EP4363934A1 - Elektronische überwachung von rein mechanischen uhren zum zweck der prädiktiven wartung - Google Patents

Elektronische überwachung von rein mechanischen uhren zum zweck der prädiktiven wartung

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Publication number
EP4363934A1
EP4363934A1 EP22728804.0A EP22728804A EP4363934A1 EP 4363934 A1 EP4363934 A1 EP 4363934A1 EP 22728804 A EP22728804 A EP 22728804A EP 4363934 A1 EP4363934 A1 EP 4363934A1
Authority
EP
European Patent Office
Prior art keywords
watch
clock
microchip
energy
data
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
EP22728804.0A
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Stefan Herr
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Artaino GmbH
Original Assignee
Artaino GmbH
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Artaino GmbH filed Critical Artaino GmbH
Publication of EP4363934A1 publication Critical patent/EP4363934A1/de
Pending legal-status Critical Current

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Classifications

    • G—PHYSICS
    • G04—HOROLOGY
    • G04C—ELECTROMECHANICAL CLOCKS OR WATCHES
    • G04C10/00—Arrangements of electric power supplies in time pieces
    • G—PHYSICS
    • G04—HOROLOGY
    • G04B—MECHANICALLY-DRIVEN CLOCKS OR WATCHES; MECHANICAL PARTS OF CLOCKS OR WATCHES IN GENERAL; TIME PIECES USING THE POSITION OF THE SUN, MOON OR STARS
    • G04B99/00—Subject matter not provided for in other groups of this subclass
    • G—PHYSICS
    • G04—HOROLOGY
    • G04D—APPARATUS OR TOOLS SPECIALLY DESIGNED FOR MAKING OR MAINTAINING CLOCKS OR WATCHES
    • G04D7/00—Measuring, counting, calibrating, testing or regulating apparatus
    • G04D7/006—Testing apparatus for complete clockworks with regard to external influences or general good working
    • G—PHYSICS
    • G04—HOROLOGY
    • G04G—ELECTRONIC TIME-PIECES
    • G04G21/00—Input or output devices integrated in time-pieces
    • G04G21/04—Input or output devices integrated in time-pieces using radio waves

Definitions

  • Predictive Maintenance Data analysis methods and algorithms for the purpose of predictive maintenance (Predictive Maintenance) in order to offer customers optimal service offers / service plans and to address them with tailor-made product and marketing offers o Making counterfeit products less attractive as they can be clearly identified electronically and remotely
  • Figure 2 shows an alternative module outside the clock
  • the module Deployment of a very small and low-power module in the watch - hereinafter referred to as "the module” - using a microchip with appropriate sensors / MEMS including microphone (as listed below) and wireless connectivity (e.g. Bluetooth Low Energy, NFC, optical) to a receiver (directly to a smartphone or PC, indirectly to IT backend / cloud systems via the smartphone and/or PC connection).
  • the module e.g. Bluetooth Low Energy, NFC, optical
  • the module receives the exact current time and date (to set its internal real-time clock (RTC) accordingly), software updates, authentication and maintenance/diagnostic commands (the results of which are transferred back to the receiver).
  • Identification and authentication data (keys, certificates, ...) are securely stored in the module and securely transmitted from it, using appropriate state-of-the-art cyber security protocols that guarantee data authenticity. This is supported and accelerated by a Hardware Security Module (HSM) in the module.
  • HSM Hardware Security Module
  • Microphone o Recording of recordings of the noises generated by the mechanical movement for spectral analysis and pattern recognition by the "AI Core” ("Kl Accelerator”) o Main source of data required for calculating the accuracy and detection of mechanical defects o Measurement of the accuracy by using counters (observation over a longer time interval)
  • Accelerometer (Accelerometer), 3-axis gyroscope and/or inertial measurement unit (Inertial Measurement Unit - IMU) o Measures vibrations and shocks, as well as typical movement patterns when using the watch (e.g. when practicing sports or manual work)
  • Humidity sensor o Measures the negative effects of humidity due to the loss of watertightness of the watch case or use in an unsuitable environment (for non-waterproof watches)
  • Pressure/force sensor eg MEMS based on capacitive, piezo-resistance or optical measurement
  • Determination of the mechanical energy reserve by measuring the force of the watch spring
  • State of charge of the electrical energy store to calculate the remaining electrical energy reserve
  • the module is operated in the clock with electrical energy that is fed or generated from the following sources:
  • thermoelectric generator TMG / Seebeck generator
  • the electrical energy obtained is accumulated in a suitable electrical storage device, e.g. a solid state battery or a capacitor without the risk of liquid leaking into the watch case or movement.
  • a suitable electrical storage device e.g. a solid state battery or a capacitor without the risk of liquid leaking into the watch case or movement.
  • the recorded signal data from the sensors are pre-processed in the module using the computing capacity of the CPU cores, a DSP (Digital Signal Processor) and an "AI Core” for hardware acceleration for advanced analysis algorithms and machine learning methods such as artificial neural networks (Convoluted Neural Networks - CNN's).
  • a DSP Digital Signal Processor
  • AI Core Artificial neural networks
  • pre-processing steps in the module are dynamically adjusted: pre-processed data consumes less memory, which allows storing more intermediate results over time while not connected to the smartphone or PC exists. However, more energy is required for the necessary calculations (for details of the processing, see “Processing principle of the solution” and “Detailed processing steps and data flow”).
  • Each pre-processing step that is not carried out in the module due to a lack of sufficient energy reserves can be carried out later on the basis of the transmitted raw measurement data in the receiving smartphone / PC / IT backend / cloud.
  • An LED (or a suitably small and energy-efficient buzzer or vibrator) is used in the module for the following purpose: • Assisting the user in setting the time and date of the mechanical movement (for detailed steps, see “Setting the time using RTC and LED”)
  • an additional (very small) chip or a corresponding printed circuit is attached to the watch cover or in the watch case in such a way that it is irreversibly destroyed when the watch is opened by removing the watch cover, so that unauthorized manipulation of the movement can be detected ( For details see “Tampering detection ("Electronic seal”)”).
  • the raw and/or pre-processed data and results have been transferred to the receiver (smartphone/PC), they can be further processed there.
  • the clock status can be determined more precisely and predictions can be made with greater reliability, since more energy and computing power is available there (the extended functionality of the receiver and the IT backend / cloud system is explained in “Processing principle of the solution” and “Detailed processing steps and data flow " shown).
  • the module can also optionally be housed in a device external to the watch, such as a storage box or watch winder (see Figure 2 and explanations in "Differences between external vs. internal module").
  • a device external to the watch such as a storage box or watch winder (see Figure 2 and explanations in "Differences between external vs. internal module").
  • Sensor data is recorded and pre-processed by the module at regular or irregular intervals (depending on the available energy).
  • Microchip's CPU / DSP / AI Core performs pre-processing of the raw data, reducing/compressing the data volume (allowing to store more results over time) and detect/indicate anomalies/defects in the movement or predict necessary maintenance work
  • CPU / DSP / AI Core pre-processing capabilities depend on power consumption for it - from simple raw data logging to AI / machine learning techniques supported by AI Core HW accelerator
  • the pre-processing steps in the module are executed depending on the available energy reserve (dynamically determined by a calculated trade-off between energy and memory consumption)
  • any processing that is not carried out in the module for this reason can be made up for and expanded as post-processing in the smartphone / PC or subsequent stages in the IT backend.
  • the wearer of the watch can use the LED / buzzer / vibrator in the module to immediately report anomalies / defects / predicted events are informed, e.g. if the watch is exposed to excessive vibration / shock.
  • the smartphone performs post-processing of the received data, applying even more detailed analysis and immediately informing the user of the results .
  • the following steps (apart from using the camera) can also be carried out in the module if there is sufficient energy, otherwise they are carried out by the smartphone based on the raw data:
  • the sensor data is pre-processed by a DSP stage at intervals of x and duration of y seconds (x/y depending on energy consumption and reserve, with the intervals being determined dynamically)
  • the pre-processed sensor data is combined with data from the GPIOs and A/D converters and further processed by the AI Core (HW accelerator for advanced machine learning algorithms).
  • AI Core HW accelerator for advanced machine learning algorithms
  • ANN artificial neural networks
  • CNNs Convolutional Neural Networks
  • step 1 In the case of an insufficient energy reserve, this processing step is skipped dynamically and only the raw data and if applicable, the result of step 1. is saved for further use
  • the CPU determines the deviation of the mechanical movement from the reference time/date provided by the RTC (Real Time Clock).
