Silicon Labs(亦稱“芯科科技”)時刻關注物聯網市場需求并提供相應的無線連接解決方案，本文針對為工業物聯網(IIoT)領域中正在被熱烈討論的“預測性維護(Predictive Maintenance)”說明其應用需求，以及如何構建即插即用的無線解決方案。 為何需要預測性維護?

計劃外停機每持續一小時，制造商便會遭遇代價高達 260,000 美元的生產損失。即使是短暫的中斷也會延遲交付，降低客戶滿意度，最終對利潤產生負面影響。各類公司正不斷尋求解決方案，以避免低效的例行維護，從而保持競爭力，這使得用物聯網預測性維護取代傳統定期維護實踐的需求不斷增長。

預測性維護是什么?

預測性維護涉及使用各種互聯傳感器來監測生產設備的狀況。換言之，它有助于制造商預測機器何時可能發生故障，以及在任何故障發生之前的最佳維護時間。

預測性維護的益處

通過主動修復設備，制造商可以節省數百萬美元，并提高運營效率。預測性維護使公司能夠預測設備健康狀況并延長使用壽命，同時提高產量并保證員工安全。

預測性維護的工作原理

狀態監控傳感器可捕捉和收集關鍵設備的數據，獲得 360 度全方位的視角。溫度、振動、聲音、扭矩、電流、電壓和磁場信息等所有數據點都被發送到網絡邊緣或云進行計算。監控系統生成數據閾值，在發現異常時發送警報。 在機器內集成無線連接功能，或使用傳感基礎設施改造現有設備可實現這一點。

Silicon Labs的工業物聯網預測性維護解決方案

Silicon Labs可提供具備出色射頻性能和功耗的無線 SoC 和模塊產品組合，賦能物聯網設備制造商，助其為工業客戶設計可靠的無線預測性維護解決方案。Silicon Labs采用機器學習 (ML) 技術，可在內存受限的遠程邊緣設備上實現復雜的運動檢測、聲音識別和圖像分類。

以下是開發無線設備的主要設計考慮因素，這些設備將需要在干擾較大的工業場所可靠運行。

提高射頻傳輸功率：工業環境對射頻傳播造成了許多障礙，包括電氣噪聲、金屬結構和旋轉設備等。傳輸功率因此成為了早期設計階段的關鍵考慮因素。Silicon Labs的無線硬件，如EFR32BG12藍牙SoC和BGM210P藍牙模塊，擁有出色的發射功率(20 dBm)和接收器靈敏度，助您開發可靠的 IIoT 無線設備。

避免誤報：任何網絡延遲都可能導致誤報，觸發不必要的維護請求。誤報會降低監控系統的可信度，并導致維護資源分配低效而導致收入損失。Silicon Labs 通過高傳輸功率硬件和強大的軟件協議棧實現了可靠的網絡連接性能，確保數據能夠從互聯傳感器安全地傳輸到中央數據存儲。

盡可能延長 IIoT 設備的電池壽命：大多數預測性維護無線方案都由電池供電，并部署在難以觸及的位置。這給開發人員帶來了新的挑戰。智能解決方案使用藍牙等節能的無線標準，能夠以最小的功率在較大的范圍內運行。再加上 Silicon Labs 的超低功耗無線芯片組，可實現能夠最大限度地延長電池壽命的解決方案。

如何在預測性維護中啟用機器學習 (ML)

在芯片上注入 ML 功能可使您的 IIoT 解決方案從工業環境中學習。根據收集的數據點，ML將基于操作模式檢測異常，并預測適當的維護時間。您可以將 ML 實施在不同的位置，但通過在本地計算數據，您可以確保決策更迅速、更節省能源。

原文標題：工業物聯網的預測性維護解決方案

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審核編輯：湯梓紅