Die ADAS & Autonomous Vehicle Technology Expo ist zu Ende – wir bedanken uns herzlich bei den zahlreichen Besuchern auf unserem Stand und für den interessanten Face-to-Face Austausch. Was haben uns die persönlichen Gespräche gefehlt! Wir freuen uns, auch nächstes Jahr wieder einige ADAS Experten an unserem Stand begrüßen zu dürfen.
Weitere Informationen zu ausgestellten Systemen finden Sie in unserer Automotive Broschüre hier auf Deutsch oder hier auf Englisch.
Nur noch einen Monat – Die ADAS & Autonomous Vehicle Technology Expo findet nach langem Warten vom 21. bis 23. Juni 2022 in Stuttgart statt. Erleben Sie die neuesten Technologien für ADAS und autonomes Fahren! InoNet präsentiert die aktuelle Produktneuheit für ADAS & AD Tests und KI-Applikationen sowie weitere Embedded Lösungen für die Fahrzeugentwicklung in Halle 6, Stand 6614.
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Vom 21.-23. Juni 2022 findet wieder die embedded world statt.
Sie wollen mehr über Embedded PCs erfahren und die aktuellen Trends mitbekommen, haben aber keine Zeit auf die #ew22 zu gehen? Dann besuchen sie uns dort DIGITAL! Lernen Sie unsere neuen Produkte aus dem Bereich Embedded PCs kennen und sparen Sie gleichzeitig Zeit und Kosten. Bei Fragen stehen Ihnen unsere Mitarbeiter per Chat oder Video-Call zur Verfügung.
Besuchen Sie zudem unseren Vortrag zum Thema „Durch Einsatz leistungsstarker Edge Computing-Systeme Produktionsprozesse optimieren“, welcher am 23.06.22 um 11-11:30 Uhr im Ausstellerforum 2 stattfindet.
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Ex-Panel PC als Visualisierungs- und Steuerungsrechner:
Fast jeder von uns hat schon mal ein Parfüm gekauft, doch nur die wenigsten werden sich gefragt haben, wie diese hergestellt werden. Dabei ist das ein sehr spannendes Thema.
In besonderen Umgebungsbedingungen, wie beispielsweise in der Parfüm- und Aromenindustrie oder der chemischen Industrie, besteht Explosionsgefahr. Bereits bei kleinen Mengen brennbarer Gase kann ein kleiner Funke zu einer Explosion führen. Daraus ergeben sich besondere Herausforderungen für den Einsatz von HMI (Human Machine Interfaces) zur effizienten Prozesssteuerung. Um die Sicherheit in den Betrieben zu gewährleisten, hat die InoNet gemeinsam mit dem Kunden Fricke Abfülltechnik GmbH & Co. KG einen explosionsgeschützten Panel PC (Ex-Panel PC) entwickelt. Wie dieser genau funktioniert, können Sie hier in unserem Artikel in der PC & Industrie nachlesen.
Der Einsatz fortgeschrittener Fahrerassistenzsysteme (ADAS) führt zu einer zunehmenden Anzahl an Sensoren, Aktuatoren und Modulen im Fahrzeug, die über Datenbusse Informationen transportieren und mit dem Steuergerät kommunizieren. Automobilhersteller stehen daher in der Fahrzeugentwicklung vor der Herausforderung, immer größere Datenmengen bei Testfahrten/ HiL-Simulationen aufzuzeichnen, zu speichern und auszuwerten. Ingenieure der InoNet haben zusammen mit namhaften Kunden aus der Automobilindustrie zukunftsweisende Systeme für den ADAS-Bereich und KI-Anwendungen entwickelt.