  • the CPU stores the result data resulting from the pre-processing and all detected events (measured values of the sensors/MEMS, shocks, frequency, deviation, fluctuations (jitter), breakage of the electronic seal), provided with an RTC time stamp (current time/date) in NVRAM (non-volatile memory)
  • a ring buffer is used to keep the history of the n most recent measurements (oldest entry is overwritten by the newest)
  • the CPU determines whether the wearer of the watch should be notified of the results of the pre-processing (via LED, buzzer or vibrator), e.g. in the event of a defect or improper use
  • the CPU transmits as many of the recorded measurement events as is needed to free up space in the ring buffer
  • the secure information managed by the HSM (UUID, key, certificates) is used to authentically transmit the data
  • CNNs Machine Learning based pattern detection and statistical analysis using predictive data mining (e.g. Time Series Analytics, k-Nearest Neighbors Classification and others) using the database of all clocks of a type + the reference patterns generated by the reference movements and the experience of the watch manufacturer
  • predictive data mining e.g. Time Series Analytics, k-Nearest Neighbors Classification and others
  • the smartphone sends the current time and date to the module, which uses it to program its RTC (Real Time Clock) whenever the smartphone and module are close enough and sufficient energy reserves are available.
  • RTC Real Time Clock
  • the module detects the "time setting mode” via a switch connected to one of the GPIO ports (the module then wakes up from a "sleep mode” if necessary):
  • An LED or other light source mounted in a suitable location on the dial, e.g. in the center of the hands flashes at an increasing frequency as the time represented by the hands approaches the RTC time.
  • a special confirmation signal is given (the LED should then be switched off quickly to save energy)
  • a buzzer or vibrator could be used as an indicator (depending on energy and space consumption)
  • the position of the pointer is read by the module via a suitable electronic circuit via GPIO ports or A/D converter.
  • the module detects "date setting mode” via a switch connected to one of the GPIO ports (the module then wakes up from a "sleep mode” if necessary):
  • the LED flashes briefly when a new day or date is selected (up/down movement of the crown). If they match, the light stays on for a longer time (e.g. 1 second) and then switches off to save energy
  • the status of the date wheel is read in by the module via a suitable electronic circuit via GPIO ports or A/D converter • To save energy, the module goes back into sleep mode if the crown is not operated for a longer period of time (e.g. 30 seconds)
  • the UUID is transmitted securely (at least end-to-end authentic) over the wireless channel, e.g. using TLS (Transport Layer Security), up to the IT backend / cloud, where the correct assignment to the production serial number stored there when the watch was registered can be checked.
  • TLS Transport Layer Security
  • the registration database in the IT backend / cloud enables a correlation between the UUID and the current owner of the watch.
  • a watch owner can report his watch as stolen, which is recorded in the registration database under the associated UUID. If the backend receives data from this watch via a smartphone, it can determine the approximate location of the watch via the GPS data contained in the data package and inform the police authority. This will deter thieves or their buyers from pairing such a watch with the smartphone. Ultimately, it makes the theft of such a watch unattractive, since it can no longer be serviced by dealers and workshops and its owner can no longer receive any advantages from the manufacturer.
  • a predetermined "secret number” is calculated by key hashing a fixed, predefined message with a private key (e.g. the HMAC method). This is securely stored in the module's memory, i.e. protected against reading by the HSM, and can only be accessed via securely authenticated maintenance commands ("Service Commands") can be changed from the smartphone or maintenance PC. The number is available via the registration database in the IT backend /
  • circuit Cloud linked to the UUID of the watch and thus to its owner. •
  • the same number is "hard-wired”, ie placed with no possibility of re-programming it, into a “tamper-detection chip” or equivalent printed circuit (hereinafter referred to as “circuit”).
  • the number is stored “as is”, to keep the circuit as cheap and small as possible.
  • the circuit is attached to the inside of the watch case or watch cover in such a way that it is irretrievably destroyed when the watch is opened so that the number can no longer be read.
  • the circuitry When the watch case is closed, the circuitry is electronically connected to the module (via a wired serial connection or wireless connection, e.g. NFC (Near Field Communication)) and is powered when the number is required to be read from the module. Whenever the module has enough energy to start up, it reads the number from the circuit and compares it with the number stored in the module.
  • NFC Near Field Communication
  • the module detects an attempt at manipulation if either the number cannot be read out because the circuit has been destroyed or if the number read from the circuit does not match the number securely stored in the module (the number can be changed due to the properties of the key -Hashing algorithm cannot be guessed).
  • the detection of this manipulation can be saved as an event in the ring buffer of the NVRAM in the module and sent to the external receiver (smartphone / PC) at the next transmission opportunity. In this way, the event ultimately reaches the IT backend / cloud systems, where the event is registered centrally.
  • the secret number in the module is programmed to match the number of the new circuit. In this way the guarantee is renewed. • The new number is then linked by the maintenance staff with the UUID of the watch (and thus its owner) by means of a registration process in the registration database of the IT backend / cloud systems.
  • the watch should be “clamped” by the diagnostic module (i.e. a bracket that exactly matches the outline of the watch it is inserted into is embedded, or a parenthesis)
  • the diagnostic module i.e. a bracket that exactly matches the outline of the watch it is inserted into is embedded, or a parenthesis
  • Service mode / maintenance mode o Secure activation (authentication) of a special operating mode with higher privileges (e.g. via wireless access from smartphone / PC or wired serial interface) using a state-of-the-art cyber security authentication method o Wireless maintenance connection (BTLE , NFC, optical) or wired (USB or other serial interface) o Processing of maintenance commands (Service Commands) for a special operating mode with higher privileges (e.g. via wireless access from smartphone / PC or wired serial interface) using a state-of-the-art cyber security authentication method o Wireless maintenance connection (BTLE , NFC, optical) or wired (USB or other serial interface) o Processing of maintenance commands (Service Commands) for
  • HSM Hard Security Module
  • Pairing with one or more watches o Communicates with the backend to register, authenticate (and thus legitimize, for anti-theft purposes) the watch and its owner and report detected tampering attempts o Enables monitoring if this registration process is successful is o Transfer current reference time / date to the clock
  • B2B Business-to-Business IT connectivity o Seamless integration into the watch manufacturer's IT landscape o B2B portal for dealers and workshops o Exchange of watches and customer data
  • DSP CPU : Wireless loT communication (BT LE) : AI Core (machine learning) : Counter (counters) : GPIO & A/D : Code (e.g. Flash) : NVRAM (event logs, recordings) : HSM : UUID : Key : Certifications : Service port (USB, Serial) : Tamper detection circuitry : Crown switch : RTC : Power management : Crystal : Wireless communication (BT LE) : Smartphone: Computation-intensive post-processing; Time-
  • External diagnostic module The external diagnostic module (EDM) is used when: there is not enough space in the watch; it is a low-volume series for which a watch-specific adjustment is not worthwhile; The watch owners reject electronics in the watch; the diagnostic module could be combined with a motorized watch winder to ensure the movement is running while the watch is being diagnosed a: external diagnostic module sensors b: external diagnostic module ESP chip c: external diagnostic module electrical energy storage (rechargeable Li-ion battery or Battery : USB or wireless power supply for charging : To the clock: USB, serial, optical : PC/notebook (eg for maintenance purposes): Secure information : Generation of notifications : Post-processing and storage : Generation of notifications : Packing the telemetry data

Landscapes

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Abstract

Beschrieben wird eine mechanisch betriebene Uhr (2) mit einem Gehäuse, einem in dem Gehäuse angeordneten mechanischen Uhrwerk (2a) zum Antreiben der Uhr (2), zumindest einem in dem Gehäuse angeordneten Sensor (4) zum Überwachen der Funktion der Uhr (2), einem in dem Gehäuse angeordneten Mikrochip (3) zum Sammeln von durch den Sensor (4) aufgenommenen Daten, einer Kommunikationsschnittstelle (13) zum Übertragen der von dem Mikrochip gesammelten Daten an ein externes Gerät, insbesondere ein Smartphone (30), und Mitteln zur Energiegewinnung (8) zur Gewinnung von Energie, mit der der Sensor (4), der Mikrochip (3) und die Kommunikationsschnittstelle (13) betrieben werden.

