Sicherheitsgateway RMG/941

IoTVPNLinux

Das RMG/941 ist dank seiner Softwareausstattung sehr vielseitig einsetzbar: Sowohl für sichere VPN-Fernzugriffe, IoT-Anwendungen aller Art, hochsichere Software-Updates von Feldgeräten aus der Ferne bis hin zu komplexen embedded Machine Learning-Edge-Anwendungen. Zudem erlaubt das embedded Linux-Betriebssystem auf Debian-Basis die Installation weiterer Software. Highlights Optional mit LTE- oder NB-IoT-Modem Frei programmierbar Umfangreiche Machine-Learning-Komponenten Datenflussprogrammierung mit Node-RED Funktionserweiterungen per App Der Workflow einer auf Machine Learning (ML) basierenden Condition-Monitoring-Anwendung besteht aus zwei Phasen. In einer Trainingsphase werden aus den zu einer bestimmten Anwendung gehörenden Sensoren zunächst Historiendaten mit Merkmalsvektoren in einer Textdatei (CSV-Datei) gesammelt und dann zur Modellbildung eines geeigneten ML-Algorithmus genutzt. Schema embedded Machine Learning Bild vergrößern In der anschließenden Inferenzphase wird dann jeweils ein einzelner Merkmalsvektor mit Echtzeitsensordaten an Hand des mathematischen Modells per Supervised Learning analysiert und dabei der jeweilige Betriebszustand klassifiziert. Der Lieferumfang des RMG/941 enthält eine Python3-Laufzeitumgebung mit zahlreichen Data-Science-Bibliotheken, die verschiedene ML-Funktionen bis hin zu neuronalen Netzwerken bieten. Mit PyDSlog steht zudem eine vorkonfigurierte Software zur Messdatenerfassung zur Verfügung, mit der sich sehr einfach die Merkmalsvektoren zur Modellbildung erzeugen lassen. Damit ist innerhalb kürzester Zeit eine Edge-Lösung für das Condition Monitoring realisierbar.