Über 1.000 Messpunkte, unzählige Sensoren, große Distanzen – bei einer Sortieranlage eines Logistikunternehmens in dieser Größenordnung wird die Überwachung schnell zur logistischen Herausforderung. Zwar sind IoT-Geräte und entsprechende Sensoren heute erschwinglich, doch bei tausenden Komponenten summieren sich nicht nur die reinen Hardwarekosten, sondern auch Installations- und Wartungskosten. Weder eine durchgängige Verkabelung noch ein separater Akku pro Messpunkt war wirtschaftlich tragbar – der Aufwand und die Kosten wären zu hoch. Deshalb brauchte es ein wirtschaftliches, skalierbares Konzept.
Die Idee: Statt sämtliche Messpunkte einzeln zu versorgen, sollte ein mobiles Überwachungsfahrzeug inkl. Sensoren die gesamte Anlage abfahren. Dabei soll es sämtliche Zustandsdaten der an den Motoren der Sortieranlage angebrachten Sensoren erfassen. Das Fahrzeug bewegt sich mit rund 2,5 m/s (ca. 9 km/h) und hat eine Akkulaufzeit von mindestens einer Woche. Anschließend kann der Akku getauscht oder aufgeladen werden.
Doch wie verortet man die erfassten Messwerte genau? Innerhalb geschlossener Räume scheidet ein satellitengestütztes GPS aus, und auch klassische Indoor-Positioning-Systeme mit WLAN, Bluetooth oder Ultraschall erfordern eine kostspielige Infrastruktur (zusätzliche Sender, Verkabelung usw.). Ein weiteres Konzept – das ständige Auslesen von LiDAR-Daten und deren Abgleich mit einer digitalen Karte der Anlage – ist zwar präzise, aber teuer in Anschaffung und Unterhalt, da Scanner und Rechenleistung dauerhaft verfügbar sein müssen.
Positionsbestimmung mit RFID: Eine vielversprechende Option
Vor diesem Hintergrund erschien eine eindeutige Markierung an jedem Messpunkt zunächst als praktikabelste Lösung. Zwei Technologien boten sich besonders an:
• Barcode / QR-Code: günstig und leicht zu erstellen, allerdings wäre am Fahrzeug ein energiehungriger Barcodeleser mit Beleuchtung nötig.
• RFID (13,56 MHz): selbstklebende, kostengünstige Tags und vergleichsweise sparsame Lesegeräte.
Gerade RFID im Frequenzbereich von 13,56 MHz wirkte attraktiv: Jeder Messpunkt ließe sich durch einen RFID-Tag eindeutig identifizieren, ohne dass eine Sichtverbindung notwendig wäre. Dennoch standen einige Fragen im Raum: Reicht die Lese-Reichweite bei 2,5 m/s Fahrtgeschwindigkeit aus? Wie zuverlässig werden die Tags erkannt, wenn sie nur Bruchteile einer Sekunde in Reichweite des Lesegeräts sind?
Proof of Concept: Praktischer Testaufbau im Labor
Um zu prüfen, ob RFID mit 13,56 MHz für diese Anforderungen genügt, setzten unsere Xperten zunächst auf einen Arduino-basierten Prototypen: Ein RFID-Lesegerät, ein paar Tags – und schon konnte es losgehen. Doch die ersten Ergebnisse zeigten, dass eine stabile Erkennung bei einem Tempo von 2,5 m/s nicht immer gewährleistet war:
• Der Tag befindet sich bei maximal 5 cm Reichweite gerade einmal 0,04 Sekunden in Lesedistanz.
• Im Test wurde teilweise nur jedes zweite Mal eine ID erkannt. Die Erklärung für dieses Verhalten liegt in der Funktionsweise von RFID. Erst wenn Tags in Reichweite kommen, werden sie durch das Lesegerät aktiviert. Sobald ein Tag aktiviert wird, übermittelt er seine ID und geht in einen READY-Zustand, in dem er nicht erneut seine ID übermittelt. Erst wenn der Tag aus der Reichweite des Lesegeräts entfernt wird (oder indem aktiv mit ihm interagiert wird), sendet er seine ID bei Aktivierung erneut.