Description

Elektronische Überwachung von rein mechanischen Uhren zum Zweck der prädiktiven Wartung
Beschreibung
Motivation und Vorteile
Die Erfindung soll drei Zielgruppen Vorteile bieten:
• Dem Besitzer einer mechanischen Uhr (i.d.R. mechanische Armbanduhr, nachfolgend nur noch als „Uhr" bezeichnet) dient sie als „intelligenter Wächter" und ein Mittel, den Wert der Uhr zu erhalten und sogar zu steigern: o Erkennung des technischen Zustands und der Ganggenauigkeit der Uhr (Uhr und Uhrwerk werden nachfolgend synonym verwendet) o Erhalten von Warnungen, wenn die Uhr unsachgemäß behandelt wird (z.B.
Aussetzung von Stößen oder schädigenden Umweltbedingungen) o Gewissheit, dass die Uhr stets ordnungsgemäß gewartet und erhalten ist o Gewissheit, dass gestohlene Uhren nicht mehr in den regulären Service- Prozess gebracht werden können (Abschreckungseffekt)
• Dem Uhrenhersteller bzw. der Uhrenmarke bietet sie bisher ungekannte Möglichkeiten zur Überwachung der Produktqualität und Mittel, um den Kunden stärker an die Marke zu binden: o Sammlung und umfassende Analyse aus der Ferne (Remote) von Daten zum Gebrauch und dem Zustand sämtlicher Uhren im Feld (= in Gebrauch durch die Kunden) o Korrelation von im Feld auftretenden Defekten mit Qualitätsproblemen in der Produktion zum Zweck der kontinuierlichen und vorausschauenden Verbesserung der Produktqualität o Langzeitbeobachtung und Anwendung fortschrittlicher
Datenanalyseverfahren und -algorithmen zum Zweck der prädiktiven Wartung („Predictive Maintenance"), um den Kunden optimale Serviceangebote / Servicepläne zu bieten und mit maßgeschneiderten Produkt- und Marketingangeboten zu adressieren o Verstärkung der Unattraktivität von Produktfälschungen, da sie elektronisch und aus der Ferne eindeutig erkannt werden können
• Uhrenhändlern und Werkstätten bietet sie eine neue Quelle wiederkehrender Umsätze und Mittel, um den Kunden stärker an den Laden bzw. die Werkstatt anzubinden: o Verfügbarkeit des aktuellen technischen Zustands der Uhren der Kunden mit der Möglichkeit, sie auf Basis von Serviceplänen und detektierten oder prädizierten Anomalien bzw. Defekten aktiv in den Laden/die Werkstatt zu rufen o Gewissheit, dass die Uhr während der Gewährleistungszeit zwischen Wartungsintervallen nicht manipuliert bzw. von unautorisiertem Personal gewartet wurde Technische Aufgabe
• Bestimmung des technischen Zustands und der Ganggenauigkeit von mechanischen Uhren (üblicherweise Armbanduhren, aber die Erfindung kann auf jede Art von mechanischer Uhr angewendet werden) durch Analyse der mechanischen Geräusche des Uhrwerks und Einbindung von Messwerten einer Vielzahl von Sensoren in diese Analyse
• Unterstützung der Benutzer / Besitzer der Uhr mit einer Vorrichtung, mit der die aktuelle Zeit und das Datum direkt an der mechanischen Uhr möglichst genau eingestellt werden kann
• Information der Benutzer / Besitzer über den aktuellen technischen Zustand und die Ganggenauigkeit der Uhr und Warnung der Benutzer im Fall einer (prädizierten) Fehlfunktion, bei unsachgemäßem Gebrauch oder Einwirkung schädlicher Umweltbedingungen (Stöße, hoher Wasserdruck, Magnetfelder, exzessive Temperaturen oder Feuchtigkeit, Eindringen von Flüssigkeiten in das Uhrengehäuse, ...)
• Vorhersage der bevorstehenden Notwendigkeit zur Wartung der Uhr, um Defekten vorzubeugen und die zum tatsächlichen Gebrauchsverhalten des Benutzers am besten passendsten Serviceintervalle zu bestimmen („Predictive Maintenance") • Bereitstellung einer Kommunikationsvorrichtung, um den aktuellen Zustand und die Vorhersageergebnisse einer Uhr an seinen Nutzer an sein Smartphone zu übertragen und ihm darüber mitzuteilen
• Bereitstellung einer Kommunikationsvorrichtung, um den aktuellen Zustand und die Vorhersageergebnisse aller Uhren im Feld an IT Backend / Cloud Systeme des Uhrenherstellers / der Uhrenmarke zu übertragen, um Qualitätsbeobachtungen über eine Vielzahl von Uhren zu ermöglichen
• Bereitstellung einer Kommunikationsvorrichtung, um den aktuellen Zustand und die Vorhersageergebnisse einer Uhr oder einer Vielzahl von Uhren an Uhrenhändler oder Werkstätten zu übertragen, z.B. über die IT-System des Uhrenherstellers / der Uhrenmarke oder einen PC, der zur Durchführung von Wartungszwecken in der Werkstatt bzw. beim Händler verwendet wird
• Bereitstellung einer technischen Vorrichtung, mit der die Uhr eindeutig identifiziert werden kann, um ihre Echtheit zu bestätigen und ihre Eigentümerschaft nachzuverfolgen: beugt Fälschungen vor und ermöglicht unmittelbare Erkennung gestohlener Uhren
• Bereitstellung einer technischen Vorrichtung zur Detektion von unsachgemäßer Manipulation der Uhr nach Öffnen des Uhrengehäuses durch unautorisiertes Personal: „Elektronisches Siegel" mit dem erkannt werden kann, ob hierdurch Garantieansprüche verloren gegangen sind
• Bereitstellung einer technischen Vorrichtung, mit der die bereits genannten technischen Vorrichtungen „up-to-date" gehalten werden können, indem durch sie Software- / Firmware- Updates empfangen und gespeichert werden können
• Bereitstellung einer authentifizierten Zugriffsmöglichkeit auf die Interna der vorstehenden technischen Vorrichtung zum Zweck der Inspektion und Wartung („Service Mode")
Diese Aufgaben werden durch den Gegenstand der Ansprüche gelöst.
B Die Erfindung wird im Folgenden mit Bezug auf die Figuren näher beschrieben. Die folgende Beschreibung soll nicht als einschränkend verstanden werden. Vielmehr ist die Erfindung einzig durch den Gegenstand der Ansprüche definiert. Es zeigt:
Fig. 1 Ein Modul in der Uhr mit Empfängern und vollständiger Wirkkette;
Fig. 2 Ein alternatives Modul außerhalb der Uhr; und
Fig. 3 Verarbeitungsschritte für die Analyse und Datenfluss
Beschreibung
Mit Bezug auf Fig. 1: Einsatz eines sehr kleinen und energiesparenden Moduls in der Uhr- im Folgenden als „das Modul" bezeichnet - unter Verwendung eines Microchips mit geeigneten Sensoren / MEMS einschließlich Mikrophon (gemäß Liste weiter unten) und drahtloser Konnektivität (z.B. Bluetooth Low Energy, NFC, optisch) zu einem Empfänger (direkt zu einem Smartphone oder PC, indirekt zu IT Backend / Cloud Systemen über die Smartphone und/oder PC Verbindung).
Das Modul überträgt dabei Informationen zur eindeutigen Identifizierung der Uhr („UUID" = „universally unique identifier", eine global eindeutige ID, die mit der Produktionsseriennummer und dem aktuell registrierten Besitzer der Uhr verknüpft ist. Details siehe "Schritte zum Nachweis der Echtheit der Uhr"), zur Unversehrtheit des „elektronischen Siegels", rohe Messdaten der Sensoren und daraus vorverarbeitete Ergebnisdaten zum Empfänger, wann immer es sich in enger Nähe zum Empfänger befindet und ausreichend Energie zur Verfügung steht, um die Kommunikation ausreichend lang aufrechterhalten zu können.
In umgekehrter Richtung empfängt das Modul die genaue aktuelle Zeit und Datum (um seine interne Echtzeituhr (RTC) danach zu stellen), Software Updates, Authentifizierungs- und Wartungs-/Diagnose-Kommandos (deren Ergebnisse wieder zum Empfänger transferiert werden). Identifikations- und Authentifizierungsdaten (Schlüssel, Zertifikate, ...) werden sicher im Modul gespeichert und sicher von ihm übertragen, unter Verwendung geeigneter State- of-the-Art Cyber Security Protokolle, die Authentizität der Daten garantieren. Dies unterstützt und beschleunigt ein Hardware Security Module (HSM) im Modul.
