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　　亞德諾PD42-1243-IOLINK步進(jìn)電機(jī)，隨著工廠努力提高生產(chǎn)率和降低運(yùn)營成本，對能夠提高邊緣智能的新技術(shù)的需求也在增加。你可能會想，邊緣是什么意思?ADI將邊緣定義為機(jī)器與現(xiàn)實(shí)世界的融合或互動(dòng)!

　　例如，在工廠自動(dòng)化領(lǐng)域，提高邊緣智能意味著在一年內(nèi)降低工廠的生產(chǎn)率。造成這一問題的最大原因是工廠關(guān)閉時(shí)間或生產(chǎn)線關(guān)閉，導(dǎo)致公司虧損。事實(shí)上，根據(jù)麥肯錫2018年10月發(fā)表的一篇文章，工廠生產(chǎn)線每年平均關(guān)閉時(shí)間為800小時(shí)，或每周平均關(guān)閉時(shí)間為15小時(shí)。這對公司的收入和利潤產(chǎn)生了重大影響。例如，當(dāng)工廠停止生產(chǎn)時(shí)，汽車制造商每分鐘損失近2.2萬美元。這意味著每小時(shí)損失130萬美元，或每周損失近2000萬美元。增強(qiáng)邊緣智能對生產(chǎn)線有積極影響，提高生產(chǎn)率10%，節(jié)約維護(hù)成本20%。因此，在工廠環(huán)境中，通過防止生產(chǎn)線高成本停工，可以保持邊緣智能的正常運(yùn)行。

雖然增強(qiáng)邊緣智能顯然可以提高生產(chǎn)力，降低運(yùn)營成本，但真正的問題是什么?作為半導(dǎo)體供應(yīng)商，我們需要提供支持智能傳感器和執(zhí)行器的解決方案，配置IO并提供先進(jìn)的診斷功能。讓我們來看看這四個(gè)關(guān)鍵要素的重要性，以及它們在增強(qiáng)邊緣智能方面的重要功能。

　　智能傳感器技術(shù)

　　傳感器無處不在!傳感器廣泛應(yīng)用于我們的日常生活中。在制造環(huán)境中，所有成品都需要一系列傳感器來幫助機(jī)器檢測物體，確定與物體的距離，配置物體的顏色和組成，并監(jiān)測物體或液體的溫度和壓力。

　　調(diào)試新的傳感器來更換損壞的傳感器或改裝設(shè)備來制造不同的產(chǎn)品需要大量的人力，而且由于生產(chǎn)率的損失，成本負(fù)擔(dān)很大。派技術(shù)人員到工廠車間更換傳感器，重新校準(zhǔn)正確的制造參數(shù)，影響工廠吞吐量。如果工廠內(nèi)的每個(gè)傳感器都有相同的維護(hù)水平，那么所有生產(chǎn)線的最大成本是更換或重新配置傳感器。

　　IOLink是一項(xiàng)令人興奮的新技術(shù)，允許工廠車間的所有機(jī)器進(jìn)行智能檢測。這種新技術(shù)有助于實(shí)現(xiàn)靈活的制造，從而提高工廠的吞吐量和運(yùn)行效率。傳統(tǒng)的數(shù)字或模擬傳感器通過與傳感器的雙向信息交換轉(zhuǎn)換為智能傳感器。該技術(shù)提高了遠(yuǎn)程調(diào)試傳感器的智能性和功能水平，并能隨時(shí)調(diào)整傳感器參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)響應(yīng)。目前，工廠自動(dòng)化機(jī)械具有新的智能水平，可根據(jù)工廠車間傳感器網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行狀態(tài)和狀態(tài)動(dòng)態(tài)響應(yīng)實(shí)時(shí)運(yùn)行條件。通過使用智能傳感器網(wǎng)絡(luò)提供的大量端到端信息，工廠可以創(chuàng)建工廠車間的映射，為整體人工智能監(jiān)控解決方案提供更好的實(shí)時(shí)信息，快速識別制造瓶頸和故障點(diǎn)，提供新思路，優(yōu)化整個(gè)工廠車間的運(yùn)行效率。