(Bild: RFID zur Positionsbestimmung)
Optimierung des Tests: Rotierender Versuchsaufbau
Ein rotierender Testaufbau wurde verwendet, um die Vorbeifahrt unter realistischen Bedingungen zu simulieren. Dabei konnte der Tag wiederholt aus dem Erfassungsbereich entfernt und erneut eingebracht werden, wodurch sich die READY-Problematik umgehen ließ. Die Tests ergaben:
• Maximale Geschwindigkeit: Unter idealen Bedingungen funktionierte das System noch bei 2,9 m/s.
• Bessere Erkennung: Durch die Rotation wurden die Tags mehrfach kurzzeitig in den Lesebereich gebracht, wodurch die Erkennungsrate verbessert wurde. Dennoch blieb die geringe Reichweite problematisch.
Warum 13,56 MHz nicht die optimale Wahl war
Aus den Tests ergaben sich zwei Hauptprobleme:
1. Zuverlässigkeit: Beim simulierten Vorbeifahren fehlte häufig die Zeit, den Tag sicher zu aktivieren und die ID stabil auszulesen.
2. Reichweite: Ein Lesebereich von wenigen Zentimetern bedeutete einen zu hohen Aufwand bei der Platzierung der Tags und eine zu geringe Fehlertoleranz.
Somit galt es, weitere RFID-Optionen in Betracht zu ziehen. In Folgetests kam etwa die 868-MHz-Technologie zum Einsatz, mit der sich Lesereichweiten von 50 cm bis hin zu 2 m erreichen lassen – zudem kann die Sendeleistung flexibel eingestellt werden. Das bietet nicht nur genügend Spielraum für die schnelle Vorbeifahrt, sondern auch für verschiedene Montage- und Umgebungsbedingungen.
Temperaturüberwachung per RFID – eine zusätzliche Möglichkeit
Neben der Positionsbestimmung lässt sich RFID auch zur Temperaturüberwachung einsetzen. Dafür gibt es RFID-Tags, die mit Akku betrieben werden und über längere Zeiträume eigenständig Temperaturen messen und speichern können. In unserem Projekt war dies zwar nicht zwingend erforderlich – die Temperaturmessung wurde nur beim Vorbeifahren durchgeführt, um einen möglichen Temperaturanstieg (z. B. durch einen defekten Motor) zu erkennen. Allerdings verdeutlicht dieses Szenario das Potenzial von RFID:
• Positionsbestimmung und Sensordatenverwaltung sind kombinierbar, ohne dass jedes Objekt kostspielig verkabelt oder mit einem eigenen Funkmodul ausgestattet werden muss.
Fazit: Iteratives Vorgehen zahlt sich aus
Dieses Beispiel zeigt eindrücklich, dass Techniklösungen nicht nur in der Theorie, sondern vor allem in der Praxis überzeugen müssen. Eine solch iterative Vorgehensweise – von der ersten Idee über den Proof of Concept bis hin zum angepassten Lösungsansatz – ist der Schlüssel zu belastbaren Ergebnissen. Dabei haben uns vor allem folgende Erkenntnisse weitergebracht:
• Der erste Ansatz ist selten perfekt: Auch vermeintlich günstige und einfache Lösungen können im Realbetrieb an ihre Grenzen stoßen.
• Praktische Tests statt reiner Theorien: Erst im Versuch – unter realitätsnahen Testbedingungen – zeigt sich, ob eine Technologie robust genug ist.
• Kosten und Nutzen sauber abwägen: Gerade im IoT-Umfeld sind nicht nur Hardwarepreise entscheidend, sondern auch Installations- und Wartungsaufwände.
In unseren Projekten legen wir großen Wert auf dieses iterative Vorgehen. Nur so lassen sich die richtigen Technologien auswählen und mögliche Fehlentwicklungen frühzeitig erkennen. Letztlich zählt nicht, sofort die perfekte Lösung zu haben, sondern schnell herauszufinden, welche Wege zum Ziel führen – und welche nicht. Genau das verstehen wir unter Expertise: flexible, praxisnahe und zugleich wirtschaftliche Software- und Systementwicklung.