{"id":376,"date":"2025-06-10T14:22:06","date_gmt":"2025-06-10T06:22:06","guid":{"rendered":"https:\/\/dummy.xtemos.com\/woodmart2\/furniture2\/?p=376"},"modified":"2025-12-16T21:53:29","modified_gmt":"2025-12-16T13:53:29","slug":"industrial-sensors-for-physical-ai-systems-in-the-world-of-smart-manufacturing","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.lxbchip.com\/de\/industrial-sensors-for-physical-ai-systems-in-the-world-of-smart-manufacturing\/","title":{"rendered":"Industrielle Sensoren f\u00fcr physische KI-Systeme in der Welt der intelligenten Fertigung"},"content":{"rendered":"

Einf\u00fchrung<\/h3>\n

Intelligente Fertigung bedeutet die Konvergenz digitaler Technologien mit traditionellen Fertigungsverfahren. Im Mittelpunkt dieses Wandels steht die physische k\u00fcnstliche Intelligenz (KI), die KI-Algorithmen mit physischen Systemen wie Roboterarmen, fahrerlosen Transportsystemen (FTS) und CNC-Maschinen (Computer Numerical Control) verbindet. Damit diese Systeme effektiv arbeiten k\u00f6nnen, ben\u00f6tigen sie Echtzeitdaten aus der physischen Umgebung - hier kommen die Sensoren ins Spiel. Als Augen und Ohren sind Industriesensoren in der modernen Fertigung und Automatisierung unentbehrlich geworden. Sie haben sich von einfachen Messger\u00e4ten zu hochentwickelten Systemen entwickelt, die verschiedene Aspekte der diskreten und Prozessautomatisierung erkennen und \u00fcberwachen k\u00f6nnen. In Verbindung mit KI (visuelle KI, akustische KI oder physikalische KI) erm\u00f6glichen Industriesensoren selbstlernende physische Systeme, die die Produktivit\u00e4t, Sicherheit, digitale Zwillinge und Analysen in der Fertigung verbessern.<\/p>\n

Diese zweiteilige Blogserie soll Konstrukteuren bei der Auswahl der richtigen Sensorprodukte f\u00fcr ihre KI-gest\u00fctzten industriellen Anwendungen helfen. In diesem ersten Blog werden wir uns mit verschiedenen Arten von Sensoren und Anwendungen befassen. Der zweite Blog befasst sich mit den Innovationen bei industriellen Sensoren und den aufkommenden Trends bei physischen KI-Systemen und intelligenter Fertigung.<\/p>\n

Industrielle Sensoren und ihre Funktionsweise verstehen<\/h3>\n

Industrielle Sensoren sind Ger\u00e4te, die physikalische Parameter wie Abstand, Druck, Temperatur, Durchfluss, F\u00fcllstand, Bewegung, Geschwindigkeit, Beschleunigung und mehr erfassen und verarbeiten. Sie sammeln Daten, die f\u00fcr die \u00dcberwachung und Steuerung von Fertigungsprozessen unerl\u00e4sslich sind. Diese Daten werden dann \u00fcber digitale\/analoge E\/A- und Kommunikationsmodule an speicherprogrammierbare Steuerungen (SPS) oder CNC gesendet.<\/p>\n

Zu den Hauptkomponenten eines typischen Industriesensors (siehe Abbildung 1) geh\u00f6ren ein Sensorelement, eine Spannungsreferenz, ein Operationsverst\u00e4rker (OpAmp), ein Analog-Digital-Wandler (ADC), ein Prozessor, eine Schnittstelle und eine Energieverwaltung. Das Sensorelement misst einen physikalischen Parameter und wandelt ihn in ein elektrisches Signal wie Spannung, Strom, Widerstand usw. um.<\/p>\n

\n
\"\"
Abbildung 1. Bausteine eines typischen industriellen Sensors<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n

Industrielle Sensoren fungieren als Schnittstelle zwischen KI und der physischen Welt, \u00e4hnlich wie das Nervensystem im menschlichen K\u00f6rper. Wenn die digitale Welt mit der physischen Umgebung interagieren muss, ben\u00f6tigt sie diese analogen und gemischten Signalsensoren. Industrielle Automatisierungssysteme der n\u00e4chsten Generation beinhalten nicht nur KI-Funktionen in der IT-Cloud (Informationstechnologie), sondern betten KI auch in die OT-Ger\u00e4te (Betriebstechnologie) ein, die im Feld eingesetzt werden. Das bedeutet, dass KI-Algorithmen in Sensoren und SPS\/Robotern eingesetzt werden, um schnelle Entscheidungen zu treffen. Wir werden uns hier auf Sensoren konzentrieren, die in der industriellen Automatisierung eingesetzt werden.<\/p>\n

