Der PFC200 sammelt die Daten ein und überträgt sie in eine Datenbank auf dem lokalen Edge Computer. Dort sind auch die Machine-Learning-Modelle installiert, die mit den Daten die Präsenzprognosen erstellen. Alternativ wäre es auch möglich, Datenbank und KI in eine Cloud auszulagern. Die Vorhersagen werden dann zum PFC200 zurückgespielt. Ergänzt unter anderem durch Wetterprognosen und meteorologische Ist-Daten leitet ein Algorithmus auf dem Controller daraus die nötigen Steuersignale ab. „Vereinfacht gesagt: Der Edge Computer liefert die Intelligenz, der PFC200 organisiert die Kommunikation“, so Siegle.
Datenbank und Machine-Learning-Modelle laufen in Softwarecontainern auf dem Edge Computer. „Für uns ist wichtig, dass die Hardware Docker-fähig ist, weil wir die KI nur so umsetzen können, wie wir uns das vorstellen. Denn schließlich sind die Prognosen ziemlich rechenintensiv“, erläutert Siegle. Der Experte lobt zudem die Anwenderfreundlichkeit: „Wir Automatisierer kommen bekanntlich aus der SPS-Welt. Dennoch haben wir uns bei der Arbeit mit dem Edge Computer sehr schnell zurechtgefunden.“
Vom Industriegebäude ins Wohnhaus
Wickie M hat MRM2 sein neues System getauft. Nach intensiver Erprobung in zwei Referenzgebäuden startet nun der Vertrieb. Das Unternehmen hat dabei zunächst vor allem Planer und Betreiber von Büro- und Industriegebäuden im Visier. „In seiner derzeitigen Konfiguration ist Wickie M für Gebäude ab etwa zwanzig beheizten bzw. klimatisierten Räumen sinnvoll“, sagt Geschäftsführer Gruber. Mittelfristig will er das System so weiterentwickeln, dass auch private Haushalte damit Heizkosten einsparen können – per Plug&Play soll Wickie M dann auch in Ein- und Mehrfamilienhäusern für mehr Energieeffizienz sorgen.