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【成功案例】MG24助力Waites開發(fā)適用于工業(yè)物聯(lián)網和AI的傳感器

Silicon Labs ? 來源:未知 ? 2023-10-30 19:45 ? 次閱讀
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Silicon Labs(亦稱“芯科科技”)超低功耗、多協(xié)議的MG24 SoCWaites公司的工業(yè)物聯(lián)網狀態(tài)監(jiān)測(Condition Monitoring傳感器提供了理想的網狀網絡無線連接解決方案。憑借卓越的射頻接收器靈敏度(高達20 dBm的輸出功率),內置更大的FlashRAM內存以及集成人工智能機器學習AI/ML)硬件加速器,MG24 SoC保證了一流的低延遲無線連接,是數(shù)據(jù)密集型(Data-Intensive),遠程,電池供電傳感器的理想選擇。點擊文末的閱讀原文按鈕或復制下方鏈接瀏覽成功案例:https://www.silabs.com/applications/case-studies/waites-transforms-industrial-iot-condition-monitoring

動態(tài)的工業(yè)世界需要迅速的行動和決策,特別是當設備出現(xiàn)故障時。針對重要資產、基礎設施和運營的評估有助于運營人員發(fā)現(xiàn)、警報和解決違規(guī)問題。狀態(tài)監(jiān)測和預測性維護(Predictive Maintenance)在實現(xiàn)這一目標方面發(fā)揮著至關重要的作用。通過分析和解釋各類型機動機械的狀態(tài),企業(yè)可以最大限度地減少計劃外停機時間,加強資產生命周期管理和維護部署,最終降低安全風險。

挑戰(zhàn)

設計面向未來的傳感器,具有彈性可擴展到各種設施規(guī)模(數(shù)千種不同的機器),即使在最具挑戰(zhàn)性的射頻條件下也能夠傳輸超過100 KB的數(shù)據(jù)。這些傳感器必須有效地在低功耗模式下工作,以延長電池壽命并減少更換電池的頻率。確保傳感器的信號發(fā)射過程不超過1分鐘。

解決方案

針對網狀物聯(lián)網無線連接,Waites選擇了超低功耗、多協(xié)議的MG24 SoC,并集成了AI/ML硬件加速器。憑借其卓越的射頻接收器靈敏度,高達20 dBm的輸出功率,以及廣泛的閃存和RAM內存,MG24 SoC保證了一流的低延遲無線連接,是數(shù)據(jù)密集型,遠程,電池供電傳感器的理想選擇。

開發(fā)成果

通過嵌入MG24 SoC, Waites加快了傳感器的部署,使不同行業(yè)的客戶能夠快速獲得可用性。同時也憑借的芯科科技的定制化元件制造服務(CPMS),Waites可簡化設備設置和安裝,將配置過程縮短到45秒。

Waites:用狀態(tài)監(jiān)測讓世界平穩(wěn)運行

2006年以來,Waites一直是市面上供應狀態(tài)監(jiān)測解決方案的杰出代表公司,通過全天候、即插即用的在線監(jiān)測,為工廠和設施管理人員提供全面的運營視圖。他們的無線傳感器系統(tǒng)旨在徹底改變預測性和預防性維護,具有一系列傳感器和網關,用于監(jiān)測和分析三軸振動和溫度數(shù)據(jù),因此工廠和設施管理人員可以在不到5分鐘的時間內使他們的設備監(jiān)控系統(tǒng)運行。

機器學習革新工廠車間

人工智能系統(tǒng)通過訓練模型、檢測異常和持續(xù)監(jiān)測設備參數(shù),及時啟動干預措施。AI/ML揭示了對傳感器數(shù)據(jù)的隱藏見解,將狀態(tài)監(jiān)測轉變?yōu)橹鲃?、經濟高效和?shù)據(jù)驅動的過程。Waites使用人工神經網絡,包括深度神經網絡、卷積神經網絡和變壓器,以及大型語言模型(LLM)來識別用戶交互。他們還利用異常檢測和預測技術來監(jiān)測各種內部和遙測指標,在高維多元時間序列數(shù)據(jù)中對設備缺陷進行分類。

MG24提升Waites數(shù)據(jù)密集型人工智能傳感器

制造業(yè)、物流和醫(yī)療保健等行業(yè)越來越多地采用數(shù)字基礎設施資產管理。Waites走在前列,即使在具有挑戰(zhàn)性的射頻環(huán)境中,也將其傳感器部署在容納超過100,000個關鍵資產的多層設施中。這些傳感器旨在確保精確、不間斷的實時數(shù)據(jù)處理。在部署狀態(tài)監(jiān)測傳感器時,快速高效的設備設置和安裝是一個至關重要的優(yōu)勢,配置所需時間不到一分鐘,具有競爭優(yōu)勢。

Waites選擇了芯科科技MG24多協(xié)議SoC,以確保其數(shù)據(jù)密集型電池供電傳感器的可靠,穩(wěn)健和安全的無線通信。此外,利用MG24內置的AI/ML矩陣向量處理器(MVP)硬件加速器,Waites能夠以高達8倍的速度完成時間序列數(shù)據(jù)的大規(guī)模復雜數(shù)學運算,同時將功耗減少8倍。探索MG24產品信息和技術文檔:https://cn.silabs.com/wireless/zigbee/efr32mg24-series-2-socs

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