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«Vom Fachbereich für Physik und Elektrotechnik der Universität Bremen zur Erlangung des akademischen Grades Doktor-Ingenieur (Dr. Ing.) genehmigte ...»

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Autonome Sensorsysteme in der Transport- und

Lebensmittellogistik

Vom Fachbereich für Physik und Elektrotechnik

der Universität Bremen

zur Erlangung des akademischen Grades

Doktor-Ingenieur (Dr. Ing.)

genehmigte Dissertation

von

Dipl.-Ing. Reiner Jedermann

wohnhaft in Bremen

Referent: Prof. Dr.-Ing. W. Lang

Korreferent: Prof. Dr.-Ing. W. Benecke

Eingereicht am: 2. Juli 2009

Tag des Promotionskolloquiums: 24. November 2009

Danksagungen Ich möchte allen danken, die mich in den vergangenen 5 Jahren beim Schreiben dieser Arbeit unterstützt haben, insbesondere meiner Familie, die an vielen Abenden ohne mich auskommen musste. Meiner Frau und meinen Eltern danke ich für die Korrektur des Manuskriptes.

Außerdem danke ich meinem Doktorvater Prof. Walter Lang für seine Unterstützung und die Freiheit, die er mir bei der Forschung gelassen hat. Weiterhin danke ich den Mitarbeitern des Institutes für Mikrosensoren, -aktoren und –systeme und des Sonderforschungsbereiches „Selbststeuerung logistischer Prozesse“ sowie dem Team des Gesamtdemonstrators, mit dem ich viele aufregende Stunden verlebt habe, namentlich Javier Antunez-Congil, Markus Becker, Christian Behrens, Farideh Ganji, Jan D. Gehrke und Enesto Morales Kluge.

Der praktische Anteil dieser Arbeit wurde erst durch zahlreiche Kontakte zu Industrieunternehmen möglich. Viele dieser Kontakte wurden von Rainer Aldag vermittelt. Erste Anregungen habe ich von Peter M. Pastors vom Institut für Frische- und Lebensmittel-Logistik erhalten. Durch zahlreiche Gespräche mit Mike Nicometo und weiteren Mitarbeitern der Rungis Express AG und der CCG Cool Chain Group Holding AG wurde das Projekt konkreter. Die Cargobull Telematics GmbH hat uns großzügig mit Telemetriehardware ausgestattet. Axel Mörke hat uns zahlreiche Versuche und Feldtests bei der Dole Germany OHG in Hamburg und der Dole Europe Import BVBA in Antwerpen ermöglicht.

Weiterhin danke ich J.P. Emond von der Universität Florida, der mir einen Gastaufenthalt ermöglicht hat, Rob Schouten von der Universität Wageningen für seine Hilfe bei der Suche nach geeigneten Haltbarkeitsmodellen und Dieter Uckelmann für die Unterstützung bei RFID Messungen in der Maschinenhalle des BIBA.

Diese Arbeit wird durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) im Rahmen des Sonderforschungsbereichs 637 „Selbststeuerung logistischer Prozesse“ unterstützt.

Kurzfassung: Durch eine genauere Überwachung von Lebensmitteln während des Transportes lassen sich Verluste reduzieren und die Warenqualität steigern.

Bestehende Fernüberwachungs- oder Telemetriesysteme können dies jedoch nur eingeschränkt leisten. In der Regel wird die Temperatur nur an einer oder zwei Stellen gemessen. Die Auswertung der Daten musste bisher von Hand erfolgen.

In dieser Arbeit wird ein System vorgestellt, das eine räumliche Verteilung der Temperatur und anderer Einflussparameter misst und die Daten bereits im Transportmittel auswertet. Das System passt die Überwachung automatisch an verschiedene Waren an. Dieser intelligente Container kombiniert Technologien aus den Bereichen RFID, drahtlose Sensornetze und Telemetrie, die bisher nur als Einzellösungen eingesetzt wurden.

