Auswahl von IoT-Sensoren: Konnektivitätsanforderungen nach Sensortyp

Bei der Auswahl von Sensoren für IoT-Anwendungen liegt der Fokus meist auf der physikalischen Ebene: Messgenauigkeit, Betriebstemperaturbereich, Schutzart und Stromverbrauch im aktiven und im Ruhezustand. Dies sind berechtigte technische Überlegungen. Doch die Anforderungen an die Konnektivität, die ein bestimmter Sensortyp an die übergeordnete Systemarchitektur stellt, sind ebenso entscheidend – und werden im Entwicklungsprozess oft erst zu spät berücksichtigt.

Die Wahl einer ungeeigneten Verbindungsart für eine Sensorkategorie führt nicht immer zu einem totalen Ausfall. Häufiger äußert sich dies in einer verminderten Systemleistung. Ein Temperatursensor, der eigentlich alle fünfzehn Minuten Daten übertragen sollte, speichert diese stattdessen stundenlang, da der Aufwand für den Aufbau von „ NB-IoT “-Verbindungen häufige Übertragungen unrentabel macht. Ein Vibrationssensor, der hochfrequente Wellenformdaten erzeugt, überlastet eine Verbindung mit geringer Bandbreite ( LPWAN ). Ein GPS-Asset-Tracker verbraucht die Batteriereserven, da die gewählte Funktechnologie zu viel Uplink-Zeit benötigt, um eine Netzwerkverbindung herzustellen. Dies sind Architekturkonflikte, die größtenteils vermeidbar sind, wenn die Konnektivitätsanforderungen bereits vor der endgültigen Festlegung der Hardware dem jeweiligen Sensortyp zugeordnet werden.

Dieser Beitrag befasst sich mit den wichtigsten Kategorien von IoT-Sensoren, den jeweiligen Datenmerkmalen sowie den Kompromissen bei der Konnektivitätstechnologie, die sich aus diesen Merkmalen ergeben. Ziel ist es, Architekten und Implementierungsingenieuren einen praktischen Rahmen an die Hand zu geben, um die Sensorauswahl von Anfang an auf die Konnektivitätsinfrastruktur abzustimmen.

Wie die Eigenschaften von Sensordaten die Vernetzung vorantreiben 

Bevor wir uns den einzelnen Sensoren näher zuwenden, lohnt es sich, die vier Datenmerkmale zu definieren, die die Konnektivitätsanforderungen für jeden IoT-Sensor bestimmen. Jedes dieser Merkmale beeinflusst die Technologieauswahl für sich genommen, und die Kombination aller vier Merkmale definiert das vollständige Profil der Konnektivitätsanforderungen für einen bestimmten Einsatzfall.

Nutzdatengröße ist das Rohdatenvolumen, das pro Übertragungsvorgang erzeugt wird.

• Binäre Sensoren (Tür offen/geschlossen, Manipulationserkennung) erzeugen Nutzdaten, deren Größe im einstelligen Byte-Bereich liegt
• Umweltsensoren, die einen einzelnen Messwert übertragen, erzeugen 10 bis 50 Byte pro Ereignis
• Vibrationssensoren, die FFT-Spektraldaten übertragen, erzeugen Nutzdatenmengen von mehreren Kilobyte bis zu Hunderten von Kilobyte pro Übertragung.
• Video- und Bildsensoren, die kontinuierliche Datenströme erzeugen, arbeiten in unterschiedlichen Größenordnungen

Die Größe der Nutzdaten bestimmt die Mindestanforderungen an die Bandbreite und wirkt sich direkt auf die Realisierbarkeit von LPWAN Technologien, die auf Protokollebene strenge Obergrenzen für die Nachrichtengröße vorgeben.

Übertragungsfrequenz gibt an, wie oft der Sensor Daten an die Plattform übermitteln muss.

• Ein Verbrauchsmessgerät, das vier Messwerte pro Tag übermittelt, liegt am unteren Ende der Skala
• Die Umweltüberwachung in Ein-Minuten-Intervallen stellt einen Anwendungsfall mit mäßiger Häufigkeit dar
• Eine Maschinenzustandsüberwachung, bei der Daten in Intervallen von einer Sekunde oder schneller übertragen werden, liegt am oberen Ende dessen, was die meisten Technologien von LPWAN ohne Leistungseinbußen bewältigen können.

