Insights & Data Blog

Insights & Data Blog

Meningen op deze blog weerspiegelen de opvattingen van de schrijver en niet per definitie die van de Capgemini Group

Meten is weten?

“With billions of devices, even if a given sensor gives a bit error once per year, that becomes a much bigger issue in a large system.” (W.T. Dixon)

A smart home control panelEen paar weken geleden was ik op de Open Dagen van de TU Delft. Onderdeel was een bezoek aan de Faculteit Civiele Techniek en Geowetenschappen, waar ik verschillende onderzoeksprojecten kon bewonderen. Wat mij vooral opviel, maar dat had ook met het thema van de toer te maken, is dat er uitgebreid gemeten werd. En zorgvuldig en langdurig. Niet zonder reden, want de onderzoekers willen precies weten hoe het zit.

Ik zal u niet verder vermoeien met het doel en de aard van de onderzoeken. Want toen ik naar huis liep, dacht ik na over de opkomst van het internet van dingen, of in goed Engels: Internet of Things (IoT). Een hedendaagse definitie van het internet der dingen is: Een voorgestelde ontwikkeling van het internet, waarbij alledaagse voorwerpen zijn verbonden met het netwerk en gegevens kunnen uitwisselen. Kortweg: apparaten die gegevens kunnen uitwisselen via het internet. Veel van de gegevens zullen afkomstig zijn van sensoren. Kleine meetapparaatjes die bijvoorbeeld de temperatuur van uw huiskamer meten om zo de thermostaat van de verwarming te regelen. Of een windmeter zodat uw zonnescherm omhoog kan gaan bij storm. Of misschien wel een sensor die de inhoud van uw koelkast leest. Of welke soort was er in de wasmachine is gestopt. Naast deze huis-tuin-en-keuken-voorbeelden zijn er talrijke sensoren in de openbare ruimte: verkeerstellers, snelheidsmeters, mistdetectoren. Of in uw auto. Zelfrijdende auto's kunnen niet rijden zonder sensoren. De toekomstvisie is dat steeds meer apparaten sensoren zullen krijgen en dat deze apparaten met al deze meetgegevens zelfstandig kunnen gaan werken en beslissen. En dat ze die gegevens gaan uitwisselen met andere apparaten of toepassingen. Bijvoorbeeld dat uw koelkast zelf zijn voorraad bijhoudt en ontbrekende levensmiddelen automatisch besteld.

Al deze sensoren zullen hun gegevens met elkaar uitwisselen op het Internet of Things. En terwijl ik zo liep, dacht ik: als ze bij de TU Delft zo uitgebreid, zorgvuldig en met veel moeite meten, zal dat dan later ook bij mij thuis gaan gebeuren? Zullen de sensoren net zo precies werken als ik wens? En wat gaat er gebeuren wanneer er iets kapot of mis gaat? Gaat mijn koelkast dan zomaar lukraak spullen bestellen?

Als u zelf een systeem wilt gaan bedenken, ontwerpen of kopen op basis van IoT, zal u ook het gedrag van de sensoren in uw systeem moeten kennen. Want al die sensoren en andere meetinstrumenten kunnen wel eens verkeerde gegevens gaan doorgeven. Ze gaan kapot of ze maken fouten. Hoe gaan we daar mee om?

Verkeerde metingen

Zes op de tien brandmeldingen, die bij de brandweer binnenkomen, zijn vals. Daar is de brandweer niet blij mee. En dat zijn geen mensen die zomaar het alarmnummer bellen, maar automatische brandmelders die vals alarm geven. Je zou kunnen zeggen dat brandmelders de situatie “verkeerd” inschatten. Nu nemen brandmelders het zekere voor het onzekere. Maar vaak zijn brandmelders verkeerd afgesteld. Of meten het verkeerde: waar rook is, is vuur; maar waar vuur is, is nog geen brand. Stiekem een sigaret roken kan al voldoende zijn om het alarm af te doen gaan. Zo ziet u maar, ook brandmelders zijn niet perfect. Anderhalf jaar geleden moest een fabrikant 400.000 slimme rookmelders terugroepen wegens gebreken. Wat leidde tot de vraag of we met dergelijke dingen wel een IoT kunnen opbouwen.