Energiesparende Prozessoren mit hoher Rechenleistung machen es möglich, Algorithmen zur Bewertung der Daten in das Fahrzeug oder einen an der Ware angebrachten Sensor zu verlagern. Ziel der Arbeit ist es, die Transportüberwachung zu einem autonomen Sensorsystem zu erweitern, welches die Messdaten lokal verarbeitet und selbständig entscheidet, ob eine kritische Situation vorliegt.

Dabei wird ein möglicher Qualitätsverlust von Lebensmitteln anhand eines auf dem dynamischen Temperaturverlauf basierenden Haltbarkeitsmodells abgeschätzt. Die Qualitätsüberwachung je Wareneinheit wird durch einen individuellen sensorischen Frachtbrief in Form eines Softwareagenten ausgeführt. Die Möglichkeiten hierzu werden anhand eines Demonstrationssystems zur Überwachung von Lebensmitteltransporten vorgestellt.

Abstract: A concise supervision of food products during transport is an essential precondition for the improvement of their quality and reduction of losses. However, existing remote or telemetric systems implement only parts of the entire supervision task. Standard systems measure temperature only at one or two points, and the evaluation of sensor data has to be done manually.

This thesis presents a system which measures a spatial profile of temperature and other parameters. The idea of remote transport supervision is extended to a selfcontained sensor system that locally processes measurement data and detects critical situations autonomously. The algorithms for sensor data evaluation are implemented inside the means of transport; they can either share a common embedded processor unit or run separately on wireless sensors nodes, which are attached to the loaded freight objects.

The system automatically adapts the supervision process to different kinds of goods.

This ‘intelligent container’ combines technologies from different fields, such as RFID, wireless sensor networks, and telemetric system, which have so far been applied separately.

A shelf life model, based on the dynamic temperature profile, estimates the amount of quality loss during transport. The quality supervision is implemented as a set of software agents. Each freight object is supervised by an individual ‘sensory way bill’.





A demonstration system for the supervision of food transports shows the feasibility of this new approach.

Inhaltsverzeichnis

1. Anstehendes Problem und Lösungsansatz

1.1. Stand der Technik

1.2. Softwareagenten, Autonome Sensorsysteme und Selbststeuerung

1.3. Vorgesehener neuer Lösungsbeitrag

2. Passive und aktive Technologien zur Transportüberwachung

2.1. Aktive Tags und drahtlose Sensornetze

2.1.1. Semi-passive Tags

2.1.2. Definition im Rahmen dieser Arbeit

2.1.3. Drahtlose Sensornetze

2.1.4. Protokolle

2.1.5. Technische Herausforderungen

2.2. Passive Kommunikation

2.2.1. Wirkprinzip im Nah- und Fernfeld

2.2.2. Frequenzbereiche

2.2.3. Physikalische Überlegungen zur Reichweite

2.2.4. Wahl des Frequenzbereiches

2.3. Leistungsfähigkeit von UHF-RFID im Lebensmittelbereich

2.3.1. Verfügbare RFID-Tags

2.3.2. Verminderung der Identifikations-/Schreibraten durch wasserhaltige Waren..... 19 2.3.3. Zeitbedarf zur Datenübertragung