Der robuste Car HPC MAYFLOWER®-B17-LiQuid bringt mit leistungsstarker CPU (AMD® EPYC™ oder Dual Intel® Xeon®) und fünf Grafik-/Tensor-Karten (NVIDIA®), beide flüssigkeitsgekühlt, Serverperformance ins Fahrzeug und eignet sich ideal für KI/GPU- und Sensorfusions-Applikationen im ADAS-Bereich. Weitere zwei der insgesamt sieben PCIe x16 (Gen 4) Slots können mit Erweiterungskarten (Ethernet, CAN, LIN, etc.) ausgestattet werden. Darüber hinaus sorgen bis zu zwei optionale QuickTray®s, robuste Wechsel-Datenträger im Schubladendesign mit vier NVME SSDs im Raid-0-Verbund, nicht nur für enorme Speicherkapazität (120 TB je QuickTray®) und eine hohe Schreibgeschwindigkeit ohne Drosselung, sondern auch für eine einfache Handhabung beim Speicheraustausch zwischen Fahrzeug und Auswertestation. Mit der flexibel konfigurierbaren Plattform trägt InoNet einen wichtigen Beitrag zur Fahrzeugsicherheit bei. Vorgestellt wird das System auf der ADAS & Autonomous Vehicle Technology Expo (21.-23. Juni; Stand 6614).
Den vollständigen Artikel in der HANSER Automotive können Sie hier lesen.
Bestrahlungen dienen in der Krebstherapie dazu, die Erbsubstanz der Tumorzellen im Körper eines Patienten so zu schädigen, dass diese in der Folge absterben. Das Problem: Bei einer solchen Therapie wird immer auch gesundes Gewebe mitzerstört. Um hier größere gesundheitliche Kollateralschäden auszuschließen, wird die Bestrahlungsdauer daher stets auf ein notwendiges Minimum begrenzt. Ein InoNet-Großkunde aus der Medizintechnik hat daher eine Methode entwickelt, mit dessen Einsatz die Wirksamkeit solcher Radiotherapien erhöht bzw. die Dauer der Bestrahlung deutlich verlängert werden kann. Mit der kombinierten Anwendung von Tracking-Technologien wie Oberflächen-, Wärme- und Röntgenmonitoring lassen sich geschädigte Gewebepartien deutlich präziser von gesunden selektieren und Bewegungen des Patienten während der Bestrahlungszeit millimetergenau registrieren. Entsprechend kann dessen Position auf dem Behandlungstisch „in Echtzeit“ angepasst und der Patient somit noch effektiver bestrahlt werden.
Voraussetzung für den erfolgreichen Betrieb eines solchen Systems ist eine leistungsstarke und zuverlässige Workstation mit hoch performanter CPU und GPU für eine möglichst schnelle Verarbeitung umfangreicher Sequenzen von Bild- und Videodaten in 3D. Weitere Voraussetzung: Sämtliche Komponenten müssen als medizinisches Produkt gekennzeichnet bzw. zertifiziert sein. Für die medizinischen Zwecke ebenso obligatorisch ist die Einrichtung einer unabhängigen Stromversorgung.
Hohe Ansprüche an die Leistungsfähigkeit der Hardware sind in der Medizintechnik eher die Regel als die Ausnahme. Besonders in diesem Fall waren jedoch die Anforderungen, die der Kunde hinsichtlich der Maße eines zusätzlich maßgeschneiderten Serverschranks und damit auch mittelbar für die darin eingesetzte Workstation vorgab. Der Serverschrank sollte dimensional wie ein Schreibtischunterschrank konzipiert werden. Veredelt werden sollte er durch eine Optik, in der sich auf möglichst „schicke“ Weise das Corporate-Design des Kunden wiederfinden ließ. Die Lüftung wurde durch perforierte Türen (im entsprechenden Kunden-CD) unterstützt, das Kühlkonzept auf einen 24/7-Einsatz optimiert. Der neu konzipierte Serverschrank bietet dabei Platz für bis zu zwei 19-Zoll-Industrie-PCs. Da der Mini-Serverschrank in der Tiefe auf 450mm begrenzt war, musste auch der eingesetzte PC mit vorgegebener Standbreite von 19 Zoll und vier Höheneinheiten auf 350 mm Tiefe verkürzt werden. Dies alles ohne Kompromiss bei der Hardware-Ausstattung, was bedeutet: Vier Steckkarten können, inklusive zweier leistungsstarker Grafikkarten (etwa PNY-RTX4000), Platz finden.