Die Übertragungsfrequenz bestimmt in Verbindung mit der Nutzdatengröße die Anforderungen an den Gesamtdurchsatz. Sie entscheidet zudem darüber, ob der Overhead beim Aufbau einer Sitzung zu einem nennenswerten Kostenfaktor hinsichtlich Latenz und Energieverbrauch wird.

Latenztoleranz gibt an, wie lange die Anwendung zwischen der Datenerzeugung am Sensor und dem Datenempfang auf der Plattform warten kann.

• Bodenfeuchtesensoren in der Präzisionslandwirtschaft vertragen Verzögerungen im Minuten- oder Stundenbereich, ohne dass dies Auswirkungen auf den Betrieb hat
• Bei der Temperaturüberwachung in der Kühlkette werden Verzögerungen im Bereich von einer bis fünfzehn Minuten in der Regel toleriert.
• Von Patienten getragene Herzmonitore und sicherheitskritische industrielle Sensoren erfordern eine Datenübertragung nahezu in Echtzeit mit einer Latenz im Sekundenbereich

Die Latenztoleranz entscheidet darüber, ob „Store-and-Forward“-Architekturen realisierbar sind, und schränkt den Einsatz von Technologien wie NB-IoT Technologien, die eine höhere Latenz beim Verbindungsaufbau aufweisen als „LTE-M“ oder 4G.

Mobilitätsprofil beschreibt, wie sich der Sensor während seiner Lebensdauer bewegt.

• Fest installierte Sensoren, die dauerhaft an einem bekannten Standort angebracht sind, erfordern weder Handoffs noch eine Abdeckung durch mehrere Netzbetreiber.
• Gelegentlich benötigen mobile Sensoren – beispielsweise Anlagen, die sich in regelmäßigen Abständen zwischen Depots bewegen – eine Konnektivität, die auch bei seltenen Standortwechseln aufrechterhalten bleibt.
• Ständig in Bewegung befindliche Sensoren an Fahrzeugen, Personen oder Transportcontainern benötigen eine kontinuierliche Verbindung über Mobilfunk-Handoffs, Netzabdeckungsbereiche und möglicherweise auch internationale Grenzen hinweg.

Das Mobilitätsprofil bestimmt die Entscheidungen hinsichtlich der Auswahl der Netzwerktechnologie, der SIM-Architektur und der Frage, ob eine Konnektivität über mehrere Netzwerke oder auf Basis von „ eUICC “ erforderlich ist.

Mit diesen Merkmalen als Bewertungsrahmen lassen sich die sensorspezifischen Konnektivitätsanforderungen wesentlich besser handhaben.

Sensoren zur Umgebungs- und Zustandsüberwachung

Sensoren für Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Druck, Luftqualität und Gasdetektion gehören zu den am häufigsten eingesetzten Sensortypen in den Bereichen industrielles IoT, Kühlkettenlogistik, intelligente Gebäude und Versorgungsunternehmen. Ihr Datenprofil ist gut auf Technologien zur Datenverarbeit LPWAN abgestimmt.

Typische Datenmerkmale für diese Kategorie:

• Nutzdatengröße: 10 bis 50 Byte pro Messwert
• Übertragungsfrequenz: je nach Anwendung einmal pro Minute bis einmal pro Stunde
• Latenztoleranz: hoch, in der Regel Minuten bis Stunden
• Mobilitätsprofil: fest oder nahezu fest

NB-IoT ist die Technologieempfehlung für diese Kategorie. Dank ihrer Energieeffizienz in eDRX- und PSM-Konfigurationen erreichen batteriebetriebene Umgebungssensoren eine mehrjährige Lebensdauer im Feld ohne externe Stromversorgung. Ihr im Vergleich zu „ LTE-M“ überlegenes Link-Budget macht sie für Sensoren an Standorten geeignet, an denen die Mobilfunkleistung über der Erde abgeschwächt ist, darunter Technikräume in Kellern, unterirdische Versorgungsschächte und dicht bebaute Industriegebiete.