2.3.4. Versuche mit bewegter Ware

2.3.5. Messung des Einflusses der Luftfeuchtigkeit

2.4. RFID zur Temperaturaufzeichnung

2.4.1. Messabweichung

2.4.2. Thermische Reaktionszeit

2.5. Grenzen und mögliche Anwendungen von UHF-RFID

2.5.1. Vergleich aktiver und passiver Kommunikation

2.5.2. Mögliche Lösungen

2.6. Telemetrie

2.6.1. Sensorik und Außenkommunikation

2.6.2. Anwendungsbeispiele

3. Erforderliche Messsysteme für neue Planungskonzepte in der Lebensmittellogistik

3.1. Neue Konzepte zur Lager- und Transportplanung

3.1.1. Steuerung des Lagerbestandes

3.1.2. Zuordnung von Chargen zu Transportaufträgen

3.1.3. Mögliche Einsparungen durch dynamic FEFO

3.2. Sensorsysteme zur Qualitätsüberwachung

3.2.1. Time-Temperatur-Indikatoren und Datenlogger

3.2.2. Überwachung weiterer Umweltparameter

3.2.3. Erforderliche Messauflösung eines Ethylen Sensors

3.3. Einflüsse und Störungen der Temperaturverteilung

3.3.1. Globale und lokale Einflüsse

3.3.2. Aufgaben des Sensornetzes

3.4. Experimentelle Bestimmung von Temperaturprofilen

3.4.1. Zeitkorrektur der Messwerte

3.4.2. Temperaturabweichungen in Seecontainern

3.5. Räumliche Interpolation der Messwerte

3.5.1. Nomenklatur und Fehlermaß

3.5.2. Lineare Interpolationsmodelle

3.5.3. Inverse Distanzwichtung

3.5.4. Kriging-Verfahren

3.5.5. Kriging mit räumlichem Trend

3.5.6. Lineare Kurven-Approximation

3.5.7. Vergleich der Interpolations-Verfahren

3.5.8. Bewertung der linearen Approximation

3.5.9. Mögliche Verbesserungen durch nicht-lineare und Zustandsmodelle.................. 54

3.6. Anzahl der notwendigen Stützstellen

3.7. Plausibilitätsprüfung der Messwerte anhand des Kriging- Verfahrens

3.8. Verlauf der Warenkerntemperatur

3.8.1. Überschlagsrechnung für einen Container

3.8.2. Temperaturanstieg innerhalb einer Palette und einzelner Früchte

3.9. Zusammenfassung

4. Zusammenstellen einer Modellbasis zur Qualitätsvorhersage

4.1. Was ist Qualität

4.1.1. Skalen zur Bewertung der Qualität

4.1.2. Ansätze zur Modellierung

4.2. Beschreibung des Reaktionsverlaufs durch Differentialgleichungen

4.2.1. Beispiel für Pilze

4.2.2. Probleme des Reaktionsmodells

4.2.3 Anwendung zur Generierung von Testwerten

4.3. Keeping Quality und Shelf-Life

4.3.1. Shelf-Life Modell für dynamische Temperatur

4.3.2. Abhängigkeit vom Erntezustand

4.3.3. Abweichende Temperaturabhängigkeit

4.3.4. Zeitpunkt einer Temperaturabweichung

4.4. Der Table Shift Approach als weiteres Modell

4.4.1. Vergleich mit dem Shelf-Life Modell

4.4.2. Monotonie der Referenzkurven

4.4.3. Unterschiedliche Reaktionsraten

4.4.4. Messtoleranzen der Referenzkurven

4.5. Weitere Modelle

4.6. Anwendung auf gemessene Daten

4.7. Zusammenfassung

4.7.1. Shelf-Life Modell

4.7.2. Table-Shift-Approach

4.7.3. Grenzen und Anwendung der Modelle

5. Realisierungsebenen des Entscheidungssystems

5.1. Netzwerk intelligenter Objekte

5.2. Selbststeuerung durch autonome Prozesse

5.3. Erweiterte Kriterien zur Bewertung der Systemperformance

5.4. Entscheidungen anhand einer lokalen Sichtweise

5.5. Mögliche Implementierungsebenen

5.6. Grad der Entscheidungsfreiheit

5.7. Kommunikation als einschränkender Faktor

5.7.1. Vergleich des Energiebedarfs

5.7.2. Informationsquellen und Senken

5.7.3. Länge des Kommunikationspfades

5.7.4. Beispiel 1: Intelligentes Paket zur adaptiven Routenplanung

5.7.5. Beispiel 2: Überwachung sensitiver Waren