Produktbild: Mini-Serverschrank mit InoNet Workstation
In enger Zusammenarbeit mit dem Design-Engineering des Kunden konnten die InoNet-Techniker Maße und Funktionalitäten optimal aufeinander abstimmen. Die gemeinsam entwickelte Lösung verknüpfte dabei sämtliche Anforderungen zu der gewünscht hochleistungsfähigen, dabei äußerst kompakten Servereinheit. Ermöglicht wird dies durch den Einsatz von NICI (Next InoNet Computer Innovation). Über das NICI-Design mit parametrischem Aufbau kann ein System in seiner Abmessung und Ausstattung flexibel an die Anforderungen des Kunden angepasst und diesem bereits in der Konzeptionsphase als 3D-Modell präsentiert werden.
Weiterer Kundenvorteil: Durch die kundenspezifische Konfiguration kann InoNet seinem Kunden die Langzeitverfügbarkeit des Systems garantieren!
Faster detection, better insights
Die zunehmende Funktionalität von Fahrassistenzsystemen und das Fortschreiten im Bereich des automatisierten Fahrens (ADAS&AD) gehen mit komplexen Test- und Validierungsanwendungen in der Fahrzeugentwicklung einher. Automobilhersteller stehen vor der Herausforderung, immer größere Datenmengen bei Testfahrten aufzuzeichnen, zu speichern und auszuwerten. Ingenieure der InoNet entwickeln gemeinsam mit namhaften Kunden zukunftsweisende Systeme.
High-Speed Datenerfassung, -speicherung und -transfer im Handumdrehen
Für das Testen von Fahrassistenzsystemen eignet sich die InoNet Inomotive® Workstation-II als robuster und gleichzeitig kompakter In-Vehicle PC. Die Anforderung nach mehr Speicher und neuen Funktionalitäten haben zu einem Upgrade der bisherigen Workstation geführt. Das neue, 15% leichtere Gehäuse bietet Platz für bis zu fünf SSDs und Flexibilität mit Steckplätzen für sieben Erweiterungskarten. So können diverse Automotive Bus-Schnittstellen, wie CAN, LIN und Automotive Ethernet für den Anschluss der Sensorik je nach Anwendungsfall über unterschiedlichste Messkarten von Drittanbietern bedient werden. Intel® Core™ i CPUs der 10. Generation bis i9-10900 sorgen zudem für hohe Leistung auf kleinem Raum und die Erweiterbarkeit des Systems um Grafik- und Tensorkarten liefert Leistung für HQ-Videoaufnahmen und rechenintensive KI-Anwendungen. Dank vielseitiger Schnittstellen, wie unter anderem 2x Gbit LAN können die Daten über Ethernet-Leitungen und Netzwerk-Switches schnell zum Logger geleitet werden.
Das eigenentwickelte InoNet QuickTray®, eine Art Schublade mit einer 5.25“ Aufnahme, fungiert als optionales Speicher-Kit, das nach dem Datenlogging direkt in die Auswertestation geschoben werden kann. Dabei gewährleisten sowohl NVMe als auch SATA-Technologie einen schnellen und konstanten Datentransfer. Durch den Einsatz moderner NVMe-Technologie im InoNet QuickTray® mit Platz für vier SSDs können zusätzlich bis zu 120 TB Speicher bei einer Datenschreibrate von 14 GB/s erreicht werden. Ein Weitbereichsnetzteil sowie diverse Montagemöglichkeiten (Halterungen, Befestigungsschienen) bieten außerdem Flexibilität im Hinblick auf den Einsatz der Inomotive®Workstation-II im Fahrzeug.
Wem das jetzt noch nicht reicht, der sollte definitiv weiterlesen.
Zukunftsweisendes High-Performance Computing für teil- und hochautomatisiertes Fahren
Hände vom Lenkrad und sich dabei sicher fühlen – Damit automatisiertes Fahren in Zukunft möglich sein kann, müssen zuverlässige Testverfahren bei der Fahrzeugentwicklung stattfinden. Insbesondere bei der Entwicklung autonomer Fahrfunktionen Level 3-5 kommt es zu einem enormen Datenaufkommen. Die neue Car-Server Plattform ist genau auf diese Testverfahren ausgerichtet. Zu der Produktserie gehört ein wassergekühlter Car HPC für anspruchsvolle Analyseaufgaben und Deep Learning-Anwendungen mit mehreren Tensorkarten und wahlweise Dual Intel® Xeon® CPU. Die InoNet hat damit ein „State-of-the-Art“ erreicht, das einen großen Teil zur Sicherheit der Testverfahren für automatisiertes Fahren beiträgt und auch bisherige Testkunden aus der Automobilbranche sind begeistert.