　　IO-Link技術(shù)通過使用協(xié)議棧和IO設(shè)備描述(IODD)文件的一般物理接口支持傳感器交換，簡化了調(diào)試過程，增加了工廠的吞吐量。這樣，技術(shù)人員就可以快速調(diào)試傳感器，從而減少工廠的停機(jī)時(shí)間，允許生產(chǎn)線隨時(shí)重新配置。

隨著公司意識到使用通用接口的好處，即壓力、近距離、溫度等傳感器即插即用，更換非常簡單，IOLink傳感器的利用率不斷提高。Researchandmarkets表示，IO-Link市場可持續(xù)發(fā)展，預(yù)計(jì)到2023年，CAGR將從2018年的30億美元增長到120億美元。

　　IOLinkHub和軟件可以配置

　　顯然，IOLink技術(shù)是一系列新型智能傳感器的驅(qū)動(dòng)因素。此外，IOLink還可以通過IOLinkHub解決方案賦予邊緣智能。這些新的IOLinkHub提供了添加模擬和數(shù)字IO擴(kuò)展通道的簡單方法，并集成電磁閥和電機(jī)驅(qū)動(dòng)器等智能執(zhí)行器。

　　IOLinkHub以簡單的方式擴(kuò)展所需的渠道類型和數(shù)量，并以簡單的方式擴(kuò)展所需的渠道類型和數(shù)量，以支持事故生產(chǎn)線的重新配置。這些IO擴(kuò)展中心的解決方案充分利用了IOLink技術(shù)的所有優(yōu)勢，并簡化了添加數(shù)字和模擬IO端口的任務(wù)。這些新產(chǎn)品允許IOLinkHub調(diào)試傳感器，從而減少工廠停機(jī)時(shí)間。在omronNXR系列IOLink集線器系列中可以看到這些解決方案的例子，聲稱設(shè)置和調(diào)試時(shí)間可以減少90%。

　　通過軟件配置數(shù)字和模擬IO解決方案，自動(dòng)化工程師和技術(shù)人員可以輕松調(diào)試通用IO端口。這些新軟件可以配置的數(shù)字和模擬IO產(chǎn)品可以與IOLink提供的優(yōu)勢相媲美。它們不僅簡化了工廠的布線工作，而且靈活地將任何數(shù)字或模擬IO傳感器或執(zhí)行器連接到任何未分配的數(shù)字和模擬IO端口。該軟件可配置技術(shù)，提高工廠車間的成本效益和通道密度。

　　智能執(zhí)行器

　　執(zhí)行器用于影響和控制工廠車間產(chǎn)品的移動(dòng)方向和速度。由于所有應(yīng)用程序都需要一組獨(dú)特的運(yùn)動(dòng)控制和電機(jī)驅(qū)動(dòng)特性，這些智能執(zhí)行器需要根據(jù)其環(huán)境進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，以形成一個(gè)完美的機(jī)電網(wǎng)絡(luò)物理系統(tǒng)。目前，智能執(zhí)行器可以自動(dòng)調(diào)整其性能參數(shù)，以滿足操作環(huán)境的需要。這是第一步，使執(zhí)行器能夠建立對環(huán)境的自我意識，并允許系統(tǒng)優(yōu)化其性能，以最大限度地提高吞吐量或執(zhí)行器的長期可靠性和運(yùn)行性能。無論如何，它都會降低運(yùn)營成本，提高效率。

　　要實(shí)現(xiàn)這種智能運(yùn)動(dòng)組合，需要整合兩個(gè)關(guān)鍵要素。

　　第一個(gè)關(guān)鍵因素是高效模擬驅(qū)動(dòng)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)高壓運(yùn)行，提供當(dāng)?shù)丨h(huán)境的運(yùn)行狀態(tài)和狀態(tài)，優(yōu)化電機(jī)，實(shí)現(xiàn)高效率和更快吞吐量的平衡。

　　第二個(gè)關(guān)鍵因素是提供運(yùn)動(dòng)控制算法，以支持穩(wěn)定的運(yùn)動(dòng)范圍。這包括在運(yùn)行過程中檢測電機(jī)負(fù)載，避免生產(chǎn)線故障，降低功耗。

