image of vacuum pump prototype

IoT Use Case am Beispiel einer elektrischen Vakuumpumpe

von Falk Petzold und Tibor Szabó

In diesem IoT Use Case beschreiben wir, wie Sie mit der Record Evolution Plattform jedes Gerät, vom schnittstellenfreien Prototypen bis zur großen Maschine, benutzerfreundlich an die Cloud anbinden können, um Daten zu sammeln. Sie erfahren, wie einfach sich Apps weltweit auf Geräte installieren lassen und die Auswertung der Daten live im Browser erfolgen kann, damit sich alle Teammitglieder von überall aus und jederzeit über den Zustand ihrer Geräte informieren können.  

Um das alles zu demonstrieren, haben wir einen Use Case mit einer elektrischen Vakuumpumpe aus dem Automobilbereich aufgebaut, den wir hier vorstellen:

Das Video zeigt die Vakuumpumpe mit angeschlossenen Sensoren und einem Raspberry Pi, der Live-Daten an die Record Evolution Plattform sendet, wo die Daten sofort visualisiert werden

Der Aufbau des IoT Use Cases

image showing the general setup of the  IoT use case
Abbildung 1. Use Case Aufbau

Das Edge-Gerät ist ein zentrales Element. Es sorgt dafür, dass eine sichere Verbindung des Pumpenaufbaus mit der Record Evolution Plattform hergestellt wird.

Mit den benötigten Zugriffsrechten, erhält man von jedem Browser Zugriff auf das Edge-Gerät. Daraus ergibt sich der Vorteil, dass der Aufbau an Ort und Stelle bleiben kann, während wir von der Ferne aus die App für den Use Case entwickeln — und zwar direkt auf dem Gerät selbst.

Die Daten von sechs Sensoren werden von der Vakuumpumpen-App auf dem Edge-Gerät in einen geschützten Datenpod der Plattform geschickt wo sie automatisiert ausgewertet und live dargestellt werden.

building the vacuum pump
Abbildung 2. Aufbau

Ein an der Unterseite der Grundplatte befestigter Absperrhahn kann verwendet werden, um eine gewünschte Fehlersituation zu erzeugen, indem der Aufbau des Zielvakuums verhindert wird.

attaching the sensors
Abbildung 3. I2C Bus System mit Sensoren
image of the control engine
Abbildung 4. Motorsteuergerät

Die Ansteuerung der Vakuumpumpe erfolgt mit dem Motorsteuergerät G2 18v25 von Pololu. Das Steuergerät sowie ein Teil der Sensoren sind über ein I2C-Bussystem mit dem Edge-Gerät verbunden. 

In diesem IoT Use Case ist das Edge-Gerät ein Raspberry Pi 4. Möglich sind aber auch Steuerungen von WAGO, Beckhoff und andere Unix-fähige Computer.

Die Strommessung erfolgt über einen HLSR 32-P Sensor von LEM. Zusätzlich erfolgt auf der Platine die Messdatenerfassung des Drehzahlsensors sowie die Spannungsmessung mittels zweier Widerstände.

image of the board
Abbilding 5. Platine
image showing the visualization of the pump values
Abbildung 6. Signal Drehzahlsensor A1324

Verbindung mit der Record Evolution Plattform 

Um den Raspberry Pi 4 als Edge-Gerät mit der Plattform zu verbinden, ist es notwendig, eine Micro SD Karte mit dem Record Evolution Betriebssystem ReswarmOS zu brennen.

Der Reflasher von Record Evolution erledigt diese Aufgabe in wenigen Minuten. Mehr dazu finden Sie in der Plattform-Dokumentation.                           

showing the steps of flashing an SD card with the Reflasher
Abbildung 7. Flashen mit dem Record Evolution Reflasher [image credit micro SD card: www.icons8.com]

Anschließend verbindet sich das Edge-Gerät automatisch und bereits nach kurzer Zeit mit der Record Evolution Plattform. Sobald die grüne Gerätelampe im Browser leuchtet ist das Edge-Gerät mit der Plattform verbunden.

IoT use case: device management environment on the platform
Abbildung 8. Alle Edge-Geräte auf einem Blick

Mehrere Edge-Geräte können innerhalb der Plattform gruppiert sowie der aktuelle Standort angezeigt werden. Die geschützten Daten aller  Pumpen werden im Browser analysiert und können für die Produktentwicklung, Wartungsservices oder für eine nutzungsbasierte Abrechnung verwendet werden.