Faster detection, better insights – mit leistungsstarker CPU
Erleben Sie das InoNet Automotive Produktportfolio live auf der:
ADAS & Autonomous Vehicle Technology Expo – Stand 6614
160 kg weniger Plastik im Meer – Unsere Weihnachtsaktion war ein voller Erfolg.
Dank zahlreichem Feedback haben wir gemeinsam dazu beigetragen, dass 160 kg Plastik aus dem Meer gefischt wurden. Ein großes Danke an alle Beteiligten!
Wir möchten diese Aktion jetzt verlängern. Das ganze Jahr 2022 über sammeln wir Kundenfeedback und summieren unsere Spende für nächstes Weihnachten auf.
Sie sind bereits Kunde? Dann können Sie in unter 3 Minuten das Formular ausfüllen und Gutes tun!
InoNet ist langjähriger Intel® Partner und gehört ab sofort auch zu den wichtigsten Intel® Industrial IoT Spezialisten. Die Mitgliedschaft in der Intel® Partner Alliance verschafft InoNet bevorzugten Zugriff auf weltverändernde Technologien, ein dediziertes Partnernetzwerk sowie besonderen Support. Dabei kann InoNet seinen Kunden eine Langzeitverfügbarkeit der Embedded-Prozessoren anbieten, sodass InoNet-Kunden die Sicherheit haben, ein langfristig passgenaues System ohne kostspielige Re- und Neuzertifizierungen zu erhalten. Der vorrangige Zugang zu CPU-Samples ermöglicht der Entwicklungsabteilung die frühzeitige Konzipierung noch leistungsstärkerer Industrie PCs und die Erweiterung des IIoT Portfolios.
Seien Sie gespannt auf High-Performance Embedded PCs mit Intel® CPUs der 12. Generation. Die Generation Alder Lake sorgt mit bis zu 16 Kernen und 24 Threads für eine erhebliche Performance-Steigerung gegenüber der Vorgängergeneration (single/multi-thread-, graphics- & integrierte GPU-Performance) und bietet viele spannende neue Features für industrielle IoT Anwendungen. Dabei setzt Alder Lake auf hybrides Design und Skalierbarkeit durch spezialisierte Kerne für unterschiedliche Aufgaben im IIoT – Performance Cores (P) mit 2 Threads und Efficiency Cores (E) mit einem Thread – und schafft damit die Voraussetzung für integrierte hochleistungsfähige KI für Inferencing- und Machine-Vision-Anwendungen.
In der Produktionshalle zählt jede Sekunde. Hersteller müssen in der Lage sein, anfallende Daten schnell zu verarbeiten, um die Produktionsqualität sicherzustellen und rechtzeitig auf Abweichungen reagieren zu können. Vorausschauende Wartung und automatisierte Produktionsvorgänge steigern die Fertigungsqualität, die Standzeiten und Verfügbarkeit der Produktionsanlagen und somit die Wettbewerbsfähigkeit von Industrie-Unternehmen. Durch die fortschreitende Vernetzung und Kommunikation von Sensoren und Maschinen in der Produktionshalle entstehen immer größere Datenmengen, die in kürzester Zeit übertragen und verarbeitet werden müssen. Dies erfordert unter anderem hohe Rechenleistung gekoppelt mit hoher Bandbreite. Edge Computing soll ein Teil der Lösung sein.
Mit Hilfe von Edge Computing können Daten dezentral an ihrem Entstehungsort, also in der Werkhalle maschinennah verarbeitet werden. Gartner, ein führendes IT-Marktforschungs- und Beratungsunternehmen, versteht die Technologie als Antwort auf die steigende Datenmenge in der Produktionshalle sowie die Nachfrage nach niedrigen Latenzzeiten und der Widerstandsfähigkeit gegenüber Netzwerkunterbrechungen (K. Costello, Gartner 2021). Latenzen bezeichnen dabei den Zeitraum, den ein Datenpaket vom Sensor zur Datenverarbeitungseinheit und wieder zurück zum Aktor inklusive der Verarbeitungszeit benötigt. Edge Computing ist somit die Schlüsseltechnologie der Industrie 4.0 bzw. des Industrial Internet of Things (IIoT). Dabei steht die lokale Datenverarbeitung innerhalb des Firmencampus im Vordergrund. Der Übergang vom Firmencampus ins öffentliche Internet wird als die trennende Kante (engl. Edge) bezeichnet. Gemäß dieser Definition schließt die Datenverarbeitung innerhalb der Edge sämtliche Komponenten auf dem Firmencampus, wie Sensoren, Aktoren, Speicherprogrammierbare Steuerungen, Industrie Computer, IT Infrastruktur, wie Switche, Router und Gateways, sowie on premise-Cloud Server mit ein.
