- und IIoT-fähigen Geräten und Systemen. Doch was heißt das nun im Detail?

Prototyping für 5G: Vom Konzept zur Realität

Der angestrebte Standard 5G wird Wireless-Netzwerken zweifellos zu unvorstellbaren Höhen verhelfen, doch es birgt auch Herausforderungen. Forscher müssen nicht nur die Anforderungen bislang unerreichter Wireless-Datenraten angehen, sondern auch Lösungen für die Netzwerklatenz und -reaktionszeit finden, während sie zugleich einer tausendfachen Kapazitätssteigerung Rechnung tragen müssen. Doch damit nicht genug: Netzbetreiber fordern, dass Weiterentwicklungen weniger Energie verbrauchen als bestehende Infrastrukturen.

Angesichts der zahlreichen Spekulationen in Sachen 5G-Netze haben die Normungsgremien, einschließlich des 3GPP, vor kurzem damit begonnen, Konzepte in die Praxis umzusetzen. Forscher auf dem Gebiet 5G müssen nun das Grundgerüst erstellen, das unseren Alltag ganz neu definieren wird: ob Fahrzeuge und Transportsysteme oder Fertigung, Energieversorgung oder Gesundheitswesen.

Wo also setzt man am besten mit einer Lösung für diese komplexen Herausforderungen an? Die Antwort darauf sind Prototypen bzw. spezielle 5G-Prototypen, die es Forschern im Wireless-Bereich ermöglichen, noch im Experimentierstadium Tests mit realen Systemen in echten Szenarien durchzuführen. Richtig umgesetzt können diese 5G-Prototypen die Voraussetzung dafür schaffen, die Markteinführungszeiten eines Unternehmens erheblich zu verkürzen.

Um auch die Zeit für die Erstellung eines funktionstüchtigen Prototypen zu verringern, nutzen viele Forscher mittlerweile einen Plattform-basierten Ansatz, der einen einheitlichen Entwicklungsprozess unterstützt. Zuerst erfolgen mathematische Berechnungen und Simulationen, anschließend wird der Algorithmus in einem System und funktionierender Hardware abgebildet. Herkömmliche Ansätze sind mittlerweile zu teuer und zeitaufwändig geworden. Ein Entwicklungsansatz auf Plattform-Basis dagegen verspricht, die neuen Entwicklungen schneller zu ermöglichen, genauso wie es Forscher an Orten wie der Lund University, bei Nokia Networks, NYU Wireless und Samsung bereits demonstrieren.

Big Analog Data: Von Edge Computing bis Enterprise Data Management

Durch die rasant wachsende Verbreitung von Sensor- und Netzwerktechniken ist die Integration von Messtechnik in Systeme so leicht und kosteneffizient wie nie zuvor. Erstklassige Mess- und Analytics-Lösungen müssen zwei grundlegende Fähigkeiten haben: Analytics direkt am Edge sowie intelligente und unternehmensweite Daten-Management- und -Analytics-Tools.

Im vergangenen Jahrzehnt ist die Intelligenz von Datenerfassungsgeräten und Sensoren erheblich gewachsen und dezentraler geworden. Die Verarbeitungselemente sind dabei näher an den Sensor gerückt. Allerdings wurden nicht nur die Messgeräte intelligenter, sondern es kamen auch intelligente Sensoren auf, die den Sensor, die Signalkonditionierung, die Embedded-Verarbeitung und die digitale Schnittstelle (das Bussystem) in einem extrem kleinen Formfaktor bzw. System vereinen.

Angesichts dieser Entwicklung liegt bei vielen Szenarien nun der Schwerpunkt auf Intelligenz und Signalverarbeitung direkt am Edge. Weil die Verarbeitung näher an den Sensor rückt, müssen Neuerungen bei der Messsystem-Software auch dafür sorgen, dass die Analyse weiter in Richtung Edge verlegt wird. Zukünftige Software für Edge-basierte Systeme wird es ermöglichen, Tausende vernetzter Messgeräte zu verwalten und zügig zu konfigurieren sowie eine Unmenge von Analyse- und Signalverarbeitungsdaten an diese Knoten zu übertragen. Unternehmen müssen auf intelligentere Messknoten auf Software-Basis umsteigen, um mit der Menge analoger Daten mithalten zu können, die sie generieren werden.