Erforderliche Sensoren / MEMS (mikro-elektromechanische Systeme) zur Erhebung der Messdaten im Modul / Microchip und ihr Zweck:
• Mikrophon o Aufzeichnung von Mitschnitten der durch das mechanische Uhrwerk erzeugten Geräusche zur Spektralanalyse und Mustererkennung durch den „AI Core" („Kl Beschleuniger") o Hauptquelle für Daten, die zur Berechnung der Ganggenauigkeit und Erkennung von mechanischen Defekten erforderlich sind o Ausmessung der Ganggenauigkeit durch Verwendung von Zählern (Beobachtung über ein längeres Zeitintervall)
• Beschleunigungsmesser (Accelerometer), 3-Achsen Gyroskop und/oder Trägheitsmesser (Inertial Measurement Unit - IMU) o Misst Erschütterungen und Stöße, sowie typische Bewegungsmuster beim Gebrauch der Uhr (z.B. bei Ausübung von Sport oder handwerklichen Tätigkeiten)
• Magnetometer o Misst negative Einflüsse von Magnetfeldern auf das mechanische Uhrwerk
• Feuchtigkeitssensor (Humidity sensor) o Misst negative Einflüsse von Feuchtigkeit aufgrund des Verlusts der Dichtigkeit des Uhrengehäuses oder Einsatz in ungeeigneter Umgebung (bei nicht wasserdichten Uhren)
• Druck-/Kraftsensor (z.B. MEMS basierend auf kapazitiver, Piezo-Wiederstands- oder optischer Messung) o Misst maximalen auf das Uhrengehäuse / Uhrenglas ausgeübten Druck o Bestimmung der mechanischen Energiereserve durch Messung der Kraft der Uhrfeder • Ladezustand des elektrischen Energiespeichers zur Berechnung der verbleibenden elektrischen Energiereserve
Das Modul wird in der Uhr mit elektrischer Energie betrieben, die aus folgenden Quellen gespeist bzw. generiert wird:
• Kinetische Energie des Uhrwerks (aus der mechanischen Energie der Uhrfeder, z.B. durch Vibrationen eines geeigneten piezoelektrischen MEMS generiert)
• Temperaturdifferenzen (z.B. durch Verwendung eines thermoelektrischen Generators (TEG) / Seebeck Generator)
• Solarzellen
Die gewonnene elektrische Energie wir in einem geeigneten elektrischen Speicher akkumuliert, z.B. einer Festkörperbatterie (Solid State Battery) oder einem Kondensator ohne die Gefahr des Verlusts von Flüssigkeiten in das Uhrengehäuse bzw. das Uhrwerk.
Die aufgezeichneten Signaldaten der Sensoren werden im Modul vorverarbeitet, unter Verwendung der Rechenkapazität der CPU Kerne, eines DSP (Digital Signal Processor) und einem „AI Core" zur Hardware-Beschleunigung für fortschrittliche Analysealgorithmen und Verfahren des maschinellen Lernens wie künstliche neuronale Netze (Convoluted Neural Networks - CNNs).
Unter Abwägung zwischen Energieverbrauch, gewünschter Genauigkeit und Speicherverbrauch der Ergebnisdaten (z.B. aktueller Zustand der Uhr, Vorhersagen) werden die Vorverarbeitungsschritte im Modul dynamisch angepasst: vorverarbeitete Daten verbrauchen weniger Speicher, was die Ablage von mehr Zwischenergebnissen über die Zeit ermöglicht während keine Verbindung zum Smartphone oder PC besteht. Es wird jedoch mehr Energie für die hierfür notwendigen Berechnungen benötigt (Details der Verarbeitung siehe "Verarbeitungsprinzip der Lösung" und "Detaillierte Verarbeitungsschritte und Datenfluss").
Jeder Vorverarbeitungsschritt, der mangels ausreichender Energiereserven nicht im Modul ausgeführt wird, kann nachträglich auf Basis der übertragenen Rohmessdaten im empfangenden Smartphone / PC / IT Backend / Cloud ausgeführt werden.
Eine LED (oder ein geeignet kleiner und energiesparender Summer oder Vibrator) wird im Modul zum folgenden Zweck eingesetzt: • Unterstützung des Benutzers beim Stellen von Zeit und Datum des mechanischen Uhrwerks (Detailschritte siehe "Einstellen der zeit mittels RTC und LED")
• Anzeige detektierter oder vorhergesehener (prädizierter) Defekte, Fehlbehandlungen oder bevorstehende Servicetermine zur Information des Trägers / Besitzers der Uhr
Für das elektronische Siegel wird ein zusätzlicher (sehr kleiner) Chip oder eine entsprechende gedruckte Schaltung so am Uhrendeckel oder im Uhrengehäuse angebracht, dass er/sie beim Öffnen der Uhr durch Entfernen des Uhrendeckels irreversibel zerstört wird und so unautorisierte Manipulationen am Uhrwerk festgestellt werden kann (Details siehe „Manipulationserkennung ("Elektronisches Siegel")").
Sobald die rohen und/oder vorverarbeiteten Daten und Ergebnisse zum Empfänger (Smartphone/PC) übertragen wurden, können sie dort weiter verarbeitet werden.
Dadurch kann der Uhrenzustand genauer bestimmt werden und Vorhersagen mit höherer Verlässlichkeit getroffen werden, da dort mehr Energie und Rechenleistung zur Verfügung steht (die erweiternde Funktionalität des Empfänger und der IT Backend / Cloud System wird in "Verarbeitungsprinzip der Lösung" und "Detaillierte Verarbeitungsschritte und Datenfluss" dargestellt).
Das Modul kann optional auch in einer Vorrichtung außerhalb der Uhr untergebracht werden, z.B. in einer Aufbewahrungsbox oder einem Uhrenbeweger (siehe Fig. 2 und Erklärungen in „Unterschiede zwischen externem vs. Internem Modul").
Verarbeitungsprinzip der Lösung (Siehe Fig. 1 und Fig. 3)
1. Sensordaten werden vom Modul in regelmäßigen oder unregelmäßigen Abständen (in Abhängigkeit von der verfügbaren Energie) aufgezeichnet und vorverarbeitet
2. Die Ganggenauigkeit und Abweichung des Uhrwerks wird aus diesen Daten ermittelt
3. CPU / DSP / AI Core des Microchips führen eine Vorverarbeitung der Rohdaten durch, unter Reduktion/Komprimierung des Datenvolumens (was eine Speicherung von mehr Ergebnissen über die Zeit ermöglicht) und detektieren/indizieren Anomalien/Defekte des Uhrwerks oder prädizieren notwendige Wartungsarbeiten
• Die Fähigkeiten zur Vorverarbeitung durch CPU / DSP / AI Core sind vom Energieverbrauch dafür abhängig - vom einfachen Aufzeichnen von Rohdaten bis hin zu Kl / Verfahren des maschinellen Lernens, unterstützt durch den AI Core HW Beschleuniger
• Daher werden die Vorverarbeitungsschritte im Modul in Abhängigkeit von der verfügbaren Energiereserve ausgeführt (dynamisch bestimmt durch eine berechnete Abwägung zwischen Energie- und Speicherverbrauch)
• Jegliche Verarbeitung, die aus diesem Grund nicht im Modul durchgeführt wird, kann als Nachverarbeitung im Smartphone / PC oder nachfolgenden Stufen im IT Backend nachgeholt und erweitert werden DerTräger der Uhr kann über die im Modul vorhandene LED / Summer/ Vibrator unmittelbar über Anomalien / Defekte / prädizierte Ereignisse informiert werden, z.B. wenn die Uhr übermäßiger Erschütterung / Stößen ausgesetzt wird. Immer wenn das Smartphone nahe genug und ausreichend Energiereserve vorhanden ist, werden die aufgezeichneten Rohdaten und/oder vorverarbeiteten Ergebnisdaten vom Modul zum Smartphone übertragen Das Smartphone führt eine Nachverarbeitung der empfangenen Daten durch und wendet hierbei noch ausführlichere Analysen an und informiert den Benutzer unmittelbar über die Ergebnisse. Die nachfolgenden Schritte (bis auf den Einsatz der Kamera) können bei ausreichender Energie auch im Modul durchgeführt werden, ansonsten werden sie durch das Smartphone auf Basis der Rohdaten nachgeholt:
• Spektralanalyse der vom Mikrophon aufgezeichneten Audiodaten unter Anwendung von Mustererkennungsverfahren aus der Kl / dem maschinellen Lernen, z.B. unter Ausnutzung von künstlichen neuronalen Netzen (KNN, im Modul durch den AI Core implementiert), um Unregelmäßigkeiten im Betrieb des Uhrwerks festzustellen • Detektion einfacher Zustände wie „starker Stoß festgestellt", „starke Abweichung von der Referenzzeit" und nachfolgende Benachrichtigung des Benutzers darüber
• (nicht im Modul möglich) Einbindung visueller Daten der Smartphone- Kamera (z.B. Videoanalyse der Zeiger, Erkennung von Kratzern und Gebrauchsspuren)
7. Alle Daten werden auch ins IT Backend / Cloud übermittelt, wo sie mit noch tiefer gehenden Verfahren des Maschinellen Lernens zu diesen Zwecken weiter analysiert werden:
• Ermittlung des höchstmöglich genauen Zustands der Uhr, der zur Informierung des Benutzers wieder zum Smartphone zurückgesendet wird
• Ableitung von genauen Vorhersagen bezüglich des nächsten Wartungstermins
8. Die Daten ganzer „Uhrenflotten" im Feld können als Eingabe für die Algorithmen des Maschinellen Lernens verwendet werden, um die Chancen für die Erkennung von Mustern im Auftreten von Anomalien/Defekten zu erhöhen und so bessere Prädiktionen zu erhalten
• Korrelation mit Daten aus anderen Quellen (z.B. globale Wetterereignisse, Katastrophen, ...)
