{"id":807,"date":"2023-08-18T13:14:00","date_gmt":"2023-08-18T11:14:00","guid":{"rendered":"https:\/\/itsonix.laolaweb.com\/?p=807"},"modified":"2026-05-13T13:15:45","modified_gmt":"2026-05-13T11:15:45","slug":"iot-datenuebertragung-bei-schlechter-wlan-verbindung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/itsonix.eu\/de\/blog\/iot-datenuebertragung-bei-schlechter-wlan-verbindung\/","title":{"rendered":"IoT \u2013 Daten\u00fcbertragung bei schlechter WLAN-Verbindung"},"content":{"rendered":"\n

In einer vernetzten Welt, in der Ger\u00e4te zunehmend miteinander kommunizieren, steht das Internet der Dinge (IoT) im Mittelpunkt dieser technologischen Revolution. In diesem Beitrag werfen unsere Xperten einen Blick auf die Herausforderungen, denen das Internet der Dinge (IoT) gegen\u00fcbersteht, wenn es auf eine instabile WLAN-Verbindung im Industriekontext trifft.<\/p>\n\n\n\n

Eine hervorragende Zusammenfassung des IoT stammt von McKinsey<\/a>:<\/p>\n\n\n\n

\u201eDas Internet der Dinge (Internet of Things, IoT) beschreibt physische Objekte, die mit Sensoren und Aktoren ausgestattet sind, die \u00fcber drahtgebundene oder drahtlose Netzwerke mit Computersystemen kommunizieren \u2013 so kann die physische Welt digital \u00fcberwacht oder sogar gesteuert werden.<\/em>\u201c<\/p>\n\n\n\n

IoT-Ger\u00e4te werden in verschiedenen Branchen und Sektoren vielf\u00e4ltig eingesetzt. Zu den g\u00e4ngigen Anwendungsf\u00e4lle geh\u00f6ren bspw. intelligente Automatisierung, industrielle \u00dcberwachung und Steuerung, Transport- und Logistikprozesse sowie Aufgaben im Energiemanagement.<\/p>\n\n\n\n

Das Monitoring spielt bei vielen dieser Anwendungsf\u00e4lle eine wichtige Rolle. Dabei werden die IoT-Ger\u00e4te oft in der N\u00e4he der zu \u00fcberwachenden Datenquelle installiert. Diese Positionierung ist jedoch nicht immer optimal f\u00fcr einen starken WLAN-Empfang.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Es ist zwar m\u00f6glich, diese Probleme mit bspw. zus\u00e4tzlichen Routern, besserer Hardware oder mobilen Netzwerkverbindungen zu beheben. Solche Ma\u00dfnahmen w\u00fcrden jedoch die Hardwarekosten deutlich erh\u00f6hen. Die Skalierbarkeit einer IoT-Anwendung h\u00e4ngt stark davon ab, die Hardwarekosten unter Kontrolle zu halten. Eine produktivere Alternative w\u00fcrde darin bestehen, sich auf die zuverl\u00e4ssige \u00dcbertragung der \u00fcberwachten Daten zu konzentrieren. Um eine effiziente Implementierung zu gew\u00e4hrleisten, m\u00fcssten daher die Rechenleistung des IoT-Ger\u00e4ts sowie die Art der \u00fcbertragenen Daten ber\u00fccksichtigt werden.<\/p>\n\n\n\n

Problemstellung<\/h2>\n\n\n\n

Wir haben verschieden Ursachen f\u00fcr Verbindungsprobleme vorliegen. Unsere IoT-Ger\u00e4te werden in gro\u00dfen Hallen mit verschiedenen Metallinfrastrukturen installiert. Diese Metallinfrastrukturen k\u00f6nnen die WLAN-Signale abschw\u00e4chen. Zus\u00e4tzlich gibt es weitere St\u00f6rfaktoren wie andere WLAN-Netzwerke, elektronische Ger\u00e4te und Maschinen. Ein weiterer Faktor f\u00fcr m\u00f6gliche Verbindungsprobleme kann die Anzahl der verbauten IoT-Ger\u00e4te sein.<\/p>\n\n\n\n

Herk\u00f6mmliche L\u00f6sungen wie eine h\u00f6here Anzahl an Routern oder bessere Hardware sind kostspielig und k\u00f6nnen die Konnektivit\u00e4tsprobleme nicht vollst\u00e4ndig beheben. Um die Audiodaten optimal erfassen zu k\u00f6nnen und gleichzeitig die Hintergrundger\u00e4usche auf ein Minimum zu reduzieren, m\u00fcssen die IoT-Ger\u00e4te an Positionen installiert werden, die allerdings suboptimal f\u00fcr eine gute WLAN-Verbindung sind.<\/p>\n\n\n\n

