Die Vorteile der Systemsimulation unter Einbeziehung von IoT-Software und Daten




Für viele Ingenieure ist das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT) Neuland. Dennoch müssen sie die Best Practices für Design und Validierung der komplexen Systeme anwenden, die das Kernstück dieser Entwicklung bilden. Lesen Sie weiter, um herauszufinden, wie Sie mit der Modell- und Systemsimulation Probleme frühzeitig identifizieren und beheben sowie überprüfen können, ob ein erstelltes Produkt die ursprünglichen Anforderungen erfüllt und sich erwartungsgemäß verhält.

Zustimmung der Stakeholder

Durch die Modellierung von IoT-Systemen bietet sich die Gelegenheit, intelligente Produkte vor der Erstellung von Prototypen zu simulieren. So können Mashups, Anwendungen und Datenverbindungen getestet werden, bevor die Software erstellt und die Sensoren gefertigt werden. Wenn ein IoT-System modelliert und dieses Modell dann visuell simuliert wird, können Stakeholder das vorgeschlagene Design und etwaige Probleme besser verstehen und sich auf eine Lösung einigen.

Angenommen, ein Hersteller hat mit Integrity Modeler einen Elektro-Lkw entworfen. Das Modell ist eine digitale Darstellung der Lkw-Teile, des Kontexts und der Dienste, die der Lkw bereitstellt. Außerdem repräsentiert es die Funktionen, die Physik und die Algorithmen, die mit dem Motor, den Akkus und anderen wichtigen Systemkomponenten verknüpft sind.

In Integrity Modeler SySym kann ein Ingenieur eine Simulation erstellen, die eine virtuelle Begehung des Modells zeigt. Beispielsweise kann der Ingenieur demonstrieren, wie der Lkw auf einer geplanten Route durch die Straßen New Yorks fährt. Während dieser Simulation könnten die Stakeholder sehen, wie der Lkw beschleunigt und bremst, wie viel Strom verbraucht wird und wie viel Ladung im Akku verbleibt. Da auch die Geschwindigkeit des Lkws gezeigt wird, könnten sie die Reichweite des Elektro-Lkws feststellen. Sie könnten sich sogar auf Funktionsdetails wie das Verhalten der Reifen auf der Straße konzentrieren. Sie können also beliebige visuelle Darstellungen des zugrunde liegenden Modells aufrufen. 

Diese Art der Simulation hilft Stakeholdern, besser festzustellen, ob sich das System wie erwartet verhält oder von den Erwartungen abweicht. Möglicherweise zeigt die Simulation, dass dem Lkw nach nur wenigen Kilometern der Strom ausgeht. Mit diesem Wissen wäre das Team in der Lage, den Systementwurf zu korrigieren, bevor die Entwicklung weiter fortschreitet.

Außerdem können Ingenieure mithilfe der Simulation die Benutzeroberfläche ihrer IoT-Anwendung überprüfen. Die Daten, die von der Simulation erzeugt werden, z. B. Standort und Geschwindigkeit des Lkws, können an die ThingWorx-Cloud gesendet und in einem Dashboard dargestellt werden. Dadurch können sich die Ingenieure ein Bild von den Daten in der Benutzeroberfläche der eigentlichen IoT-Anwendung machen, bevor sie Code oder Prototypen erstellen. 

Validierung der realen Leistung

Sobald ein Prototyp oder ein Produkt gebaut wurde, können echte Sensordaten wieder in die ursprüngliche Simulation eingespeist werden, um zu überprüfen, ob sich das System erwartungsgemäß verhält. Durch die Erfassung der Daten und den Vergleich mit dem ursprünglichen Modell können Ingenieure die reale Leistung mit den ursprünglichen Annahmen und Analysen vergleichen.

Anhand des Vergleichs realer Daten mit frühen Entwürfen für die Performance-basierte Analyse können Hersteller feststellen, ob sich ein Produkt erwartungsgemäß verhält und das digitale Modell die reale Welt korrekt nachzeichnet und somit für zukünftige Entwürfe verwendet werden kann. Wenn das Modell den Anforderungen nicht entspricht, können die Ingenieure es anpassen und erneut ausführen.

Angenommen, in unserem Beispiel stellt sich beim Datenvergleich heraus, dass das Modell des Elektro-Lkws Defizite aufweist. Die Ingenieure könnten eine niedrigere Drehmomentbegrenzung in der Antriebsschlupfregelung festlegen und gleichzeitig die Feuchtigkeit in die Umweltfaktoren aufnehmen, die in der Benutzeroberfläche angezeigt werden. Das wäre ein Beitrag zur kontinuierlichen Verbesserung sowohl des Modells als auch des Produkts.

Den Bogen so zu schließen, bietet zahlreiche Vorteile. Unternehmen können Produkte sehr frühzeitig im Entwicklungszyklus simulieren und die Zustimmung der Stakeholder zum Design ihrer IoT-Systeme einholen. Es ist sogar möglich, mithilfe realer Produktdaten zukünftige Simulationen und die Produkte selbst zu verbessern.