Abbildung 1: Was ist Edge Computing
Typische Anwendungsszenarien für das Edge Computing sind zum Beispiel die Erfassung von allen Umgebungs- und Fertigungsparametern, das sogenannte Condition Monitoring und die sich durch Auswertung dieser Daten ergebende Möglichkeit der vorausschauenden Maschinen- und Anlagenwartung (Predictive Maintenance). Entscheidend ist, dass die über Sensoren gesammelten Datenmengen zu Produktionsparametern (z.B. Maschinenzustand, Qualitätsparameter) sowohl kontinuierlich erfasst als auch rechtzeitig verarbeitet werden damit entsprechende Aktionen rechtzeitig eingeleitet werden können. So kann das Normverhalten der Anlagen festgelegt und Abweichungen überwacht und vorhergesagt werden. Die dazu notwendigen Rechen- und Verarbeitungskapazitäten, können sowohl über eine zentrale Stelle, der Cloud, als auch lokal innerhalb der Edge, bereitgestellt werden. Obwohl Cloud-Lösungen in den letzten Jahren mit ihrer zentralen Verarbeitung, Speicherung und Bereitstellung von Daten sowie ihrer einfachen Skalierbarkeit auch im industriellen Umfeld immer mehr an Beliebtheit erfahren haben, hat sich gezeigt, dass Cloud Lösungen alleine an ihre Grenzen stoßen. Bei vielen Anwendungen im Shopfloor-Bereich ist eine Zentralisierung in der Cloud aufgrund von Echtzeitanforderungen, hohen anfallenden Datenmengen und Bandbreitenanforderungen sowie dem Wunsch nach erhöhter Datensicherheit nicht zielführend. Für die Prüfung und frühzeitige Aussortierung qualitativ minderwertiger Produkte auf dem Fließband per Bewegtbildauswertung wird beispielsweise hohe zur Verfügung stehende Bandbreite sowie hoch performante Bildauswertung benötigt. 3D/4D Kameras erzeugen Datenströme im Gigabit Bereich und Latenzen würden die Qualität beeinträchtigen, wenn fehlerhafte Produkte weiterverarbeitet werden. Ein Beispiel hierfür ist die automatisierte Objekterkennung in der Lebensmittelindustrie. Pizzen werden durch hochauflösende Kameras erfasst und die Messdaten via Ethernet an Embedded Edge Server an der Anlage übertragen. Dies erfordert hohe Rechenleistung und GPU Computing zur parallelen Verarbeitung komplexer Daten. Diese Analyse der Messdaten führt automatisch zu einer Folgeaktion, wie der Entfernung des fehlerhaften Exemplars aufgrund von abweichender Form, Belag oder Dicke. Über den Edge-Computer erfolgt rechtzeitig die Ansteuerung der Pneumatik, die mittels Pressluft das fehlerhafte Produkt aussortiert. Die Daten werden anschließend in die Cloud zur Langzeitauswertung der Fehlerarten und Ableitung von Prozessoptimierungen übertragen.
