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“工业网络数据”
在许多方面,数据是这场变革的关键。传感器通过检查、平衡和冗余提供我们可以信任的数据,而后处理提供有价值的信息和能力来控制我们的工厂和流程,并改善它们。
人类输入信息到系统的日子已经过去了,它太慢、昂贵、不一致且容易出错。甚至条码扫描也在被淘汰。IIoT现在需要数据,而且需要很多!
实时传感可以以惊人的速度产生数据。“大数据” 的特点通常是“3V” ,即大量(Volume)、多种多样(Variety)和快速(Velocity),不能由旧的关系数据库管理或分析。大数据是基于云推动传统计算的边界,因为实时分析大数据集需要平台可以存储在分布式集群的大数据集,往往结合和处理来自多个源的数据。
机器可以学习,而且它们可以理解。当挖掘数据时,软件会寻找数据中的模式和趋势,并供人类使用。机器学习遵循类似的挖掘过程,但得到的信息是直接从机器到机器,使过程实时调整和改进,以保持密切跟踪过程。
云可要处理庞大的数据量和速度,也带来其他好处。它消除了在全球组织的障碍。例如,在中国智能工厂的问题可带来在欧洲一个类似工厂即时和先发制人的流程改进。
云扩展了可用信息到组织外-到母公司、远程员工、甚至供应商和客户。此外,日常移动设备越来越多的连接能力提供即时信息流的机会。无论是通知供应商批量缺陷,让客户知道他们的产品何时将完成或只是安抚非在现场的生产经理现场一切都好,这自动信息流可驱动真实价值到业务及其与外部世界的关系。在智能工厂里,机器们一起通信和解决问题。
实现未来
IIoT最大的挑战和潜在的绊脚石之一是电源。IIoT的分布式性质和需要将传感器置于行动之处使可靠的供电成为挑战。更何况与为这么多的IIoT传感器供电相关的不断上涨的能源成本。
成功的传感器,尤其是用于IIoT的,有四个基本属性。它们需要自供电、收集数据、广播它们的状态,并有连接的能力。这是蓝图,而能量收集无线传感器正是推动IIoT所需要的。
从根本上说,这种新一代的传感器需要能够测量多个物理参数,如温度、湿度、压力和距离,和传达数据而不使用直接电源。例如,安森美半导体最近推出了一个无电池、无微控制器的无线传感器系列。
图2:能量收集无线传感
这种技术创造了更多的传感可能性和连接以前无法连接的。这些超薄、高性价比的器件可用于空间受限的地方或传统传感器无法触及的区域,这些地方或区域有许多IIoT应用。生物传感器数据的获得和处理中类似的进步将推动物联网在医疗保健行业的增长。
真正的突破是,这些传感器通过能量收集(EH)获得自己的动力。EH对未来承诺很多。这原则不是新的,和很多大型可再生能源倡议有共通之处,如风力发电或利用潮汐发电。能搜寻和积累免费的环境能量使传感器自主工作。来源是多方面的,包括明显的太阳能和风力发电,而越来越多的其他领域,如动能、热梯度、体温,甚至是声能均在探索中。
实体描述
为了使IIoT达到其全部潜力,我们必须用信息做些事。需要完成反馈循环和二进制数据需要转化为物理动作。简单的开关或“反馈”控制易于通过半导体开关的应用来实现,但许多工业控制更精密,需要比例控制或仔细(有时需要快速)定位。这可能意味着从一个风扇到控制环境或冷却设备的一个关键部分,通过一个电机或伺服系统调整阀门,或一个精密的步进电机以定位机器人手臂,完成一个精密的任务。
随着IIoT的迅速发展,这些执行器和控制器正看到类似的进步。电机控制的分立方案正在迅速消失,新的、先进的集成电源模块正在取代它们的位置。提供完整的系统,包括功率段、驱动器、保护和控制逻辑在单个模块,这些新的、高度集成的方案更轻、更小,更便宜和更简单的实现。
宽广的挑战
集成制造过程中所需的传感技术的广度有其自身的挑战。建立一个充满传感器和致动器的智能工厂所需的广泛专知超出了许多工程师所具备专知的广度,这是我们看到的领先元件供应商的价值所在。
全集成的硬件和软件开发环境是至关重要的,以促进特定功能的定制,用于终端产品。模块化使得这些平台可扩展到新的IoT/IIoT功能和设备,基于新的嵌入式方案,支持快速采用。开源支持也很重要,因为一个广泛的生态系统和互操作性是使物联网成功的关键。
以极重要的视觉能力为例。从硬件的角度来看,这需要视频处理技巧来实现;更不要说图像处理软件做一些有用的数据流。为加速这一领域的设计周期,安森美半导体通过工具如MatrixCamTM视频开发套件(VDK)与客户工程师共享其知识。同样,最近推出的EH无线传感器物联网开发套件,使传感器数据能移至云用于应用程序开发。这些都是许多例子中的一小部分,公司通过开发套件或参考设计,分享他们的专业知识,这极大地有助于IIoT的快速增长。
图3:EH无线传感器物联网开发套件
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