• Ermöglichung der Qualitätsbeobachtung für alle Uhren im Feld aus der Ferne
• Hilft bei der Erkennung von fehlerhaften Produktchargen oder generellen Problemen, die erst bei längerem Gebrauch von Uhren auftreten
• Beispiel: Detektion der Verwendung von elektrischen Uhrenbewegern, welche die Uhr über einen längeren Zeitraum in kontinuierlicher Bewegung halten
Detaillierte Verarbeitungsschritte und Datenfluss (Siehe Fig. 1 und Fig. 3)
Im Microchip des Moduls: 1. Die Sensordaten werden von einer DSP-Stufe in Intervallen von x und einer Dauer von y Sekunden vorverarbeitet (x/y abhängig vom Energieverbrauch und -reserve, wobei die Intervalle dynamisch bestimmt werden)
• Spektralanalyse und Filterung des aufgezeichneten Audios (Reduktion auf relevante Anteile des Audiospektrums)
• Hysterese / Filterung der weiteren Sensordaten (Stabilisierung/Mittelwertbildung über die Eingangswerte -> Konvertierung in „stabile Messwerte")
• Bestimmung der „Ganggeschwindigkeit" des Uhrwerks (tatsächliche Frequenz und deren Schwankungen (Jitter)) durch Erkennung charakteristischer Muster im Spektrum, z.B. dem isolierten Geräusch der Unruh
• Im Fall ungenügender Energiereserve wird diese Vorverarbeitung übersprungen und es bleiben nur die Rohdaten zur Speicherung erhalten
2. Die vorverarbeiteten Sensordaten werden mit Daten der GPIOs und A/D-Wandler kombiniert und vom AI Core (HW-Beschleuniger für fortschrittliche Algorithmen des maschinellen Lernens) weiterverarbeitet
• Anwendung von künstlichen neuronalen Netzen (KNN oder„Convolutional Neural Networks (CNNs)) und anderen Machine Learning Verfahren, um eine Übereinstimmung mit bekannten Datenmustern („Trainingsdaten") zu erkennen
• Dadurch können Abweichungen vom Sollzustand und Fehlermuster festgestellt werden (z.B. Geräusche, die exzessive Abnutzung oder einen Defekt des Uhrwerks indizieren)
• Die CNNs werden vor Einsatz des Moduls auf Basis von aus den Erfahrungen und dem Wissen der Uhrenhersteller und Referenzuhrwerken abgeleiteten Daten trainiert (= Referenzmuster mit erwartetem / gewünschten / bekannt defektem Verhalten des Uhrwerks)
• Im Fall einer ungenügenden Energiereserve wird dieser Verarbeitungsschritt dynamisch übersprungen und nur die Rohdaten und ggf. das Ergebnis von Schritt 1. werden für die weitere Verwendung gespeichert
3. Die CPU bestimmt die Abweichung des mechanischen Uhrwerks von der durch die RTC (Real Time Clock) bereitgestellten Referenzuhrzeit/-datum.
• Bestimmung Ganggenauigkeit: Frequenzmessung über Capture/Compare Zähler um eine Frequenzmessung auf den vorverarbeiteten Audiodaten durchzuführen (isoliertes „Ticken" der Unruh)
• Bestimmung aktuelle Zeit / Datum des Uhrwerks: Verwendung einer geeigneten elektronischen Schaltung über die per GPIOs und A/D Wandler die aktuelle Position der Zeiger und Datumsräder eingelesen wird. Details zum Stellen der Uhr siehe „Einstellen der Zeit mittels RTC und LED".
4. Die CPU speichert die aus der Vorverarbeitung resultierenden Ergebnisdaten und sämtliche detektierten Ereignisse (Messwerte der Sensoren/MEMS, Stöße, Frequenz, Abweichung, Schwankungen (Jitter), Bruch des elektronischen Siegels), versehen mit einem RTC Zeitstempel (aktuelle Zeit/Datum) im NVRAM (non- volatiler Speicher)
• Ein Ringpuffer wird verwendet, um die Historie der n letzten Messungen zu erhalten (ältester Eintrag wird vom neuesten überschrieben)
• Dies kann durch DMA (Direct Memory Access) Datentransfers unterstützt werden, um die CPU vom Kopieren von Daten zu entlasten
5. Die CPU bestimmt, ob der Träger der Uhr über die Ergebnisse der Vorverarbeitung benachrichtigt werden soll (über LED, Summer oder Vibrator), z.B. bei Vorliegen eines Defekts oder einer unsachgemäßen Verwendung
6. Wann immer drahtlose Konnektivität zum Empfänger (Smartphone / PC) möglich ist, überträgt die CPU soviel der aufgezeichneten Messereignisse, um im Ringpuffer erneut Platz zu schaffen
• Hierbei wird die vom HSM verwaltete sichere Information (UUID, Schlüssel, Zertifikate) verwendet, um die Daten authentisch zu übertragen
Auf dem Smartphone / PC und im IT Backend / Cloud: Auf dem Smartphone / PC wird weitere Nachverarbeitung, frühe Generierung von Benachrichtigungen an den Benutzer und die Weiterleitung der gepackten Messungen und Ereignisse zum IT Backen / Cloud durchgeführt
• Hinzufügung der GPS Position und von durch die Smartphone-Kamera aufgenommenen Bildern und Videos des Zifferblatts und Gehäuses der Uhr für visuelle Inspektion
• Speicherung einer längeren Ereignishistorie (mehr Ereignisses als Datenbasis für die Verarbeitung als im Modul verfügbar), sämtliche Daten werden ebenso ins IT Backend / Cloud übertragen
• Speicherintensivere Machine Learning Verfahren können auf der größeren Datenbasis durchgeführt werden (inkl. Verarbeitungsschritte 1. und 2., falls das Modul sie nicht ausführen konnte, + die Algorithmen von 8. aber nur für eine Uhr) IT Backend / Cloud: Erweiterte prädiktive Analyse-Stufe
• Machine Learning (CNNs) basierte Detektion von Mustern und statistische Analysen unter Einsatz von prädiktivem Data Mining (z.B. Time Series Analytics, k-Nearest Neighbours Klassifikation und andere) unter Verwendung der Datenbasis aller Uhren eines Typs + die Referenzmuster, die von den Referenz-Uhrwerken und der Erfahrung des Uhrenherstellers abgeleitet sind
• Korrelation mit bekannten anormalen Mustern und anderen Ereignissen (GPS Position der Uhr (z.B. Erkennung besonders lauter Umgebungen mit Störgeräuschen), klimatische Extreme, andere „Katastrophenereignisse",
...)
• Vergleich mit / Integration von Mustern anderer Uhrentypen, um die CNNs für noch genauere Vorhersagen zu trainieren Benachrichtigung der Benutzer (auf Smartphone) und Erzeugung von ausführlichen Analyseberichten für Hersteller, Händler und Werkstätten auf Basis der vollständig analysierten Daten Einstellen der Zeit mittels RTC und LED
1. Das Smartphone sendet die aktuelle Uhrzeit und das aktuelle Datum zum Modul, welches seine RTC (Real Time Clock) damit programmiert, wann immer Smartphone und Modul sich nahe genug sind und ausreichend Energiereserven zur Verfügung stehen.