Arten von Sensoren<\/h3>\n
    \n
  • Bildsensoren (Vision)<\/strong>: Bildsensoren verwenden Kameras, um Bilder und Videos eines herzustellenden Produkts zu erfassen und dessen Anwesenheit, Ausrichtung und Genauigkeit zu bestimmen. Sie sind f\u00fcr die Qualit\u00e4tskontrolle und Inspektion unerl\u00e4sslich. Diese Sensoren k\u00f6nnen mehrere Punkte eines Produkts mit einem einzigen Sensor erfassen und unterst\u00fctzen das maschinelle Sehen.\u00a0onsemi<\/strong>\u2019Bildsensoren und Kurzwellen-Infrarotkameras liefern eine hervorragende Bildqualit\u00e4t bei geringem Stromverbrauch. Sie bieten einen hohen Dynamikbereich und eine gute Leistung bei schlechten Lichtverh\u00e4ltnissen, damit Ihr System in allen intelligenten Werkseinstellungen die besten Ergebnisse erzielt.<\/li>\n<\/ul>\n
    \n
    \"\"
    Abbildung 2. Blockdiagramm eines Bildverarbeitungssystems<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n
      \n
    • Positions- und Drehmomentsensoren<\/strong>: Zwar wurden Hall-Effekt-, Kraft- und optische Sensoren f\u00fcr die Positionssteuerung von Motoren verwendet, doch sind diese sehr teuer, wenn man die Gesamtl\u00f6sung mit Sensorelementen wie Magneten oder Pr\u00e4zisionswiderst\u00e4nden oder die komplexe Fertigung f\u00fcr optische Encoder betrachtet. Ein neuer Trend ist der Einsatz von induktiven Positionssensoren, die Leiterplatten mit Wicklungen als Sensorelemente mit einem AFE und einem Controller in Anwendungen mit Bewegungssteuerung und Robotik verwenden. Der NCS32100 und der NCV77320 bieten einzigartige Vorteile gegen\u00fcber herk\u00f6mmlichen Positionssensoren, wie z. B. Temperaturtoleranz, mechanische Vereinfachung und Unempfindlichkeit gegen\u00fcber Verunreinigungen.<\/li>\n
    • Ultraschall-Sensoren<\/strong>: Diese Sensoren messen mit Hilfe von Ultraschallwellen die Entfernung. Sie eignen sich ideal zur Erkennung transparenter Objekte (im Gegensatz zu Lichtsensoren) und sind unempfindlich gegen\u00fcber Staub und Schmutz. Ein gutes Beispiel f\u00fcr einen N\u00e4herungssensor ist\u00a0onsemi<\/strong>\u2019NCV75215, der Objekte von 25 cm bis 4,5 m erkennen kann. In autonomen mobilen Robotern werden Ultraschallsensoren zur Navigation und Hindernisvermeidung eingesetzt. Die Ultraschallsensorik kann auch zur Durchfluss- und F\u00fcllstandsmessung von Fl\u00fcssigkeiten in der Prozessautomatisierung sowie zur Erkennung von Fehlern\/Rissen bei der Qualit\u00e4tskontrolle von Fertigprodukten eingesetzt werden.<\/li>\n
    • Photoelektrische Sensoren<\/strong>: Diese Sensoren nutzen Licht, um Objekte zu erkennen. Sie werden in Lichtschranken, retroreflektierende und diffus-reflektierende Typen unterteilt, die jeweils einzigartige Merkmale und Anwendungen aufweisen. Photoelektrische Sensoren sind bekannt f\u00fcr ihre ber\u00fchrungslose Erkennung, die F\u00e4higkeit, fast alle Materialien zu erkennen und eine gro\u00dfe Erfassungsdistanz mit Sichtlinie zu unterst\u00fctzen. Sie verwenden Infrarot- und Lasertechnologien. Ein gutes Beispiel f\u00fcr einen Reflexionssensor ist der einfache QR1113 von onsemi, ein 940-nm-Infrarotsender, der Seite an Seite mit einem kompatiblen Silizium-Fototransistor in Oberfl\u00e4chenmontage- und Durchsteckgeh\u00e4usen untergebracht ist.<\/li>\n
    • Ann\u00e4herungssensoren<\/strong>: Diese Sensoren detektieren Metallobjekte ohne physischen Kontakt und nutzen das Prinzip der elektromagnetischen Induktion. Sie sind sehr widerstandsf\u00e4hig gegen Umwelteinfl\u00fcsse wie Staub und \u00d6l. F\u00fcr nicht-metallische Objekte werden Ultraschall- und photoelektrische Technologien bevorzugt.<\/li>\n
    • Drucksensoren<\/strong>: Drucksensoren werden in Pneumatik-, Hydraulik- oder Reinraumumgebungen eingesetzt, um optimale Betriebsbedingungen aufrechtzuerhalten und Abweichungen zu melden. Sie basieren in der Regel auf Dehnungsmessstreifen oder Kraftwiderst\u00e4nden, die in einer Wheatstone-Br\u00fccken-Konfiguration konfiguriert sind, um Fehler auszugleichen und den Druck in Form von kleinen Spannungen zu messen.<\/li>\n
    • Temperatur-Sensoren<\/strong>: Temperatursensoren \u00fcberwachen und regeln die Temperatur in verschiedenen Branchen, von der Lebensmittelverarbeitung bis zum Maschinenbetrieb. Thermoelemente und Widerstandstemperaturdetektoren (RTDs) werden h\u00e4ufig zusammen mit Halbleiter-Temperatursensoren verwendet, wie z. B.\u00a0onsemi<\/strong>\u2019ADM1023.<\/li>\n
    • Umwelt-Sensoren<\/strong>: Umweltsensoren wie Gas- und Chemiesensoren \u00fcberwachen bestimmte giftige oder entflammbare Gase in Umgebungen, in denen Wachsamkeit erforderlich ist. Sie werden h\u00e4ufig in Sicherheitssysteme integriert. Regen- und Lichtsensoren wie der NCV76124, der urspr\u00fcnglich f\u00fcr Automobilanwendungen entwickelt wurde, k\u00f6nnen mithilfe von Fotodioden reflektiertes Licht senden und messen, um Feinstaub in der Umgebung zu identifizieren. Oder das analoge Front-End des elektrochemischen Sensors CEM102, das in der kontinuierlichen Glukose\u00fcberwachung (CGM) zusammen mit dem Bluetooth\u00ae 5.2-f\u00e4higen Mikrocontroller RSL15 verwendet wird, kann winzige \u00c4nderungen des chemischen Stroms messen und dabei mit einem sehr geringen Stromverbrauch arbeiten.<\/li>\n<\/ul>\n