Sobald intelligente Systeme die Daten erfasst haben, besteht der nächste Schritt darin, die Daten dem Unternehmen zur Verfügung zu stellen, damit sie dort effizient verwaltet, konsolidiert und umfangreich analysiert werden können. Eine Lösung zur unternehmensweiten Datenverwaltung und -analyse, die Konstruktionsdaten von zahlreichen Quellen handhaben kann, ist unabdingbar, um zur rechten Zeit die richtigen Daten den richtigen Personen vorzulegen, sodass sie auf deren Basis fundierte Entscheidungen fällen können.

Time Sensitive Networks (TSN)

Das Industrial Internet of Things (IIoT) schreit regelrecht nach der Standardisierung von Kommunikationsnetzwerken. Das liegt auch auf der Hand, denn das IIoT verspricht eine Welt voller intelligenter, hypervernetzter Geräte und Infrastrukturen, in der Produktionsmaschinen, Verkehrssysteme und das Stromnetz mit Funktionen zur Datenerfassung, Datenverarbeitung, Steuerung, Regelung und Analyse ausgestattet sind. Ist all dies miteinander vernetzt, entsteht daraus ein System of Systems, über das Daten zwischen Geräten innerhalb eines Unternehmens und in der Cloud ausgetauscht werden. Diese Systeme werden eine unglaubliche Menge an Daten erzeugen, so genannte Big Analog Data, die analysiert und verarbeitet werden müssen, um fundierte Unternehmensentscheidungen voranzutreiben, die letztlich die Sicherheit, Betriebszeit und Effizienz der Betriebsabläufe verbessern.

Der Großteil dieser rohen, unverarbeiteten Daten ist zwar nicht zeitkritisch, aber es gibt eine ganze Reihe ablauf- und zeitkritischer Daten, die hinsichtlich der Latenz und Zuverlässigkeit innerhalb strikter Grenzen übertragen und ausgetauscht werden müssen. Ein Großteil der heute vorhandenen Netzwerkinfrastruktur ist jedoch nicht für den Umgang mit solch zeitkritischen Daten ausgelegt.

Um die neuen Fähigkeiten einer IIoT-fähigen Infrastruktur unterstützen zu können, benötigen Entwickler und Endanwender gleichermaßen einen zuverlässigen, dezentralen und sicheren Zugang zu Smart-Edge-Geräten. Der Standard der nächsten Generation namens Time Sensitive Networking oder kurz TSN geht Schwachstellen vorhandener Netzwerke an. Er wird gegenüber den bisherigen Ethernet-Protokollen zahlreiche Vorteile bieten, unter anderem in puncto Bandbreite, Sicherheit, Interoperabilität, Latenz und Synchronisation.

Testen smarter Geräte unabdingbar

Anstatt für jeden Prüfling ein eigenes Prüfsystem zu entwickeln, müssen Anwender intelligente Prüfsysteme erstellen, die sich an alle smarten Geräte anpassen lassen und sie alle testen können. Das Testen eines Sensors erfordert die Fähigkeit, physikalische Stimuli zu reproduzieren – oftmals mit anderen Sensor- oder Wandlertypen. Das Testen einer Batterie dagegen muss die Fähigkeit zur Leistungssenke, -aufnahme und -messung haben. Das Testen drahtloser Kommunikationssysteme wiederum erfordert die Generierung und Analyse von HF-Signalen. Diese Liste von Funktionen ist beliebig lang. So endet man schnell bei einem Prüfstand mit zig dedizierten Geräten, der auch noch sehr kostspielig ist und viel Platz und Energie verbraucht. Was also ist der Ausweg?

Genau wie die Funktionalität bei einem Smartphone über Apps und Firmware-Updates erweitert werden kann, lassen sich die Funktionen eines intelligenten Software-definierten Testsystems ebenfalls über Software ergänzen und modifizieren. So kann der Anwender sein System stets auf dem aktuellen Stand der Technik halten und mit der sich schnell entwickelnden Gerätefunktionalität Schritt halten. Ein Software-zentrierter, Plattform-basierter Ansatz gestattet die problemlose und flexible Anpassung des Systems an künftige Herausforderungen.

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