2. Wenn die Krone zum Zweck der Zeiteinstellung des mechanischen Uhrwerks herausgezogen wird, erkennt das Modul den „Zeiteinstellungsmodus" über einen Schalter, der mit einem der GPIO Ports verbunden ist (das Modul wacht dann ggf. aus einem „Sleep Mode" auf):
• Eine LED (oder andere Lichtquelle, die an geeigneter Stelle auf dem Zifferblatt montiert ist, z.B. im Zentrum der Zeiger), blinkt mit einer zunehmenden Frequenz je näher die durch die Zeiger dargestellte Uhrzeit der Zeit der RTC ist. Wenn Übereinstimmung erreicht ist, wird ein spezielles Bestätigungssignal ausgegeben (die LED sollte dann schnell ausgeschaltet werden, um Energie zu sparen)
• Alternativ könnte ein Summer oder Vibrator als Indikator verwendet werden (in Abhängigkeit von Energie- und Platzverbrauch)
• Der Stand der Zeiger wird über eine geeignete elektronische Schaltung per GPIO Ports oder A/D Wandler vom Modul eingelesen.
3. Wenn die Krone zum Einstellen des Datums oder Tags herausgezogen wird, erkennt das Modul den „Datumseinstellungsmodus" über einen Schalter, der mit einem der GPIO Ports verbunden ist (das Modul wacht dann ggf. aus einem „Sleep Mode" auf):
• Die LED leuchtet kurz auf, wenn ein neuer Tag oder ein neues Datum ausgewählt wird (Aufwärts-/Abwärtsbewegung der Krone). Bei Übereinstimmung, bleibt das Licht für eine längere Zeit an (z.B. 1 Sekunde) und schaltet danach ab, um Energie zu sparen
• Der Stand des Datumsrads (oder ggf. Datums- und/oder Tagesräder) wird über eine geeignete elektronische Schaltung per GPIO Ports oder A/D Wandler vom Modul eingelesen • Um Energie zu sparen geht das Modul wieder in den Sleep Mode, wenn die Krone für eine längere Zeit nicht bedient wird (z.B. 30 Sekunden)
Schritte zum Nachweis der Echtheit der Uhr
• Das HSM im Modul sorgt für eine sichere Speicherung (= gegen Änderung geschützt) der global eindeutigen ID (UUID) der Uhr und sämtlicher Schlüssel und Zertifikate, die für einen authentifizierten Zugang und sichere (authentische) Kommunikation erforderlich sind
• Wenn das Modul mit dem Smartphone / PC kommuniziert, wird die UUID sicher (mindestens Ende-zu-Ende authentisch) über den drahtlosen Kanal übertragen, z.B. unter Verwendung von TLS (Transport Layer Security), bis hin zum IT Backend / Cloud, wo die korrekte Zuordnung zur dort bei der Registrierung der Uhr hinterlegten Produktionsseriennummer überprüft werden kann.
• Die Registrierungs-Datenbank im IT Backend / Cloud ermöglicht eine Korrelation zwischen der UUID und dem gegenwärtigen Besitzer der Uhr.
• Ein Uhrenbesitzer kann seine Uhr als gestohlen melden, was in der Registrierungs- Datenbank unter der zugehörigen UUID vermerkt wird. Wenn das Backend über ein Smartphone Daten von dieser Uhr Daten erhält, kann es in diesem Fall den ungefähren Standort der Uhr über die im Datenpaket enthaltenen GPS Daten bestimmen und die Polizeibehörde informieren. Dies wird Diebe oder ihre Käufer davon abschrecken, eine solche Uhr mit dem Smartphone zu koppeln. Im Endeffekt macht es den Diebstahl einer solchen Uhr unattraktiv, da sie dadurch de facto nicht mehr durch Händler und Werkstätten gewartet werden kann und ihr Halter keinerlei Vorteile durch den Hersteller mehr erhalten kann.
Manipulationserkennung ("Elektronisches Siegel")
• Eine vorbestimmte „geheime Zahl" wird durch Key-Hashing einer festen vordefinierten Nachricht mit einem privaten Schlüssel (z.B. dem HMAC-Verfahren) berechnet. Diese wird sicher im Speicher des Moduls abgelegt, d.h. durch das HSM gegen Auslesen geschützt, und kann nur über sicher authentifizierte Wartungsbefehle („Service Commands") vom Smartphone oder Wartungs-PC geändert werden. Die Zahl ist über die Registrierungsdatenbank im IT Backend /
Cloud mit der UUID der Uhr verknüpft und somit auch ihrem Besitzer. • Die selbe Zahl wird „fest verdrahtet", d.h. ohne eine Möglichkeit sie erneut zu programmieren, in einem „Manipulationserkennungschip" oder einer gleichwertigen gedruckten Schaltung abgelegt (nachfolgend als „Schaltung" bezeichnet). Die Zahl wird „so wie sie ist" gespeichert, um die Schaltung so günstig und klein wie möglich halten zu können. Die Schaltung wird so auf der Innenseite des Uhrengehäuses oder Uhrendeckels angebracht, dass sie unwiederbringlich zerstört wird, wenn die Uhr geöffnet wird, so dass die Zahl nicht mehr ausgelesen werden kann.
• Bei geschlossenem Uhrengehäuse ist die Schaltung mit dem Modul elektronisch verbunden (über eine verdrahtete serielle Verbindung oder drahtlose Verbindung, z.B. NFC (Near Field Communication)) und wird bei Bedarf des Auslesens der Zahl vom Modul mit Energie gespeist. Immer wenn dem Modul ausreichend Energie fürs Aufstarten zur Verfügung steht, liest es die Zahl aus der Schaltung aus und vergleicht sie mit der im Modul gespeicherten Zahl.
• Der Versuch einer Manipulation wird durch das Modul detektiert, wenn entweder die Zahl nicht ausgelesen werden kann weil die Schaltung zerstört wurde oder wenn die aus der Schaltung gelesene Zahl nicht mit der sicher im Modul gespeicherten Zahl übereinstimmt (die Zahl kann aufgrund der Eigenschaften des Key-Hashing-Algorithmus nicht erraten werden).
• Das Erkennung dieser Manipulation kann als Ereignis im Ringpuffer des NVRAM im Modul gespeichert und bei der nächsten Übertragungsmöglichkeit zum externen Empfänger (Smartphone / PC) gesendet werden. Auf diese Weise gelangt das Ereignis letztlich bis in die IT Backend / Cloud Systeme, wo das Ereignis zentral registriert wird.
• Das Wartungspersonal bei autorisierten Händlern und Werkstätten erhält neue Schaltungen vom Uhrenhersteller, damit sie nach durchgeführter Wartung und vor dem Verschließen des Gehäuses in der Uhr angebracht werden können.
• Mittels authentifizierter Wartungsbefehle (Service Commands) wird die geheime Zahl im Modul so programmiert, dass sie der Zahl der neuen Schaltung entspricht. Auf diese Weise wird die Garantie erneuert. • Die neue Zahl wird anschließend vom Wartungspersonal mit der UUID der Uhr (und somit ihrem Besitzer), mittels eines Registrationsprozesses, in der Registrationsdatenbank der IT Backend / Cloud Systeme verknüpft.