Wir haben ein IoT-Ger\u00e4t entwickelt, das Ger\u00e4usche aufzeichnet und diese Audiodaten an ein Computersystem zur Wartungsprognose sendet. Das IoT-Ger\u00e4t enth\u00e4lt Standard-Mikrocontroller-Komponenten wie CPU, RAM sowie verschiedene Schnittstellen. Dar\u00fcber hinaus ist es mit einem Soundchip, einem Mikrofon und einer Lichtschranke ausgestattet. Das Ger\u00e4t soll die Ger\u00e4usche eines F\u00f6rderbands oder einer Sortiermaschine aufzeichnen und die Daten \u00fcber MQTT an ein Cloud-System \u00fcbertragen. In der Cloud wollen wir Wartungsprognosen f\u00fcr die jeweiligen Teile des F\u00f6rderbands bzw. Sortierers berechnen.<\/p>\n\n\n\n

Die Lichtschranke hilft uns, den Start des F\u00f6rderbandes bzw. Sortierers zu identifizieren und die aufgezeichneten Audiodaten dem entsprechenden Maschinenteil zuzuordnen. Das f\u00fchrt zwar zu zus\u00e4tzlichen Daten, die in die Cloud \u00fcbertragen werden m\u00fcssen, diese bestehen jedoch nur aus einem gemessenen Zeitpunkt, welcher nur alle paar Minuten \u00fcbertragen werden muss.<\/p>\n\n\n\n

Die aufgezeichneten Rohdaten belaufen sich auf mehrere Gigabyte pro Tag. Das macht es \u00e4u\u00dferst unpraktisch, die gesamten Rohdaten an das Computersystem zu senden. Preiserw\u00e4gungen sowie die vom Cloud-System auferlegten Nachrichtenbeschr\u00e4nkungen erfordern eine Reduktion des Datenvolumens. Das Cloud-System hat eine Begrenzung der Nachrichtengr\u00f6\u00dfe von 4 kB sowie eine Begrenzung f\u00fcr die Anzahl der Nachrichten festgelegt.<\/p>\n\n\n\n

Es ist jedoch von entscheidender Bedeutung, den Verlust von Audiodaten w\u00e4hrend der \u00dcbertragung zu minimieren, da der Algorithmus f\u00fcr die Wartungsprognose ma\u00dfgeblich auf diese Daten angewiesen ist.<\/p>\n\n\n\n

Um eine kosteneffiziente Skalierbarkeit zu gew\u00e4hrleisten, ben\u00f6tigt es einen innovativen Ansatz f\u00fcr die Daten\u00fcbertragung. Durch die Optimierung der Datenkomprimierung, die Anpassung der \u00dcbertragungsrate und das effiziente Tracking von Nachrichten sind wir in der Lage, die Herausforderungen zu meistern. Auf diese Weise liefern wir selbst in anspruchsvollen Umgebungen zuverl\u00e4ssig fundierte Daten f\u00fcr Wartungsprognosen in der Cloud.<\/p>\n\n\n\n

L\u00f6sung<\/h2>\n\n\n\n

Angesichts der schwierigen Installationsorte unserer IoT-Ger\u00e4te, der anf\u00e4lligen WLAN-Verbindung und des begrenzten Budgets f\u00fcr MQTT-Nachrichten ist es notwendig, die zu \u00fcbertragende Datenmenge zu reduzieren. Durch Anwendung der Fast Fourier Transformation (FFT) auf die aufgezeichneten Audiodaten sowie deren weitere Komprimierung konnten wir eine ma\u00dfgebliche Reduktion erreichen. Es ist uns gelungen, die Daten so weit zu komprimieren, dass nur noch eine Nachricht pro Sekunde und Ger\u00e4t gesendet werden muss.<\/p>\n\n\n\n

Die FFT- und Kompressionsberechnungen werden ausschlie\u00dflich auf einem Kern des IoT-Ger\u00e4ts durchgef\u00fchrt. Mit nur zwei CPU-Kernen \u00fcbernimmt der zweite Kern andere wichtige Aufgaben wie bspw. die Verwaltung der WLAN-Verbindung, die Erstellung von MQTT-Nachrichten f\u00fcr das Cloud-System, die Zeitsynchronisation sowie die Task\u00fcberwachung. Um die Herausforderungen, die mit einer zuverl\u00e4ssigen \u00dcbertragung von Audiodaten verbunden sind, wirksam zu bew\u00e4ltigen, m\u00fcssen wir die folgenden Einschr\u00e4nkungen und Umst\u00e4nde ber\u00fccksichtigen:<\/p>\n\n\n\n

    \n
  1. Begrenzte Ger\u00e4teressourcen: Unser IoT-Ger\u00e4t arbeitet innerhalb begrenzter Rechenleistung und Speichergrenzen<\/li>\n\n\n\n
  2. Positionsbedingte Unterbrechungen: Regelm\u00e4\u00dfige Verbindungsunterbrechungen entstehen durch suboptimale Ger\u00e4teplatzierungen in der Umgebung<\/li>\n\n\n\n
  3. \u00dcberlastung des Netzwerks: Das Vorhandensein \u00e4hnlicher IoT-Ger\u00e4te, die dasselbe WLAN-Netzwerk nutzen, kann zu einer \u00dcberlastung der Konnektivit\u00e4t beitragen<\/li>\n\n\n\n
  4. Nachrichtenverfolgung: Die Minimierung unn\u00f6tiger erneuter \u00dcbertragungen von erfolgreich \u00fcbertragenen Daten ist f\u00fcr die Optimierung der Gesamteffizienz der Daten\u00fcbertragung von gro\u00dfer Bedeutung<\/li>\n\n\n\n
  5. Auswirkungen des Datenvolumens: Hohe Daten\u00fcbertragungen erh\u00f6hen die Wahrscheinlichkeit von Verbindungsunterbrechungen<\/li>\n\n\n\n
  6. Stabilit\u00e4t durch Konsistenz: Konsistente Daten\u00fcbertragungen verringern die Wahrscheinlichkeit von Verbindungsabbr\u00fcchen<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

