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解決這三個挑戰(zhàn) 才能分享工業(yè)4.0的機遇紅利

堅白 ? 來源:電子發(fā)燒友網(wǎng) ? 作者:陸楠 ? 2019-05-16 09:09 ? 次閱讀
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5GAI成為熱議焦點之前,工業(yè)自動化已經(jīng)奔跑在4.0的路上,其復(fù)雜場景的需求為5G和AI這些新技術(shù)落地催生出大量的機遇紅利。從系統(tǒng)平臺來看,這些場景會最大限度地利用可擴展的硬件和軟件解決方案來進(jìn)行設(shè)計,處理系統(tǒng)的集成度不斷提高——包括已增強的安全和安保功能。在性能上,實時處理、分析和通信能力是主要需求,而在數(shù)據(jù)處理上,則需要可擴展的解決方案來有效管理從傳感器到云和邊緣計算的數(shù)據(jù)。還有一個很大的需求是通信系統(tǒng)的升級,需要在各種設(shè)置中能夠支持有線和無線連接的技術(shù)。

處理系統(tǒng)的挑戰(zhàn)

得益于工廠自動化,處理器的升級需求帶來機遇,比如傳統(tǒng)MCU就越來越像CPU?!肮S自動化需要強大的通信體系的部署,要滿足不同傳感器和機器之間的互聯(lián)互通,”TI處理器業(yè)務(wù)部經(jīng)理 Sameer Wasson說,“AI技術(shù)和實時控制這類技術(shù)將支撐邊緣處理,另外,精確指令十分重要,傳感精度要求很高,這與其他IoT的場景要求不同?!?/div>
通常,在工廠自動化體系中,標(biāo)準(zhǔn)和行業(yè)組織會保證不同單元之間的互聯(lián)互通,在通信、控制和傳感這些基礎(chǔ)技術(shù)上,則會強調(diào)專用性。另外,諸如保護和隔離、電源、安全和功能安排等配套技術(shù)都是工廠智能化的關(guān)鍵。但這個過程充滿挑戰(zhàn),主要集中在數(shù)據(jù)和技術(shù)的專有權(quán)分散,需要系統(tǒng)化統(tǒng)籌來提高效率,對智能單元要進(jìn)行合理布局以及要建設(shè)安全和支持時間敏感型(TSN)的網(wǎng)絡(luò)。而目前,一個更為緊迫的挑戰(zhàn)是如何改造現(xiàn)有的生產(chǎn)系統(tǒng)——畢竟工廠自動化是一個逐漸升級而非推倒重來的過程。
“有兩個方式可以解決新老互通的問題,”Wasson說,“一是通過采用支持所有通信協(xié)議的系統(tǒng)來實現(xiàn)新老設(shè)備連接,二是設(shè)計專用路由器來實現(xiàn)新老互通?!盨itara AM6x處理器的特性可以解釋W(xué)asson的說法,這是TI為千兆位工業(yè)以太網(wǎng)設(shè)計的一款網(wǎng)絡(luò)處理器,其內(nèi)置可擴展的四核和雙核ARM Cortex-A53和Cortex-R5F處理器,利用充足的ECC片上存儲器實現(xiàn)可靠運行,并具有增強的安全功能。該處理器集成了鎖步MCU子系統(tǒng)和診斷庫等附加功能,這有助于實現(xiàn)功能安全系統(tǒng)。

高級集成的挑戰(zhàn)

除了處理系統(tǒng)的挑戰(zhàn),工廠自動化也是一個基于感測的尖端智能系統(tǒng)的高級集成,這個智能化集成系統(tǒng)需要具備更多的決策能力,要在工廠產(chǎn)線復(fù)雜環(huán)境中準(zhǔn)確檢測物體、人和運動并避免誤報,要滿足所有環(huán)境中實現(xiàn)更智能和更精確的傳感?!斑吘墏?cè)的決策和處理能力十分重要,”TI中國區(qū)業(yè)務(wù)拓展總監(jiān)吳健鴻說,“感測單元需要集成精確的傳感和實時決策及處理能力,同時,要能夠判斷人體運動和機械運動以減少誤報?!?/div>
這些需求為60GHz毫米波雷達(dá)提供了機遇——能夠檢測玻璃、木材和樹脂玻璃等材料并通過它們傳感,能夠不受灰塵、煙霧和雨水等惡劣環(huán)境的干擾——這些特性使得毫米波雷達(dá)非常適用于工廠,剩下的就是要針對需要密切人機交互的工業(yè)環(huán)境進(jìn)行優(yōu)化。IWR6843的特性體現(xiàn)了60GHz毫米波雷達(dá)在工業(yè)應(yīng)用中的適用性——低功耗、自監(jiān)控、超精確。該器件是TI針對工業(yè)應(yīng)用設(shè)計的MMIC,基于FMCW雷達(dá)技術(shù),采用TI的低功耗45nm RFCMOS工藝和AoP封裝天線技術(shù),其帶寬達(dá)到4GHz,能夠以高于24GHz窄頻達(dá)16倍的準(zhǔn)確度來偵測物體和動作。
圖:IWR6843采用AoP封裝天線技術(shù),模塊、開發(fā)套件和芯片體積都非常小。

機器人演進(jìn)的挑戰(zhàn)

在工業(yè)自動化進(jìn)程中,機器人的演進(jìn)代表著智能化的方向。不同于傳統(tǒng)工業(yè)機器人系統(tǒng),今天最新的機器人已演進(jìn)為協(xié)作型(cobots),這類機器人依賴機器學(xué)習(xí)能夠更自主地做出實時決策,與人互動合作,而無需用安全欄進(jìn)行隔離。當(dāng)機器學(xué)習(xí)成為現(xiàn)代機器人技術(shù)的重要組成部分時,機器人就能夠?qū)崿F(xiàn)諸如嵌入式、實時響應(yīng)和決策、傳感和驅(qū)動以及智能化邊緣處理這類功能。
工業(yè)車輛是一個例子,過去ADAS技術(shù)已經(jīng)集合了很多AI類技術(shù),但工業(yè)級ADAS的要求更多,包括環(huán)繞監(jiān)測系統(tǒng)(傳感和避免)、懸崖檢測和陡坡緩降控制(地面速度測量)、車輛占用檢測(人員占用率)、SIL2合規(guī)性(與人類密切互動)和高程平面中的角度信息(從高處檢測物體)。總之,工業(yè)車輛中的ADAS要對復(fù)雜環(huán)境進(jìn)行感測和決策,不僅是物體檢測,這個系統(tǒng)必須支持室內(nèi)不同車輛,如叉車、AGV、物流機器人,要適用于密切人機交互的SIL合規(guī)性,系統(tǒng)的體積夠小,以便集成到較小的機器人中。此外,系統(tǒng)中需要使用基于光的傳感器,以檢測其他類型傳感難以檢測的玻璃和塑料等材料。
的確,工業(yè)4.0正在積極部署的進(jìn)程中,如果能夠解決自動化系統(tǒng)間的協(xié)同處理、復(fù)雜的人機環(huán)境的感測和邊緣決策以及不斷升級的工業(yè)機器人的演進(jìn)所帶來的挑戰(zhàn),就能夠分享這一進(jìn)程所帶來的紅利。
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