Unterschiede zwischen externem vs. Internem Modul
(Siehe Fig. 2)
• Deutlich höhere Kapazität des Energiespeichers möglich o Günstigere Batterien / Akkus möglich (z.B. CR2032 Lithium Batterie) o Drahtgebunden über USB-Kabel oder drahtlos über Ql wiederaufladbar o Schnellere und leistungsfähigere Vorverarbeitung möglich (sämtliche Stufen inkl. AI Core)
• Leicht anderer Fokus der Sensoren o Es werden die Bedingungen während der Lagerung und nicht während des Tragens gemessen o Der Zweck der Überwachung des „Gesundheitszustands" der Uhr bleibt jedoch erhalten
• Mechanisches Design so gestaltet, dass „Kontakt mit der Uhr" besteht o Um die Geräusche des Uhrwerks besser aufnehmen zu können, sollte die Uhr vom Diagnosemodul „umklammert" werden (z.B. eine Halterung, die genau den Umrissen der Uhr entspricht, in die sie eingebettet wird, oder eine Klammer)
• [Optional] Kombination mit motorisiertem Uhrenbeweger o Stellt sicher, dass das Uhrwerk läuft, während es diagnostiziert wird o In Kombination mit Versorgung durch Netzspannung
Zusammenfassung der Fähigkeiten und Anforderungen
Fähigkeiten des Moduls
• Eindeutige Identifikation der Uhr o Verfolgung der Eigentümerschaft / von Besitzerwechseln und Beweis der Echtheit der Uhr
• Elektronisches Siegel o Detektiere Manipulationen / Öffnen der Uhr durch unautorisiertes Personal lokal und aus der Ferne o Zusätzlicher ID Chip / gedruckte Schaltung im Uhrengehäuse oder am Uhrendeckel mit einer Verbindung zum Modul, in welchem eine „geheime Zahl" gespeichert wird. Wird beim Öffnen der Uhr auf eine solche Weise zerstört, dass die Zahl anschließend nicht mehr ausgelesen werden kann
• Kopplung (Pairing) mit Smartphone und Erhalt der Referenzuhrzeit/-datum von dort
• Bestimme den Zustand des Uhrwerks und Umgebungsbedingungen in regulären (oder irregulären) Zeitintervallen o Ein Satz von Sensoren / MEMS, die Daten zur Speicherung als Log- Ereignisse und Aufzeichnungen generieren (z.B. Audio-Schnipsel) o Sammle Ereignisse mit Zeitstempel und rohe oder vorverarbeitete Aufzeichnungen im Modul
• Vorverarbeitung der Daten durch CPU / DSP / AI Core
• Übertrage aufgezeichnete rohe oder vorverarbeitete Daten zum Smartphone, wenn es nahe genug ist
• Auslaufsicherer Energiespeicher (Festkörperbatterie -> keine Flüssigkeiten im Vergleich zu Kondensator oder Li Ionen Akku)
• Unterstützung beim Stellen der Uhrzeit/Datum o Benutze RTC (Real Time Clock) im Modul zum Vergleich mit der aktuellen Stellung der Zeiger/Datumsräder des mechanischen Uhrwerks (e.g. mittels 1 LED / Summer / Vibrator)
• Benachrichtige den Benutzer über detektierte Ereignisse mittels 1 LED / Summer / Vibrator • Software-Update-Möglichkeit über die drahtlose Verbindung zum Smartphone
• Fähigkeit zur UWB (Ultra Wide Band) Drahtloskommunikation, um z.B. den Standort der Uhr bestimmen zu können (analog Apple Air Tag)
• GPS Empfang
Anforderungen an das Modul
• Elektronik des Moduls hat keine steuernde Wirkung auf das mechanische Uhrwerk (nur Sensoren, keine Aktoren) o Die „Reinheit" der Philosophie von mechanischen Uhren muss für die angepeilte Klientel erhalten bleiben o Die Uhr muss selbst mit leerem elektrischen Energiespeicher vollständig mechanisch betrieben werden können
• Minimaler Verlust der mechanischen Energiereserve o Äußerst geringer Energieverbrauch - max. 10% der gesamten mechanischen Energiereserve bei normalem Gebrauch o Striktes Energiemanagement: Einnahme des Sleep-Mode (Standby) wenn keine Geräusche detektiert werden (= Uhrwerk angehalten) o Frequenz und Dauer der Messungen abhängig von der verfügbaren Energie und dem verfügbaren Speicher im NVRAM
• Standby der Elektronik mit aktivem RTC über lange Zeitperioden (mehrere Monate) o Vermeidung, dass die RTC neu gestellt werden muss, wenn die Uhr über längere Zeit nicht genutzt wird
• Unsichtbarkeit: Ästhetik der mechanischen Uhr und der sichtbaren Teile des Uhrwerks darf nicht beeinträchtigt werden o Kleinstmögliche Größe o Intelligente Positionierung der Elektronik und der Verdrahtung notwendig o Kein Batteriewechsel oder Aufladen über eine drahtgebundene externe Energiequelle (induktive oder solare Lademöglichkeit denkbar) o Sämtliche elektrische Energie sollte aus dem mechanischem Betrieb der Uhr stammen (in der Uhrenfeder gespeicherte Energie)
• Service Mode / Wartungsmodus o Sichere Aktivierung (Authentifikation) eines speziellen Betriebsmodus mit höheren Privilegien (z.B. per drahtlosem Zugang vom Smartphone / PC oder drahtgebundener serieller Schnittstelle) unter Verwendung eines State-of-the-Art Cyber-Security Authentifikationsverfahrens o Wartungsverbindung drahtlos (BTLE, NFC, optisch) oder drahtgebunden (USB oder andere serielle Schnittstelle) o Verarbeitung von Wartungskommandos (Service Commands) zur
Inspektion und Änderung der geheimen Nummer, die für das elektronische Siegel zum Manipulationsschutz verwendet wird
• Verwendung des Standards für drahtlose Konnektivität zum Smartphone mit dem geringsten Energieverbrauch (BT LE, in der Reichweite reduziert)
• Eingebaute Cyber Security (Hardware Security Module, HSM) o Schützt die Echtheit der Uhr (UUID, Schlüssel, Zertifikate), den
Datenspeicher und die Datenübertragung (z.B. per TLS - Transport Layer Security)
Fähigkeiten auf dem Smartphone
• Kopplung (Pairing) mit einer oder mehreren Uhren o Kommuniziert mit dem Backend um die Uhr und ihren Besitzer zu registrieren, zu authentifizieren (und damit zu legitimieren, zum Zweck des Diebstahlschutzes) und erkannte Manipulationsversuche zu melden o Aktiviert Überwachung, wenn dieser Registrierungsprozess erfolgreich ist o Übertrage aktuelle Referenz-Uhrzeit / Datum zur Uhr
• Benutze Smartphone-Kamera zur visuellen Inspektion o Überprüfe die korrekte Einstellung von Uhrzeit/Datum durch Scannen der Zeigerstellung sowie der Datumsräder im Datumsfenster o Standfotos oder Videos werden für „tiefe visuelle Inspektion" zum Backend hochgeladen
• Initiiere die Übertragung von aufgezeichneten Daten vom Modul wann immer die Uhr nahe genug ist o Füge GPS Position und weiter vom Smartphone ermittelte Daten (z.B. Benutzeridentifikation) hinzu
• Nachverarbeitung der empfangenen Daten o Führe weitere, ressourcen-intensive Verarbeitungsschritte durch
(Spektralanalyse, Mustererkennung, ...) oder alle Schritte, die vom Modul nicht ausgeführt werden konnten, mangels Fähigkeiten, Energie oder Datenspeicher
• Sende die nachverarbeiteten Daten zum Backend und erhalte „Gesundheitsbericht" o Schließe sämtliche vom Modul stammenden Informationen ein (UUID, Manipulationsereignisse, rohe und vorverarbeitete Daten) o Im Backend Tiefenanalyse mittels prädiktiver Analyseverfahren auf den aufgezeichneten Daten
• Zeige dem Benutzer Handlungsanweisungen an, in Abhängigkeit der im Gesundheitsbericht enthaltenen Ergebnissen
Eigenschaften im IT Backend
• Cloud oder „On-Premise" o Cloud-basierter, Multi-Client und Multi-Marken Ansatz ist vorzuziehen o Hosting von Uhren und Benutzer Registrierungs-Datenbanken
• B2C (Business-to-Consumer) Portal o Registrierungsprozess o Auswahl von Wartungsplänen (verschiedene Level von „kostenlos" bis „Elite") o Maßgeschneiderte Marketingkampagnen
• B2B (Business-to-Business) IT Konnektivität o Nahtlose Integration in die IT-Landschaft der Uhrenhersteller o B2B Portal für Händler und Werkstätten o Austausch von Uhren und Kundendaten
• Datenzufluss von den Smartphones der Kunden o Datenstrom-Verarbeitung, Speicherung in einem Data Lake
• Datenverarbeitung (Prädiktive Analyse, siehe, httpsi//en.wikipedia.org/wiki/Predictive analytics#Machine learning techniques) o Anwendung prädiktiver Analyseverfahren auf Daten von einzelnen Uhren und ganzen „Uhrenflotten" -Ziel: bestimme die idealen Wartungsintervalle o Aufbau einer großen Datenbasis mit Verhaltensmustern verschiedener Uhrenmodelle o Detektion von Mustern und Anomalien (Erkennung von Ausreißern) mittels „KI''-Methoden wie Maschinelles Lernen (z.B. künstliche neuronale Netze / CNNs), Prädiktive Analyse (z.B. Zeitreihenanalyse, Regression, ...), Klassifikation (kNN (k-nearest Neighbors, Bayes'sche Netzwerke, ...) - siehe https://en.wikipedia.org/wiki/Anomaly detection o Langzeitbeobachtung o Korrelation mit anderen Datenquellen (z.B. globale Wetter- und Katastrophenereignisse etc.)