LTE-M ist die bevorzugte Alternative, wenn eine der folgenden Bedingungen zutrifft:

• Die Bereitstellung erfordert regelmäßige OTA-Firmware-Updates, wobei die geringe Bandbreitenzuweisung von „ NB-IoT“ große Downlink-Nutzdatenmengen unpraktikabel macht
• Die Übertragungsfrequenz ist so hoch, dass die Latenz beim Aufbau einer Verbindung gemäß NB-IoTpro Übertragungszyklus einen inakzeptablen Leistungsaufwand verursacht.
• Die Anwendung erfordert neben Sensordaten auch Sprach- oder Vollduplex-Kommunikation

Der wichtigste architektonische Aspekt bei Umweltsensoren im „ NB-IoT “-Modus sind die Kosten für den Aufbau einer Netzwerksitzung. Geräte im PSM-Modus verbringen den Großteil ihrer Betriebszeit in einem Zustand, in dem sie vom Netzwerk als nicht erreichbar eingestuft werden. Jeder Übertragungszyklus erfordert das Aufwachen des Geräts, den erneuten Aufbau einer Netzwerksitzung, die Übertragung der Nutzdaten und die Rückkehr in den PSM-Modus. Bei Übertragungsfrequenzen im Sub-Minuten-Bereich kann dieser Overhead dazu führen, dass „ NB-IoT “ aus energetischer und wirtschaftlicher Sicht nicht realisierbar ist, sodass „ LTE-M“ oder „4G Cat-1“ die geeignetere Wahl darstellen.

Sensoren zur Schwingungs-, Geräusch- und Maschinenzustandsüberwachung

Die industrielle Zustandsüberwachung gehört zu den Sensorkategorien im IoT, die die höchsten Anforderungen an die Konnektivität stellen. Schwingungssensoren zur Erkennung von Lagerfehlern, akustische Sensoren zur Überwachung auf anomale Maschinensignaturen und Stromsensoren zur Erfassung des Motorverhaltens erzeugen Daten mit Abtastraten, die architektonisch nicht mit dem Modell mit geringer Datenlast und niedriger Frequenz vereinbar sind, für das die Technologien von „ LPWAN “ konzipiert sind.

Typische Datenmerkmale für diese Kategorie:

• Nutzdatenvolumen: Kilobyte bis zu Hunderten von Kilobyte pro Übertragung bei Spektraldaten; Megabyte bei der Erfassung von Rohwellenformen
• Übertragungshäufigkeit: Sekunden bis Minuten während der aktiven Überwachungszeiträume
• Latenztoleranz: mäßig bis gering, je nachdem, ob es sich bei der Anwendung um vorausschauende Instandhaltung oder um die Erkennung von Anomalien in Echtzeit handelt
• Mobilitätsprofil: fest

Optionen für Konnektivitätstechnologien und ihre Vor- und Nachteile:

• NB-IoT ist nur für die Übertragung vorverarbeiteter Zusammenfassungsstatistiken geeignet, nicht jedoch für Roh- oder Spektraldaten. Aufgrund der begrenzten Bandbreite und der Beschränkungen hinsichtlich der Nachrichtengröße eignet sich diese Technologie nicht für vollständige Wellenformen oder hochauflösende FFT-Nutzdaten.
• LTE-M ist dann realisierbar, wenn durch Edge-Verarbeitung die FFT-Analyse auf die Sensor- oder Gateway-Ebene verlagert wird, wodurch die Datenmengen auf abgeleitete spektrale Merkmale statt auf Rohdaten reduziert werden. Die Einsparungen bei den Verbindungskosten durch „ LTE-M“ im Vergleich zu 4G Cat-4 bei Tausenden von Sensoren können erhebliche Investitionen in Edge-Computing-Hardware rechtfertigen.
• 4G Cat-4 ist die grundlegende Empfehlung für die Übertragung von Vollwellenform- oder hochauflösenden Spektraldaten ohne Kantenverarbeitung. Der höhere Durchsatz bewältigt das Nutzdatenvolumen, ohne die Übertragungsfrequenz einzuschränken.
• 5G NR ist die richtige Wahl für Anwendungen, die eine Echtzeit-Wellenformanalyse, Latenzzeiten im Subsekundenbereich oder eine hohe Sensordichte in einer Umgebung mit gemeinsam genutztem Frequenzspektrum erfordern.
• Private LTE oder private 5G erweist sich zunehmend als die richtige Architektur für dichte IIoT-Zustandsüberwachungsanwendungen, bei denen das Datenvolumen hoch ist, Konflikte um gemeinsam genutzte Frequenzen ein Problem darstellen und die Anlage aufgrund von Sicherheitsanforderungen an die Betriebstechnik industrielle Daten vor Ort speichern muss.