5.7.6. Zusammenfassung

6. Der intelligente Container

6.1. Warenüberwachung durch warenspezifische Softwareagenten

6.1.1. Der sensorische Frachtbrief

6.1.2. RFID zur Steuerung des Informationsflusses

6.2. Auswahl des Softwareframeworks

6.2.1. Das JADE Framework für Softwareagenten

6.2.2. Erweiterung der Agentenmobilität

6.3. Management der warenspezifischen Agenten

6.3.1. Softwarekomponenten des Transportmittels

6.3.2. Weitere Komponenten der Lagersoftware

6.3.3. Elemente der Nachricht ‚PackageData’

6.3.4. Befehle zur Agentenübertragung

6.3.5. Format der Nachricht

6.3.6. Ablauf der Agentenübertragung im Demonstrationsszenario

6.3.7. Erweitertes Demonstrationsszenario

6.4. Hardware des Demonstrationssystems

6.4.1. Prozessormodul

6.4.2. RFID Reader

6.4.3. Sensornetzwerk

6.4.4. Externe Kommunikation

6.4.5. Stromversorgung

6.5. Realisierung auf einem Embedded System

6.5.1. Java auf embedded Systems

6.5.2. Agentenframework für embedded Systems

6.6. Ressourcenbedarf und Systemperformance

6.6.1. Speicher der Prozessorplattform

6.6.2. Datenvolumen bei der Kommunikation

6.6.3. Rechenzeit

6.7. Alternative Frameworks

7. Weitere lokale Entscheidungsprozesse

7.1. Berechnung von Haltbarkeitsmodellen auf der Ebene der Sensorknoten.................. 107 7.1.1. Ziele und Schwierigkeiten bei der Umsetzung

7.1.2. Darstellung von Fließkommazahlen als Integer

7.1.3. Skalierung der Parameter des Shelf-Life Modells

7.1.4. Berechnung eines Modellschrittes

7.1.5. Umsetzung der Expotentialfunktion

7.1.6. Energiebedarf zur Berechnung des Modells

7.1.7. Anwendung

7.1.8. Überwachung der Kühlkette durch intelligente RFID

7.2. Verlagerung der Routenplanung in das Transportmittel

7.2.1. Beispielszenario und heuristischer Ansatz

7.2.2. Umsetzung und Simulation

8. Zusammenfassung

8.1. Systemebenen und Grad der Autonomie

8.1.1. Vorhersage der Resthaltbarkeit durch autonome Prozesse

8.1.2. Verteilte Prozesse zur Routenplanung

8.2. Einschränkende Faktoren bei der Umsetzung lokaler Prozesse

8.2.1. Energie als einschränkender Faktor

8.2.2. Einschränkungen passiver Funktechnologien

8.3. Selbststeuerung in der Transportüberwachung

8.3.1. Sensorknoten als selbststeuernde Objekte

8.4. Verbesserung der Transportüberwachung durch autonome Sensorsysteme.............. 125

9. Referenzen und Verzeichnisse

1. Anstehendes Problem und Lösungsansatz Gehobene Ansprüche im Lebensmittelbereich machen eine immer genauere Überwachung der Waren und ihrer Lager- und Transportbedingungen notwendig. Bei Frischwaren, die in der Regel eine ununterbrochene Kühlkette erfordern, liegt der Verlust durch Verderb im zweistelligen Prozentbereich [Sche06, Seite 57]. Neue Systeme zum Warenmanagement und -überwachung eröffnen daher ein großes Potential zur Kosteneinsparung. Voraussetzung ist jedoch eine vollständige Überwachung der auf die Qualität der einzelnen Waren einwirkenden Faktoren, wie insbesondere der Temperatur.

Bei Vorüberlegungen und ersten Messungen zur Umsetzung eines automatisierten Überwachungssystems für den Transport verderblicher Waren hat es sich gezeigt, dass die derzeitig verfügbaren Fernüberwachungs- oder Telemetriesysteme für Kühlfahrzeuge und -container dies nicht im erforderlichen Maße leisten können. Insbesondere haben sich folgende Probleme

herauskristallisiert:



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