• „Automatische Empfehlungen" (Recommendation Engine) o Erzeugung von Benachrichtigungen („Wartungsereignisse") und Empfehlungen an die Kunden und die Händler / Werkstätten o Erzeuge Qualitätsberichte für die Uhrenhersteller (Qualitäts KPls, Trends, abnorme/Ausreißer-Werte, ...) Vorteile für Qualitäts-, Kundendienst-, Marketingabteilungen
In den Figuren werden folgende Elemente gezeigt:
1: Uhrwerk-Geräusche; Geräusch der Unruh für Ganggenauigkeit, alle
Geräusche für "Gesundheits-zustand"
2: Uhr
2a: Mechanisches Uhrwerk
2b: Mechanischer Energiespeicher (Uhrenfeder)
2c: Rotor für automatischen Aufzug, Handaufzug
3: ESP Chip / Modul
4: Sensoren/MEMS
4a: Akustisch (Mic)
4b: Beschleunigung (IMU, Gyro)
4c: Magnetometer
4d: Feuchtigkeit
4e: Temperatur
4f: Druck
5: Energiereserve (mechanisch)
6: Energiereserve (elektrisch)
7: Elektrischer Energiespeicher (Festkörperbatterie, Kondensator)
8: Generator
9: LED (Summer, Vibrator)
10: Antenne
11: DSP : CPU : Drahtlose loT Kommunikation (BT LE) : AI Core (maschinelles Lernen) : Counter (Zähler) : GPIO & A/D : Code (z.B. Flash) : NVRAM (Ereignis-Logs, Aufzeichnungen) : HSM : UUID : Schlüssel : Zertifikate : Service Port (USB, Seriell) : Schaltung zur Manipulationserkennung : Kronenschalter : RTC : Power Management : Quarz : Drahtlose Kommunikation (BT LE) : Smartphone: Berechnungs-intensive Nachverarbeitung; Zeit-
Synchronisierung; Visuelle Inspektion und Kontrolle der eingestellten Uhrzeit über eingebaute Kamera; Erzeugung von Telemetriedaten zum Backend: GPS : Kamera : Visuelle Inspektion : Internet : IT (Cloud) Backend : Datenzufluss : B2C Portal : Data Lake : Prädiktive Analysen : Benachrichtigungen z.B. über (Wartungs-) Ereignisse, Empfehlungen,
Generierung von Berichten, Marketing-Kampagnen : Kunden-Registrierung : Uhren-Registrierung : B2B Integration : Uhrenbesitzer : Uhrenhersteller : Händler und Werkstätten : [opt.] USB, serielle, optische Kommunikation zum PC : Externes Diagnosemodul: Das externe Diagnosemodule (EDM) wird verwendet wenn: in der Uhr nicht ausreichend Platz ist; es eine Serie mit geringer Stückzahl ist, für die sich eine Uhrenspezifische Anpassung nicht lohnt; Die Uhrenbesitzer eine Elektronik in der Uhr ablehnen; das Diagnosemodul könnte mit einem motorisierten Uhrenbeweger kombiniert werden, um sicherzustellen, dass das Uhrwerk läuft, während die Uhr diagnostiziert wird a: Sensoren des externen Diagnosemoduls b: ESP Chip des externen Diagnosemoduls c: Elektrischer Energiespeicher des externen Diagnosemoduls (wieder aufladbarer Li-Ionen Akku oder Batterie : USB oder drahtlose Stromversorgung zum Aufladen : Zur Uhr: USB, seriell, optisch : PC/Notebook (z.B. für Wartungszwecke): Sichere Information : Erzeugung von Benachrichtigungen : Nachverarbeitung und Speicherung : Erzeugung von Benachrichtigungen : Packen der Telemetriedaten

Claims

Ansprüche
1. Mechanisch betriebene Uhr (2) mit einem Gehäuse; einem in dem Gehäuse angeordneten mechanischen Uhrwerk (2a) zum Antreiben der Uhr (2); zumindest einem in dem Gehäuse angeordneten Sensor (4) zum Überwachen der Funktion der Uhr (2); einem in dem Gehäuse angeordneten Mikrochip (S) zum Sammeln von durch den Sensor (4) aufgenommenen Daten; einer Kommunikationsschnittstelle (IS) zum Übertragen der von dem Mikrochip gesammelten Daten an ein externes Gerät, insbesondere ein Smartphone (30);
Mitteln zur Energiegewinnung (8) zur Gewinnung von Energie, mit der der Sensor (4), der Mikrochip (3) und die Kommunikationsschnittstelle (13) betrieben werden.
2. Mechanisch betriebene Uhr (2) nach Anspruch 1, des Weiteren mit
Energiespeichermitteln (7), insbesondere einer Festkörperbatterie, zum Speichern von mit den Mitteln zur Energiegewinnung (8) gewonnener Energie, mit der der Sensor (4), der Mikrochip (3) und die Kommunikationsschnittstelle (13) betrieben werden können.
3. Mechanisch betriebene Uhr (2) nach einem der vorherigen Ansprüche, wobei die Mittel zur Energiegewinnung (8) geeignet sind, Energie zumindest aus einem von kinetischer Energie des Uhrwerks (2a) oder von Bewegungen der Uhr, Differenzen zwischen der Temperatur der Uhr (2) und einer Umgebungstemperatur der Uhr (2) oder Solarzellen zu gewinnen.
4. Mechanisch betriebene Uhr (2) nach einem der vorherigen Ansprüche, wobei der zumindest eine Sensor (4) ausgebildet ist als zumindest einer von einem Mikrofon (4a) zur Aufnahme von durch das Uhrwerk (2a) erzeugten Geräuschen, einem Beschleunigungsmesser (4b), einem Magnetometer (4c), einem Feuchtigkeitssensor (4d), einem Temperaturmesser (4e), einem Durck-/Kraftsensor (4f) oder einem Ladezustandsmesser (6) der in der Uhr (2) gespeicherten elektrischen Energie.
5. Mechanisch betriebene Uhr (2) nach einem der vorherigen Ansprüche, wobei der Mikrochip (3) geeignet ist, Identifikationsinformation zur Identifikation der Uhr (2), insbesondere einen universally unique identifier, UUID, zu speichern und über die Kommunikationsschnittstelle (13) an das externe Gerät auszugeben.
6. Mechanisch betriebene Uhr (2) nach einem der vorherigen Ansprüche, wobei der Mikrochip (3) geeignet ist, die von dem Sensor (4) aufgenommenen Daten in Abhängigkeit von der zur Verfügung stehenden elektrischen Energie auszuwerten, bevor sie an das externe Gerät weitergegeben werden; und der Mikrochip (3) geeignet ist, bei einer größeren Menge von zur Verfügung stehender Energie eine größere Menge an Daten auszuwerten oder energieintensivere Auswertungsschritte auszuführen.
7. Mechanisch betriebene Uhr (2) nach einem der vorherigen Ansprüche, des Weiteren mit
Anzeigemitteln (9), vorzugweise einer LED oder einem Summer oder Vibrator; wobei der Mikrochip (3) geeignet ist, eine Echtzeituhr bzw. real time clock, RTC, von dem externen Gerät zu empfangen und die Anzeigemittel (9) derart zu steuern, dass einem Benutzer der Uhr (2) beim mechanischen Einstellen der Uhrzeit signalisiert wird, ob die mechanisch eingestellte Uhrzeit mit der Echtzeituhr übereinstimmt; und/oder der Mikrochip (3) geeignet ist, Defekte, Fehlbehandlungen oder Servicetermine an den Benutzer der Uhr (2) zu signalisieren.
8. Mechanisch betriebene Uhr (2) nach einem der vorherigen Ansprüche, des Weiteren mit einem vorzugsweise als Mikrochip oder gedruckte Schaltung ausgebildeten elektronischen Siegel, das derart in der Uhr (2) angebracht ist, dass es irreversibel zerstört wird, wenn die Uhr geöffnet wird.
9. Mechanisch betriebene Uhr (2) nach einem der vorherigen Ansprüche, wobei der Mikrochip (3) geeignet ist, die von dem Sensor (4) aufgenommenen Daten mittels eines Kl-Algorithmus vorzuverarbeiten, bevor sie an das externe Gerät ausgegeben werden.
10. Mechanische betriebene Uhr (2) nach einem der vorherigen Ansprüche, wobei der Mikrochip (3) geeignet ist, die von dem Sensor (4) aufgenommenen Daten unverarbeitet an das externe Gerät auszugeben, wenn eine in der Uhr (2) zur Verfügung stehende elektrische Energie zu gering ist, um eine weitergehende Datenverarbeitung zuzulassen.
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