Die Entscheidung für Edge-Computing ist der folgenreichste Architekturkompromiss in dieser Kategorie. Die Durchführung von FFT-Analysen am Netzwerkrand reduziert die Datenmengen drastisch und ermöglicht den Einsatz kostengünstigerer und energieeffizienterer Verbindungstechnologien. Die Anfangsinvestition in Edge-Computing-Hardware macht sich bei großem Maßstab oft schnell bezahlt, wenn die Verbindungskosten pro Gerät über eine große Anzahl von Sensoren hinweg gesenkt werden.

GPS- und Ortungssensoren

GPS- und GNSS-basierte Ortungssensoren decken ein breiteres Spektrum an Konnektivitätsanforderungen ab als fast jede andere Sensorkategorie, da die Einsatzszenarien von Paletten-Trackern mit geringem Stromverbrauch, die zweimal täglich Daten übertragen, bis hin zu hochfrequenten Fahrzeugtelematikgeräten reichen, die gleichzeitig über mehrere Datenströme Daten übertragen.

Asset-Tracking mit geringem Stromverbrauch umfasst Paletten, Container, hochwertige Ausrüstung und Mehrweggut.

• Größe der Nutzdaten: gering, in der Regel Breitengrad, Längengrad, Zeitstempel und Akkustatus (unter 100 Byte)
• Übertragungshäufigkeit: Minuten bis Stunden zwischen den Aktualisierungen
• Latenztoleranz: hoch
• Mobilitätsprofil: gelegentlich mobil, mit seltenen Standortwechseln

LTE-M ist die empfohlene Technologie für diesen Anwendungsfall. Die Unterstützung von PSM und eDRX ermöglicht eine Batterielebensdauer von mehreren Monaten oder Jahren bei kompakten Bauformen, während der im Vergleich zu „ NB-IoT “ höhere Durchsatz regelmäßige OTA-Konfigurationsaktualisierungen praktikabel macht. „ NB-IoT “ eignet sich für Fälle mit den größten Leistungsbeschränkungen und den niedrigsten Frequenzen, insbesondere für nahezu ortsfeste Objekte in Umgebungen mit starker „ NB-IoT “-Abdeckung, doch die Latenz beim Aufbau der Verbindung führt zu Problemen bei Anwendungen, die eine schnelle Standortbestimmung bei Bewegungsauslösung erfordern.

Hochfrequente Fahrzeugtelematik umfasst die Ortung von gewerblichen Fuhrparks, die Überwachung von Einsatzfahrzeugen und das Management von Baumaschinen.

• Nutzdatenvolumen: mittel bis groß, mit gleichzeitigen Ereignisströmen aus den Bereichen GPS, Motordiagnose, ELD und Fahrverhalten
• Übertragungsfrequenz: alle 30 Sekunden oder schneller für Positionsaktualisierungen; nahezu kontinuierlich für ereignisgesteuerte Daten
• Latenztoleranz: gering bei sicherheitskritischen Ereignissen; moderat bei routinemäßigen Positionsaktualisierungen
• Mobilitätsprofil: kontinuierliche Mobilität über die Versorgungsbereiche verschiedener Netzbetreiber hinweg und möglicherweise auch über internationale Grenzen hinweg

LTE-M Cat-M1 ist die minimal erforderliche Technologie für diesen Anwendungsfall. 4G Cat-1 oder Cat-4 ist die geeignete Wahl für Einsatzszenarien mit höheren gleichzeitigen Datenströmen.

Eine Multi-Netzwerk-SIM-Architektur ist für die Standortverfolgung per Mobilfunk wichtig. Ein Telematikgerät, das an einen einzigen Netzbetreiber gebunden ist, wird auf jeder Strecke mit nennenswerter geografischer Vielfalt auf Funklücken stoßen. Multi-IMSI -SIM-Lösungen oder auf dem „ eUICC “ basierende „ eSIM “ mit OTA-Profilumschaltung über RSP ermöglichen es dem Gerät, sich ohne manuelle Neukonfiguration mit dem stärksten verfügbaren Netz zu verbinden. Bei grenzüberschreitenden Flotteneinsätzen ist dies der Unterschied zwischen einer lückenlosen Telematik-Berichterstattung über einen Grenzübergang hinweg und einem Fahrzeug, das so lange „offline“ bleibt, bis ein Disponent manuell Nachforschungen anstellt.

Durchfluss-, Füllstands- und Verbrauchsmesssensoren

Intelligente Messsysteme in der Wasser-, Gas- und Stromversorgung sowie die Durchfluss- und Füllstandsüberwachung in Industrie- und Infrastrukturanwendungen stellen weltweit eines der größten Segmente im Bereich der eingesetzten IoT-Sensoren dar. Das Datenprofil dieser Kategorie eignet sich hervorragend für LPWAN.