Abbildung 2: Industrielle Bildverarbeitung mit der InoNet Concepion®-tXf-L-v2
Daten können vor Ort direkt an der Maschine genutzt und für die Cloud konsolidiert werden. Man kann dies als Optimierung des „alles in die Cloud“ Konzeptes zurück zur lokalen Verarbeitung der Daten am Entstehungsort betrachten – eine zwingend notwendige, wie auch zielführende Renaissance des Edge Computing. Denn tatsächlich ist das Grundprinzip keine Neuerfindung und Edge Computing bereits eine bewährte Technologie. Industrie PCs übernehmen Datensammlung und -auswertung sowie automatische Maschinensteuerungen in der Werkhalle. Dabei sollte jedoch im Hinterkopf behalten werden, dass die Bedeutung und die Begrifflichkeit des Edge Computing immer in Zusammenhang mit der Cloud betrachtet werden muss. Wenn große Datenmengen übertragen werden und die Datenübertragungsbandbreite begrenzt ist, werden Vorverarbeitungs- und Datenextraktionsschritte auf dem Edge-Gerät ausgeführt und nur die bereits vorverarbeiteten Daten an die Cloud übertragen. Wichtige, latenzunkritische Daten können so für Analysezwecke in der Cloud aufbereitet werden. Daher gehen Edge und Cloud Computing Hand in Hand. Indem Edge Computing-Systeme große Datenmengen lokal verarbeiten und nur relevante Daten in die Cloud übertragen werden, verringern sich die Speicher- und Übertragungskosten für breitbandigen Datentransfer.
Je nach Einsatzgebiet müssen sich Anwender entscheidende Fragen stellen, um Edge Computing effizient zu nutzen: Wofür, wo und wann werden die Daten benötigt? Sind die Informationen lokal und standortgebunden für latenzkritische Aufgaben oder zentral für Analysezwecke relevant? Welche Umgebungs- und Anwendungsanforderungen bestehen? Um die anwendungsspezifischen Anforderungen in der Industrie zu erfüllen, ist robuste und gleichzeitig leistungsstarke Hardware gefragt, da Umgebungsanforderungen je nach Shopfloor/Schaltschrank Einsatz variieren. Als Edge Computing Systeme können diverse Embedded Computer dienen. Neben zuverlässigem Dauerbetrieb, leistungsstarker CPU und industrieharten Komponenten mit hoher MTBF, werden je nach Anwendungsbereich weitere Anforderungen an einen innerhalb der Edge eingesetzten Industrie PC gestellt. Diese sind unter anderem die Unterstützung spezifischer Busprotokolle durch entsprechende Schnittstellen (Feld-, Sensor-, und Datenbusse), Zertifizierungen für vertikale Märkte, Liefersicherheit und Langzeitverfügbarkeit.
Abbildung 3: Anforderungen an Edge Computing-Systeme
Abbildung 4: InoNet Concepion®-hX zur Steuerung von Dosieranlagen
Darüber hinaus kann eine unterbrechungsfreie Stromversorgung (USV) eingesetzt werden, um auch bei Störungen im Stromnetz die Versorgung kritischer elektrischer Lasten sicherzustellen. Ein erweiterter Betriebstemperaturbereich ermöglicht den Einsatz des Systems auch bei starker Hitze oder Temperaturen unterhalb des Gefrierpunkts. Embedded Computer enthalten durch passive Kühlung und den Einsatz von SSDs keine sich drehenden Teile und stecken Vibrationen oder Erschütterungen mühelos weg. Für Condition Monitoring und Anlagensteuerung kann beispielsweise die kompakte InoNet Concepion®-hX eingesetzt werden. Die zehnte Intel® Prozessorgeneration „Comet Lake-S“ auf einem Industrie-Mainboard sorgt durch bis zu 10 Cores und 20 Threads für eine erhebliche Performance unter extremen Umgebungstemperaturen von -10 ~ 55°C. Charakterisierend für diesen robusten Embedded PC ist sein, im Verhältnis zu seiner Performance, kleiner Formfaktor und damit eine hohe Funktionsdichte mit vielseitigen Schnittstellen. Damit findet er sowohl direkt an der Maschine als auch im Schaltschrank seinen Platz. Je nach Anwendungsbereich entstehen unterschiedliche Anforderungen, die bedacht werden müssen. Wichtig ist der frühzeitige Austausch mit Experten vor der Anschaffung, um eine langfristig flexible, auf die Anwendung zugeschnittene und kosteneffiziente Lösung zu wählen. Die Bedeutung des Edge Computing für das IIoT zeigt die Wichtigkeit von ausfallsicheren Edge Computing-Systemen auf, die als intelligentes System einen Grundbaustein für den Erfolg in einer vernetzten Produktionshalle darstellen.
Den vollständigen Beitrag in der PC & Industrie können Sie hier lesen.