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Main Title: Methoden zur Kostenoptimierung von drahtlosen Sensornetzwerken
Translated Title: Methods for cost optimization of wireless sensor networks
Author(s): Niedermayer, Michael
Advisor(s): Günther, Hans-Otto
Granting Institution: Technische Universität Berlin, Fakultät VII - Wirtschaft und Management
Type: Doctoral Thesis
Language: German
Language Code: de
Abstract: In der Zukunft werden viele Gegenstände des Alltags mit Hilfe der Mikroelektronik untereinander verknüpft, so sagen es verschiedene Visionen im Bereich der Informationstechnologie voraus. Kosteneffiziente Sensornetzwerke können bei der Kopplung verschie¬denster Objekte einen wichtigen Beitrag leisten. Durch die Anwendung fortgeschrittener Technologien aus den Bereichen der Mikroelektronik, der Mikrosystemtechnik sowie der Mikrointegration sind dadurch vielfältige Innovationen zu erwarten. Drahtlose Sensornetzwerke stellen sehr komplexe Systeme mit einer großen Bandbreite an Realisierungsmöglichkeiten dar. Zur Abbildung der Kostenstrukturen werden daher Modelle erforderlich, die den Entwickler bei der Identifikation der Kostentreiber unterstützen. Ein Kernelement zur hier vorgeschlagenen Kostenoptimierung von drahtlosen Sensornetzwerken bilden die erarbeiteten Kostenmodelle, auf deren Basis die Aufwände zur Entwicklung und Fertigung sowie für verschiedene Systemkomponenten abzuschätzen sind. Dabei wird die Detailtiefe der Modellierung im Entwicklungsprozess geeignet angepasst, indem in der Konzeptionsphase zunächst grobe Kostenmodelle mit wenigen Eingabeparametern verwendet werden. In den späteren Entwurfsphasen sind die Modelle der kostentreibenden Elemente immer weiter zu verfeinern, um den Schätzfehler bei der Kostenbewertung von Realisierungsvarianten abzusenken. Zur rationalen Entscheidungsfindung der kostengünstigsten Sensornetzwerkimplementierung wurde ein Entwurfswerkzeug entwickelt. Durch die Einbindung der erarbeiteten Kostenmodelle kann der Entwickler die Kostenstrukturen verschiedener Optionen untersuchen, um die zweckmäßigste Systemarchitektur und geeignete Fertigungstechnologien auszuwählen. Während in der Vergangenheit eine Kostenoptimierung zumeist monokriteriell erfolgte, indem man alle kostenrelevanten Einflussgrößen monetär gewichtete und dann die Gesamtkosten minimierte, fiel hier die Wahl auf einen multikriteriellen Ansatz. Dadurch können diverse kostenrelevante Kriterien von der Entwicklungsdauer bis zur Fertigungskomplexität bei der Ermittlung von besonders vorteilhaften Realisierungsvarianten berücksichtigt werden, ohne dass bei der Lösungssuche alle Kenntnisse zur Quantifizierung der resultierenden Kosten vorhanden sein müssen. Dazu wurden evolutionäre Algorithmen implementiert, um auf der Basis von Pareto-Fronten die besonders kosteneffizienten Sensornetzwerkoptionen zu ermitteln. Im Ergebnis konnte ein Entwurfswerkzeug realisiert werden, was den Entwickler bei der Kostenoptimierung von drahtlosen Sensornetzwerken unterstützt. Somit ist der Anwender in der Lage, die weiteren Optimierungsschwerpunkte während des gesamten Kostenoptimierungsprozesses adäquat festzulegen. Die Verifikation der erarbeiteten Kostenmodelle und des implementierten Entwurfswerkzeuges war im praktischen Einsatz sehr erfolgreich. Am Beispiel von Sensornetzwerken für die Maschinenüberwachung konnten wertvolle Erkenntnisse gewonnen werden, welche Technologiealternativen in der heutigen Kostensituation sich für bestimmte Szenarien besonders eignen. Zur Kostenoptimierung von Sensornetzwerken, die nur moderate Stückzahlen für Nischenanwendungen erfordern, konnten durch entsprechende Untersuchungen Strategien zur Minimierung der Fertigungsaufwände bei universellen sowie modularen Sensorknoten abgeleitet werden. Weiterhin wurden die aktuellen Kostenschranken für sehr einfache Sensornetzwerkarchitekturen bestimmt. Eine Übertragung der hier erarbeiteten Methoden zur Kostenoptimierung auf ähnliche Systemklassen, wie besonders kosteneffiziente Funkmodule und digitale Sensormodule, ist mit überschaubarem Aufwand möglich. Für eine ganzheitliche Optimierung drahtloser Sensornetzwerke ist zu erwarten, dass zukünftig Erweiterungen zur Berücksichtigung diverser Systemparameter – beispielsweise durch Kopplung der Kostenmodelle mit Zuverlässigkeitsmodellen – zu einem wichtigen Forschungsthema werden.