Mijn fietscomputer maakt ook fouten. Fietscomputers zijn ook onderdeel van het IoT. Bijvoorbeeld om mijn conditie in de gaten te houden in mijn trainingsapp. De fietscomputer meet de hoogte in het landschap waar ik rij op basis van de luchtdruk. Hoe hoger je komt, hoe lager de luchtdruk. Maar de luchtdruk kan ook veranderen door het weer. Op een dag kan er wel 100 meter verschil zitten in de hoogtemeting. Ik ben wel eens teruggekomen van een rondje rijden, waar mijn huis 60 meter hoger lag dan toen ik vertrok. Althans, volgens mijn fietscomputer. Daar kon ik wel om lachen, maar de meting van mijn fietstraject was wel verkeerd waardoor mijn prestaties ook verkeerd werden berekend. Luchtdruk en hoogte hebben wel veel met elkaar te maken, maar ook weer niet alles. Er zijn verstorende invloeden.

Falende sensoren

Iedere technicus weet dat alle apparaten kapot zullen gaan: ze vertonen faalgedrag. Het apparaat waar u dit artikel op leest, zal ook eens kapot gaan. Zo ook sensoren. Maar voordat ze echt kapot gaan, geven ze eerst verkeerde gegevens door. Sensoren kunnen ook verkeerde metingen doorgeven omdat ze vervuilen, verouderen of verlopen. Onderzoekers, zoals aan de TU Delft, controleren en kalibreren hun sensoren regelmatig. Maar zal dat ook gebeuren bij al die sensoren die in allerlei alledaagse apparaten worden ingebouwd? Kalibreert u uw thermostaat, de GPS in uw auto, de hoogtemeter van uw fietscomputer? Maakt u regelmatig de buitenthermometer van uw verwarmingsinstallatie schoon? Controleert u regelmatig uw rookmelders?

In een professionele en industriële omgeving zullen de sensoren zeker worden onderhouden, althans, dat verwacht ik wel. Maar thuis, of in niet-technische omgevingen, zal het onderhoud ontbreken. Maar de meetgegevens van deze sensoren zullen wel gebruikt worden om apparaten aan te sturen, om conclusies te trekken over uw rijgedrag, uw gezondheid, of u betaald heeft, waar u geweest bent en misschien wel over uw identiteit.

Er zijn auteurs die onbetrouwbare sensoren als een reëel probleem voor het IoT zien. Ook wanneer één sensor slechts een paar foute metingen per jaar doet, worden dat heel veel fouten wanneer we parten over de vele honderden miljoenen sensoren die het IoT gaan vormen. En het aantal fouten zal toenemen wanneer, zoal gezegd, de sensoren niet goed worden onderhouden, of waneer ze van een goedkope kwaliteit zijn. In uw koelkast zal geen sensor van industriële kwaliteit worden ingebouwd, maar een eenvoudiger, goedkoper en onbetrouwbaarder type, dat is zeker.

Ontwerpen met faalgedrag

Wie weet hoe wetenschappers en ingenieurs hun metingen doen, kan hiervan leren. Om zo betrouwbare IoT-systemen te ontwerpen die rekening houden met faalgedrag van de sensoren. En dan heb ik nog niet eens over het faalgedrag van de andere hardware en software. Misschien daarover in een andere blog meer.

Ik sluit af met drie tips om rekening te houden met meetfouten van sensoren. Dit lijstje is niet volledig, maar doe er uw voordeel mee:

  1. Ken het faalgedrag van de sensoren die u gebruikt. Ken de technische specificaties en weet hoe precies de sensoren hun metingen doen. Probeer ook te weten te komen hoe omgevingsinvloeden, zoals het weer, de metingen kunnen beïnvloeden. Bijvoorbeeld: zo zou de hoogtemeter in mijn fietscomputer zich kunnen kalibreren op basis van bekende hoogtes op mijn fietsroute.
  2. Bepaal hoe een falende sensor het systeem kan beïnvloeden. Wordt de verkeerde meting herkend doordat het andere metingen tegenspreekt of niet past in het model van het systeem? Of laat zo'n sensor het systeem rare dingen doen of legt het zelfs alles plat? Bijvoorbeeld: zo kunnen rookmelders dubbel uitgevoerd worden, het liefst met twee verschillende meetmethoden.
  3. Trek geen conclusies op basis van een enkele meting, die kan fout zijn. Probeer meerdere metingen door de tijd heen te doen of gebruik meerdere verschillende sensoren om hetzelfde te meten. Hierdoor worden foutieve metingen gemakkelijker herkend. Bijvoorbeeld: als mijn buitenthermometer zijn meetwaardes zou vergelijken met actuele weergegevens of andere buitenthermometers in de buurt, zouden afwijkingen gemakkelijker kunnen worden onderkend.

Foto Public Domain via Wikimedia

Over de auteur

Reinoud Kaasschieter
Reinoud Kaasschieter

Plaats een reactie

Uw e-mailadres wordt niet gepubliceerd. Verplichte velden zijn gemarkeerd met *.