Typische Datenmerkmale:

• Nutzdatengröße: sehr klein, in der Regel unter 50 Byte pro Messwert
• Übertragungshäufigkeit: vier- bis vierundzwanzigmal täglich bei den meisten Messanwendungen
• Latenztoleranz: sehr hoch, in vielen Fällen Stunden bis Tage
• Mobilitätsprofil: fest

NB-IoT ist die führende Technologieempfehlung für die groß angelegte Verbrauchsmessung, und zwar aus mehreren, sich gegenseitig verstärkenden Gründen:

• Sein Vorteil beim Link-Budget gegenüber dem „ LTE-M“ macht den Einsatz in unterirdischen Schächten, Kellerinstallationen und dichten städtischen „Urban-Canyon“-Umgebungen möglich, in denen die Leistung oberirdischer Mobilfunknetze erheblich gedämpft wird.
• Die Datenkosten pro SIM-Karte für kleine, selten übertragene Datenmengen sind bei „ NB-IoT “ niedriger als bei „ LTE-M“, und bei einem stadtweiten oder regionalen Einsatz summiert sich der Unterschied bei den Kosten pro Einheit zu erheblichen Einsparungen bei den Gesamtbetriebskosten.
• NB-IoTDer geringere Stromverbrauch bei sehr niedrigen Sendefrequenzen verlängert die Batterielebensdauer über das hinaus, was LTE-M bei gleichem Arbeitszyklus bietet

Ein architektonischer Aspekt, der speziell bei der Verbrauchsmessung zu berücksichtigen ist, ist die Langlebigkeit der Installation. Heute in Betrieb genommene Smart Meter werden zehn bis fünfzehn Jahre lang im Einsatz sein. Die Mobilfunklandschaft am Ende der Lebensdauer wird sich von der zum Zeitpunkt der Inbetriebnahme unterscheiden, wie die Zeitpläne für die Abschaltung von 2G und 3G bereits gezeigt haben. „ eUICC “ mit ferngesteuerter SIM-Bereitstellung über SGP.02 oder die für das IoT optimierte Spezifikation SGP.32 ist für eine Infrastruktur mit einer Lebensdauer im Feld von mehreren Jahrzehnten kein optionales Feature. Es ist der Mechanismus, der es ermöglicht, Netzwerkprofil-Updates ohne physischen Zugriff auf die Geräte per OTA zu übertragen – dies ist der einzige praktikable Abhilfeweg für einen großen Bestand an fest installierten Sensoren, wenn ein Netzbetreiber wechselt oder eine Netzwerktechnologie ausläuft.

Bildgebung, Video und Sensoren mit hoher Bandbreite

Kamerabasierte Sensoren für die Überwachung, die industrielle Bildverarbeitung zur Qualitätskontrolle, die Verkehrsüberwachung und die Sicherheit an abgelegenen Standorten stellen das obere Ende des Spektrums der IoT-Bandbreiten dar. Das Datenvolumen, das selbst durch komprimierte Videos mit moderaten Auflösungen erzeugt wird, unterscheidet sich von dem der oben beschriebenen Sensortypen.

Anforderungen an die Konnektivität für diese Kategorie:

• Nutzdatenvolumen: groß bis sehr groß, von Megabyte pro Ereignis bei ausgelösten Clips bis hin zu kontinuierlichen Streams mit mehreren Megabit für Live-Videos
• Übertragungsfrequenz: kontinuierlich für Streaming; ereignisgesteuert für clipbasierte Architekturen
• Latenztoleranz: gering bei Echtzeitanwendungen; moderat beim getriggerten Hochladen von Clips
• Mobilitätsprofil: im Allgemeinen feststehend, mit einigen Ausnahmen für mobile Überwachung und fahrzeugmontierte Kameras

Technologieauswahl nach Architekturtyp:

