Das Internet der Dinge legt naturgemäß nahe, dass Geräte verschiedener Hersteller, die unterschiedliche Kommunikationsprotokolle verwenden, Daten austauschen können. Auf diese Weise können Sie Geräte oder ganze Prozesse verbinden, die zuvor nicht interagieren konnten.
Smart City, Smart Network, Smart Building, Smart Home ...
Die meisten intelligenten Systeme sind entweder auf Interoperabilität zurückzuführen oder wurden mit ihrer Hilfe erheblich verbessert. Ein Beispiel ist die vorausschauende Wartung von Baumaschinen. Während in der Vergangenheit empirisch ein Wartungsbedarf aufgrund des Einsatzes von Geräten zu erwarten war, werden diese Informationen jetzt durch Daten ergänzt, die von Geräten wie Vibrations- oder Temperatursensoren stammen, die direkt in die Maschine eingebaut sind.
Der Datenaustausch kann entweder direkt zwischen Netzwerkteilnehmern oder über Gateways erfolgen, wie bei der Datenübertragung mit verschiedenen Kommunikationstechnologien.
Gateways
Gateways werden manchmal als Edge-Geräte bezeichnet, z. B. Sensoren außerhalb der Einrichtung, die eingehende Daten in der Cloud speichern können, wenn die Kommunikation mit der IoT-Plattform fehlschlägt. Darüber hinaus können sie Daten verarbeiten, um ihre Größe zu verringern, und nur die Werte an die IoT-Plattform übertragen, die eine Anomalie aufweisen oder akzeptable Grenzwerte überschreiten.
Ein spezieller Gateway-Typ ist der sogenannte Datenkonzentrator, dessen Aufgabe es ist, Daten von angeschlossenen Sensoren zu sammeln und über eine andere Art der Kommunikation, beispielsweise per Kabel, weiterzuleiten. Ein typisches Beispiel ist ein Gateway, das mithilfe der im Heizraum eines Gebäudes installierten IQRF-Technologie Daten von mehreren Kalorimetern erfasst und diese dann mithilfe eines Standard-IP-Protokolls wie MQTT an die IoT-Plattform sendet.
Direktkommunikationsgeräte sind hauptsächlich Einzwecksensoren wie Impulssensoren für Stromzähler, die mit SIM-Karten ausgestattet werden können. Zu den Geräten, die Gateways verwenden, gehören beispielsweise Bluetooth Low Energy-Sensoren, die den Kohlendioxidgehalt in einem Raum messen.
Drahtlose Netzwerke
Zusätzlich zu Standard- und weit verbreiteten proprietären öffentlichen Kommunikationstechnologien wie SigFox- oder 3G / 4G / 5G-Mobilfunknetzen verwenden IoT-Geräte auch lokale drahtlose Netzwerke, die zur Lösung eines bestimmten Problems entwickelt wurden, z. B. um Daten von Luftverschmutzungssensoren zu sammeln. Zum Beispiel LoRaWAN. Jeder kann sein eigenes Netzwerk aufbauen, aber es ist wichtig zu bedenken, dass er auch für dessen Wartung und Instandhaltung verantwortlich ist. Dies kann eine schwierige Aufgabe sein, da diese Netzwerke in nicht lizenzierten Bereichen betrieben werden.
Vorteile der Nutzung öffentlicher Netzwerke:
- Einfache Netzwerktopologie für die Bereitstellung von IoT-Geräten
- vereinfachte Wartung von Verbindungen;
- Der Betreiber ist für die Funktionalität des Netzwerks verantwortlich.
Nachteile der Nutzung öffentlicher Netzwerke:
- Die Abhängigkeit vom Netzbetreiber macht es unmöglich, Kommunikationsfehler zu finden und rechtzeitig zu korrigieren.
- Abhängigkeit vom Signalabdeckungsbereich, der vom Bediener festgelegt wird.
Vorteile des Betriebs Ihres eigenen Netzwerks:
- Die Gesamtverbindungskosten können für bestimmte angeschlossene Geräte (z. B. Sensoren) optimiert werden.
- längere Batterielebensdauer bzw. weniger Anforderungen an die Batteriekapazität.
Nachteile des Betriebs Ihres eigenen Netzwerks:
- die Notwendigkeit, ein gesamtes Netzwerk zu erstellen und die Stabilität der drahtlosen Kommunikation sicherzustellen. Probleme können jedoch auftreten, wenn sich beispielsweise Gebäudefunktionen oder Betriebsbereitschaft ändern und die Sensoren dadurch ein Signal verlieren können, da sie normalerweise eine geringere Datenübertragungsleistung haben.
Schließlich ist zu beachten, dass es die Interoperabilität von Geräten ist, die es uns ermöglicht, die gesammelten Daten mithilfe von Technologien wie maschinellem Lernen oder Big Data-Analyse zu verarbeiten und zu analysieren. Mit ihrer Hilfe können wir einen Zusammenhang zwischen Daten finden, der uns bisher unklar oder trivial erschien, sodass wir Annahmen darüber treffen können, welche Daten in Zukunft gemessen werden.
Dies trägt zu einem neuen Blick auf die Funktionsweise der Umwelt bei, beispielsweise um Energie effizienter zu nutzen oder verschiedene Prozesse zu optimieren und letztendlich die Lebensqualität zu verbessern.