In the future, many everyday objects will be linked to each other by means of microelectronic components. The resulting ambient intelligence is predicted by several roadmaps in the field of information technology. Sensor networks can contribute cost-effective solutions for the coupling of various objects. The combination of advanced technologies for chip fabrication, electronic packaging, and system integration is expected to lead to many innovations in the field of wireless sensor nodes. Wireless sensor networks are very complex systems with a wide range of realization options. Cost models are required to structure the development decisions in order to support hardware designers in identifying of cost drivers. The parameterized cost models for product de¬velopment, system components, and fabrication processes represent a key element of the proposed cost optimization procedure. The granularity of the cost models is adjusted during the development process, starting with coarse cost models with few input parameters. In the later design phases, the cost-driving elements are continually refined in order to lower the estimation error in the cost assessment of implementation options. A design tool was developed for a rational decision-making with the goal of finding the most advantageous sensor network implementation. Through the integration of the developed cost models, the development team can examine the cost of various options in order to select the most appropriate system architecture and the corresponding manufacturing technologies. In the past, cost optimizations were usually based on a single target criterion. Therefore, all cost relevant influences were translated into monetary terms. Then, a minimization of the total cost was performed. Here, the choice fell on a multi-criteria approach. This allows for consi¬deration of all cost relevant criteria – ranging from development duration to process complexity – without the knowledge of how to quantify the corresponding costs. Evolutionary algorithms have been implemented to determine the Pareto-front of the most cost-efficient sensor network options. The result was a design tool, which supports the hardware designer in cost optimization of wireless sensor networks. Thus, the user is able to adequately adjust the design focus during the entire cost reduction process. The verification of the developed cost models and the implemented design tool was very successful in practical applications. Valuable insights were gained from the example of a sensor network for condition monitoring in paper plants. Important conclusions were drawn regarding which technology alternatives are particularly suitable for the cost situation of today. Cost reduction strategies were derived for universal and modular sensor nodes in moderate quantities for niche applications. Furthermore, the current cost boundaries for very simple sensor network architectures have been determined. To optimize costs in similar system classes – such as cost effective radio modules and digital sensors – a transfer of the developed methods is possible with reasonable effort. It is expected, for a holistic optimization of wireless sensor networks, that future topics will to take into account further system parameters, for instance, coupling the cost models with reliability models. Those model enhancements will become an important research topic.
URI: urn:nbn:de:kobv:83-opus-28702
http://depositonce.tu-berlin.de/handle/11303/2955
http://dx.doi.org/10.14279/depositonce-2658
Exam Date: 2-Dec-2010
Issue Date: 10-Dec-2010
Date Available: 10-Dec-2010
DDC Class: 330 Wirtschaft
Subject(s): Kostenmodellierung
Kostenoptimierung
Sensornetzwerke
Cost modeling
Cost optimization
Sensor networks
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