• Ereignisgesteuerter Clip-Upload mit Edge-Inferenz:LTE-M Cat-M1 kann für den Uplink-Kanal ausreichend sein, wenn der Sensor die Inferenz lokal durchführt und nur Metadaten oder kurze, ereignisgesteuerte Clips überträgt. Bei den Downlink-Anforderungen für Firmware-Updates und die Modellbereitstellung ist „ LTE-M“ weiterhin „ NB-IoT “ vorzuziehen.
• Kontinuierliches Video-Streaming: 4G Cat-4 ist die minimal erforderliche Technologie. Die Anforderungen an den dauerhaften Durchsatz selbst bei kontinuierlichem Streaming mit niedriger Auflösung übersteigen das, was „ LTE-M“ in großem Maßstab zuverlässig liefern kann.
• Echtzeit-Bildverarbeitung mit Latenzanforderungen unter 10 ms:5G NR mit Edge-Computing am Standort der Basisstation ist die Architektur, die diesen Anwendungsfall realisierbar macht. Die Kombination aus dem Latenzprofil von „ 5G“, einem Durchsatz im Multi-Gigabit-Bereich bei mmWave-Implementierungen und Edge-Inferenz am Netzwerkrand ermöglicht Anwendungen zur Echtzeit-Qualitätskontrolle und autonome Systeme, die über 4G nicht praktikabel sind.

Die Stromversorgungsarchitektur stellt die praktische Einschränkung für den Einsatz dieser Kategorie dar. Funkmodule der Kategorien „ 5G “ und „4G Cat-4“ haben einen so hohen Stromverbrauch, dass ein Batteriebetrieb für kontinuierliches Streaming über kurze Zeiträume hinaus nicht realisierbar ist. Sensoren mit hoher Bandbreite werden fast ausnahmslos über das Stromnetz versorgt, was die Einsatzorte auf Orte beschränkt, an denen eine Strominfrastruktur vorhanden ist oder wirtschaftlich ausgebaut werden kann.

Anpassung der Konnektivitätsinfrastruktur an die Sensorarchitektur

Die Auswahl der Sensoren und der Verbindungstechnologie sind untrennbar miteinander verbundene architektonische Entscheidungen. Bei einer Implementierung, bei der die Sensorhardware optimiert wird, ohne die Verbindungsanforderungen jeder Sensorkategorie zu berücksichtigen, treten Leistungs- und Kostenprobleme auf, deren Behebung schwierig und kostspielig ist, sobald die Geräte im Einsatz sind.

Der Bewertungsrahmen ist für alle Sensortypen einheitlich:

• Die Größe der Nutzlast und die Übertragungsfrequenz bestimmen die Mindestanforderungen an die Bandbreite und sind ausschlaggebend für die Entscheidung zwischen „ LPWAN “ und „Breitband“.
• Die Latenztoleranz entscheidet darüber, ob „Store-and-Forward“- oder PSM-Architekturen realisierbar sind
• Das Mobilitätsprofil bestimmt die Anforderungen an Multi-Netz-SIM-Karten und die Abwicklung von Handoffs
• Der Umfang der Bereitstellung und die Lebensdauer im Einsatz bestimmen, ob „ eUICC “ mit OTA-Bereitstellung erforderlich statt nur optional ist

Die Konnektivitätsinfrastruktur von KORE unterstützt den gesamten Technologiestack, auf den diese sensorbezogene Analyse hinweist, einschließlich NB-IoT, LTE-M, 4G, 5G, LoRaWAN sowie Satellitenverbindungen – und zwar über mehr als 40 Partnerschaften mit Netzbetreibern und in über 200 Ländern. Die „ ConnectivityPro “-Plattform bietet SIM-Lebenszyklusmanagement, Netzwerkrichtlinienkontrollen und Nutzungssteuerung, die für Unternehmensimplementierungen erforderlich sind, wenn der Gerätebestand gleichzeitig mehrere Sensorkategorien, Konnektivitätstechnologien und Regionen umfasst. Mit über 21 Millionen aktiven SIM-Karten, die in den Branchen Industrie, Gesundheitswesen, Fuhrparkmanagement und Versorgungswirtschaft eingesetzt werden, ist die Infrastruktur darauf ausgelegt, Sensorimplementierungen vom Pilotmaßstab bis zur globalen Produktion zu unterstützen.

Die Sensoren erzeugen die Daten. Die Konnektivitätsarchitektur entscheidet darüber, ob diese Daten zuverlässig, kostengünstig und in dem Umfang ankommen, den der Einsatz erfordert.

Sind Sie bereit, Ihren Sensoreinsatz auf die passende Konnektivitätsarchitektur abzustimmen? Sprechen Sie mit einem KORE-Konnektivitätsingenieur über den Aufbau einer IoT-Infrastruktur, die auf Ihre Sensortypen, Datenanforderungen und den Umfang Ihrer Bereitstellung zugeschnitten ist.

 

Veröffentlicht am 9. Juni 2026.