　　運(yùn)動(dòng)控制算法提供穩(wěn)定準(zhǔn)確的運(yùn)動(dòng)，而截?cái)嗨惴▌t側(cè)重于提高電機(jī)的能效。此外，檢測電樞的位置對于了解電機(jī)是否移動(dòng)到正確的位置非常重要。通常，這可以通過磁性檢測霍爾傳感器或一些光學(xué)編碼解決方案來完成。

以下兩個(gè)新示例顯示了下一代智能執(zhí)行器的價(jià)值：PD42-1-1243-IOLINK和最近發(fā)布的機(jī)械手終端工具(EOAT)夾具參考TMCM-1617-GRIP-REF的設(shè)計(jì)。這兩種解決方案展示了ADI與Trinamic智能運(yùn)動(dòng)、驅(qū)動(dòng)器與IOLink通信技術(shù)相結(jié)合帶來的強(qiáng)大性能。這些新的智能執(zhí)行器允許工業(yè)自動(dòng)化工程師通過IOLink通信接口訪問50%以上的配置和性能參數(shù)，簡化調(diào)試，提高工廠生產(chǎn)力。最后，為了適應(yīng)運(yùn)行環(huán)境的變化和人工智能技術(shù)，可以動(dòng)態(tài)調(diào)整這些智能執(zhí)行器，實(shí)現(xiàn)先進(jìn)的生產(chǎn)力解決方案。根據(jù)操作環(huán)境塑造執(zhí)行器性能的能力是智能運(yùn)動(dòng)控制的未來。

智能執(zhí)行器-122-123-IOLINK步進(jìn)電機(jī)和EOAT夾具(TMCM-16-GRIPREF)

　　診斷和實(shí)時(shí)決

　　為了提高基于邊緣的實(shí)時(shí)決策，提高工廠車間的生產(chǎn)力和運(yùn)營完整性，不斷提供更豐富的數(shù)據(jù)集。根據(jù)2019年1月發(fā)布的一份名為制造市場人工智能的報(bào)告，預(yù)計(jì)到2025年，這些制造業(yè)強(qiáng)大的人工智能算法平臺的收入將從2018年的10億美元增加到170億美元以上，或者近50%的CAGR。在此期間，由于智能工廠的快速投資，機(jī)器學(xué)習(xí)有望成為人工智能領(lǐng)域增長最快的部分。該增長背后的驅(qū)動(dòng)力來自機(jī)器視覺攝像頭，支持設(shè)備網(wǎng)絡(luò)生成的大量運(yùn)行狀態(tài)和狀態(tài)信息，提供預(yù)測分析算法，監(jiān)控產(chǎn)品質(zhì)量，評估機(jī)器狀態(tài)和運(yùn)行狀態(tài)。

　　越來越多的信息將通過SPI總線和微處理器進(jìn)行監(jiān)控和收集。由于攜帶設(shè)備溫度狀態(tài)、過壓、過流、開路檢測、短路檢測、高溫警告、熱切斷、CRC等關(guān)鍵信息，這些IC數(shù)據(jù)信息的數(shù)量繼續(xù)翻倍。現(xiàn)在，如果我們退一步，在工廠車間的各種設(shè)備中顯著增加半導(dǎo)體芯片的數(shù)量，那么很明顯，工廠車間的診斷地圖可以用來預(yù)測、識別和診斷生產(chǎn)線故障。

　　智能工廠可以利用這些新功能來提高吞吐量和生產(chǎn)力。隨著這些新技術(shù)的成熟，下一代人工智能算法將利用這些解決方案生成更高質(zhì)量的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。因此，這些具有自我意識的新機(jī)器將自動(dòng)實(shí)現(xiàn)人工智能生成的解決方案，以保持生產(chǎn)線的正常運(yùn)行，直到技術(shù)人員需要維護(hù)或維護(hù)。機(jī)器時(shí)代的自我意識將刺激工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域的下一個(gè)重大事件。