    W\u00e4hrend die ersten drei Punkte aufgrund von Budget\u00fcberlegungen und Umgebungsbedingungen nicht verhandelbar sind, k\u00f6nnen wir das Design unseres \u00dcbertragungsalgorithmus nutzen, um die Wahrscheinlichkeit von Verbindungsunterbrechungen zu verringern.<\/p>\n\n\n\n

    Das Cloud-System best\u00e4tigt den Empfang von Nachrichten und erm\u00f6glicht so eine einfache Verfolgung der empfangenen Nachrichten auf dem IoT-Ger\u00e4t. Unsere Tests zeigen, dass Best\u00e4tigungen au\u00dferhalb der Reihenfolge fast nie empfangen werden, was die Verfolgung von Nachrichten effizient macht.<\/p>\n\n\n\n

    F\u00fcr die Zwischenspeicherung von Nachrichten verwenden wir eine Ringpufferstruktur. Diese Architektur speichert eine Reihe von Elementen fester Gr\u00f6\u00dfe. Sie erleichtert das effiziente Einf\u00fcgen und Entfernen von Daten, indem die \u00e4ltesten Daten \u00fcberschrieben werden, wenn der Puffer seine Kapazit\u00e4t erreicht. In unserem Kontext bietet dieser Puffer Platz f\u00fcr Daten im Umfang von 5 Minuten – eine ausreichende Gr\u00f6\u00dfe, die sich in Tests best\u00e4tigt hat. Sollte sich dieser Puffer bei Verbindungsabbr\u00fcchen als unzureichend erweisen, deutet dies auf ein gr\u00f6\u00dferes Umgebungsproblem hin. In solchen F\u00e4llen ist es besser, den Datenverlust einzugestehen und eine neue \u00dcbertragung zu starten. Der Versuch, die fehlenden Daten wiederherzustellen, ist in solchen F\u00e4llen wenig erfolgversprechend.<\/p>\n\n\n\n

    Wir verringern die Wahrscheinlichkeit von Verbindungsunterbrechungen, indem wir einen gleichm\u00e4\u00dfigen Daten\u00fcbertragungsrhythmus orchestrieren. Betrachten wir folgende Situation:<\/p>\n\n\n\n

    Wenn ein Sensor eine Verbindungsunterbrechung erleidet und anschlie\u00dfend versucht, die gesammelten Daten sofort nach der Wiederherstellung der Verbindung zu senden, erh\u00f6ht sich das Risiko einer weiteren Unterbrechung der Verbindung. Diese Situation kann auch zu Konnektivit\u00e4tsproblemen bei benachbarten Sensoren durch eine \u00dcberlastung des WLANS. Durch eine kontinuierliche \u00dcbertragung mit gleichbleibender Datenmenge stabilisieren wir die WLAN-Verbindungen und verringern die Wahrscheinlichkeit von Verbindungsverlusten. So werden statt einer Nachricht zwei Nachrichten nacheinander \u00fcbertragen, was ein gleichm\u00e4\u00dfiges Datenvolumen sicherstellt und die Aussichten auf eine ununterbrochene Daten\u00fcbertragung erh\u00f6ht. Nachdem die w\u00e4hrend der Unterbrechung gespeicherten Daten \u00fcbertragen wurden, sinkt die \u00dcbertragungsrate wieder auf eine Nachricht pro Sekunde.<\/p>\n\n\n\n

    Mit dieser Strategie zur \u00dcbermittlung unserer aufgezeichneten Daten an das Cloud-System erreichen wir einen minimalen Datenverlust und k\u00f6nnen die Daten analysieren, um zuverl\u00e4ssige Wartungsprognosen zu erstellen.<\/p>\n\n\n\n

    Fazit<\/h2>\n\n\n\n

    Eine wirksame L\u00f6sung wird durch eine gr\u00fcndliche Analyse des jeweiligen Problems erreicht. In unserem Fall erkennen wir das Potenzial zur Datenkomprimierung und die konstante Natur der Datenausgabe. Unter Ausnutzung dieser Faktoren entwickeln wir einen Algorithmus f\u00fcr die Daten\u00fcbertragung, der die Wahrscheinlichkeit von Verbindungsunterbrechungen verringert und gleichzeitig eine \u00dcberlastung des IoT-Ger\u00e4ts mit Aufgaben verhindert.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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