      <\/h3>\n

      Wichtige \u00dcberlegungen zum Sensor<\/h3>\n

      Hier sind die 5 wichtigsten \u00dcberlegungen bei der Auswahl der richtigen Sensoren zur Verbesserung der physischen KI-Systeme in der intelligenten Fertigung:<\/p>\n

        \n
      1. Anwendungsspezifische Genauigkeit und Geschwindigkeit<\/strong>: Die Sensoren m\u00fcssen die Anforderungen an Pr\u00e4zision und Geschwindigkeit der jeweiligen KI-Aufgabe erf\u00fcllen - sei es Qualit\u00e4tspr\u00fcfung in Echtzeit, vorausschauende Wartung oder Robotersteuerung.<\/li>\n
      2. Datenqualit\u00e4t und -zuverl\u00e4ssigkeit<\/strong>: Sensoren erzeugen im Laufe der Zeit riesige Datenmengen, die von der KI analysiert werden k\u00f6nnen, um Muster zu erkennen. Sensoren, die wiederholt verl\u00e4ssliche Daten liefern, sind entscheidend f\u00fcr das Training und die Ausf\u00fchrung von KI-Modellen zur Unterst\u00fctzung einer flexiblen Entscheidungsfindung im gesamten Produktionssystem.<\/li>\n
      3. Interoperabilit\u00e4t und Integration<\/strong>: Sensoren sollten sich nahtlos in bestehende Fertigungssysteme integrieren lassen und standardisierte Feldbusse und Kommunikationsprotokolle unterst\u00fctzen. Das bedeutet, dass neue KI-f\u00e4hige Sensoren miniaturisiert werden und interoperabel sein m\u00fcssen.<\/li>\n
      4. Cybersecurity und Datenschutz<\/strong>: Mit der zunehmenden Vernetzung von Sensoren steigen auch die Risiken von Cyber-Bedrohungen und die Anforderungen an die OT- und IT-Sicherheit. Die Gew\u00e4hrleistung einer sicheren Daten\u00fcbertragung im Grenzbereich ist von entscheidender Bedeutung, insbesondere wenn KI-Systeme bei der Entscheidungsfindung auf sensible Betriebsdaten von Sensoren angewiesen sind. Dies wird durch selbstkalibrierende und redundante Sensoren erreicht, die Bedrohungen erkennen und isolieren k\u00f6nnen.<\/li>\n
      5. Nachhaltigkeit und Energieeffizienz<\/strong>: Auch wenn die Anzahl der Sensoren f\u00fcr physische KI erh\u00f6ht wird, m\u00fcssen die Betreiber das Energiebudget einhalten, und Sensoren, die mit niedrigem Betriebsstrom arbeiten, bieten einen Vorteil f\u00fcr die Skalierbarkeit.<\/li>\n<\/ol>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

        Introduction Smart manufacturing represents the convergence of digital technologies with traditional manufacturing processes. At the heart of this transformation is<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":8672,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":"","jetpack_publicize_message":"","jetpack_publicize_feature_enabled":true,"jetpack_social_post_already_shared":false,"jetpack_social_options":{"image_generator_settings":{"template":"highway","default_image_id":0,"font":"","enabled":false},"version":2}},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-376","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-news"],"acf":[],"aioseo_notices":[],"jetpack_publicize_connections":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.lxbchip.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/376","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.lxbchip.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.lxbchip.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.lxbchip.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.lxbchip.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=376"}],"version-history":[{"count":5,"href":"https:\/\/www.lxbchip.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/376\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":8674,"href":"https:\/\/www.lxbchip.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/376\/revisions\/8674"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.lxbchip.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/8672"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.lxbchip.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=376"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.lxbchip.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=376"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.lxbchip.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=376"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}