Die Entwicklung der Pumpen App

Eine professionelle Entwicklungsumgebung ist ein weiterer Bestandteil der Record Evolution Plattform. Mit weniger als 30 Zeilen Code zeichnen wir das Signal eines Temperatursensors lückenlos auf und speichern die Daten in der Cloud.

Ein Menü erlaubt die Auswahl eines Edge-Gerätes auf dem die Entwicklung ausgeführt werden soll. So kann der Entwickler mit den echten Sensordaten arbeiten und viel schneller zu einem funktionierenden Ergebnis kommen.

IoT use case dev environment
Abbildung 9. Die Entwicklungsumgebung im Browser

Der Code wird als App verpackt und anschließend im Record Evolution App Store bereitgestellt. Nun können Sie die App schnell auf viele weitere Edge-Geräte ausrollen.

Weitere Apps aus dem öffentlichen App Store der Plattform zeigen beispielsweise den GPS-Standort an oder senden im Fehlerfall eine Nachricht:

snapshot of the IoT app store
Abbildung 10. Die Vakuumpumpen-App im Record Evolution App Store

Messdaten der Pumpe in die Cloud

Die Record Evolution Plattform für IoT und Data Science bietet die Möglichkeit, unterschiedliche Datenquellen einzurichten. Für unseren Aufbau haben wir die IoT-Quelle gewählt.

IoT use case: establishing an IoT data source
Abbildung 11. Angelegte IoT Datenquelle

In einem automatisierten Prozess werden die Daten transformiert und in einer Zieltabelle abgelegt.

Die angelegte Datenquelle empfängt nun die vom Edge-Gerät gesendeten Daten und speichert sie lückenlos in einer Rohtabelle in der Cloud. In der “Datenpipe” werden die Datenpakete in ein für Analysen zugängliches Format transformiert und in einer Zieltabelle historisch langfristig abgelegt. Eine Vorschau erlaubt den Blick in die live ankommenden Daten. Wer möchte, kann darüber hinaus die Daten im Excel-Format herunterladen.

IoT use case: transforming the incoming data in pipes
Abbildung 12. Automatisierte Datentransformation

In der Cloud liegen alle Daten zentral an einem sicheren Ort und neue Daten fügen sich nahtlos an. Das ermöglicht die standortunabhängige Auswertung fast unbegrenzt großer Datenmengen.  Es besteht aber auch die Möglichkeit, das gesamte System vor Ort im eigenen Rechenzentrum zu betreiben oder auf einer Virtual Private Cloud.

Analyse der Pumpenmessdaten 

Im Analysebereich der Plattform filtert die folgende Abfrage die vorhandenen Messdaten des Pumpendauerlaufs auf das angegebene Zeitinterval. Zusätzlich können wir folgende Messgrößen ableiten:

  1. Motormoment
  2. Elektrische Leistung
  3. Mechanische Leistung
  4. Wirkungsgrad
  5. Kumulative Energiekosten
analyzing the data in data science workbooks
Abbildung 13. Analyse der Messdaten

Live Kennlinien im Browser

Unter dem folgenden Link können Sie sich die Kennlinien des Pumpendauerlaufs ansehen und in die Daten hineinzoomen, wenn Sie ein Fenster mit der Maus im Bildschirm aufziehen: https://studio.record-evolution.com/infoserve/marko/Vakuumpumpe/1142/a3c7d7631fa1227b0f610c44e1934b6b

visualizing the vacuum pump data with a custom infographic
Abbildung 14. Kennlinien im Browser

Und das ist nur der Anfang. Von hier aus können wir viele verschiedene Anwendungsfälle entwickeln. Zum Beispiel ist es jetzt einfach, Ihre Flotte zu erweitern und auf mehrere Vakuumpumpen zu skalieren, die gleichzeitig arbeiten. Dazu müssen Sie nur weitere Raspberry Pis flashen und sie zu Ihrem Schwarm oder Ihrer Gerätegruppe hinzuzufügen.

Möchten Sie mehr über den IoT Use Case erfahren? Dann vereinbaren Sie hier eine online Demo-Präsentation und starten Sie den Prototypen von Ihrem Browser oder schreiben Sie mir eine Nachricht. Gerne beantworte ich Ihre Fragen.

Ihr Ansprechpartner:

Bild von Marko Petzold

Marko Petzold
Record Evolution GmbH
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