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      解決這三個挑戰 才能分享工業4.0的機遇紅利

      堅白 ? 來源：電子發燒友網 ? 作者：陸楠 ? 2019-05-16 09:09 ? 次閱讀
      在5G和AI成為熱議焦點之前，工業自動化已經奔跑在4.0的路上，其復雜場景的需求為5G和AI這些新技術落地催生出大量的機遇紅利。從系統平臺來看，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行設計，處理系統的集成度不斷提高——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，而在數據處理上，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據。還有一個很大的需求是通信系統的升級，需要在各種設置中能夠支持有線和無線連接的技術。

      處理系統的挑戰

      得益于工廠自動化，處理器的升級需求帶來機遇，比如傳統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互通，”TI處理器業務部經理 Sameer Wasson說，“AI技術和實時控制這類技術將支撐邊緣處理，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，標準和行業組織會保證不同單元之間的互聯互通，在通信、控制和傳感這些基礎技術上，則會強調專用性。另外，諸如保護和隔離、電源、安全和功能安排等配套技術都是工廠智能化的關鍵。但這個過程充滿挑戰，主要集中在數據和技術的專有權分散，需要系統化統籌來提高效率，對智能單元要進行合理布局以及要建設安全和支持時間敏感型(TSN)的網絡。而目前，一個更為緊迫的挑戰是如何改造現有的生產系統——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議的系統來實現新老設備連接，二是設計專用路由器來實現新老互通。”Sitara AM6x處理器的特性可以解釋Wasson的說法，這是TI為千兆位工業以太網設計的一款網絡處理器，其內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子系統和診斷庫等附加功能，這有助于實現功能安全系統。

      高級集成的挑戰

      除了處理系統的挑戰，工廠自動化也是一個基于感測的尖端智能系統的高級集成，這個智能化集成系統需要具備更多的決策能力，要在工廠產線復雜環境中準確檢測物體、人和運動并避免誤報，要滿足所有環境中實現更智能和更精確的傳感?！斑吘墏鹊臎Q策和處理能力十分重要，”TI中國區業務拓展總監吳健鴻說，“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境的干擾——這些特性使得毫米波雷達非常適用于工廠，剩下的就是要針對需要密切人機交互的工業環境進行優化。IWR6843的特性體現了60GHz毫米波雷達在工業應用中的適用性——低功耗、自監控、超精確。該器件是TI針對工業應用設計的MMIC，基于FMCW雷達技術，采用TI的低功耗45nm RFCMOS工藝和AoP封裝天線技術，其帶寬達到4GHz，能夠以高于24GHz窄頻達16倍的準確度來偵測物體和動作。
      圖：IWR6843采用AoP封裝天線技術，模塊、開發套件和芯片體積都非常小。

      機器人演進的挑戰

      在工業自動化進程中，機器人的演進代表著智能化的方向。不同于傳統工業機器人系統，今天最新的機器人已演進為協作型（cobots），這類機器人依賴機器學習能夠更自主地做出實時決策，與人互動合作,而無需用安全欄進行隔離。當機器學習成為現代機器人技術的重要組成部分時，機器人就能夠實現諸如嵌入式、實時響應和決策、傳感和驅動以及智能化邊緣處理這類功能。
      工業車輛是一個例子，過去ADAS技術已經集合了很多AI類技術，但工業級ADAS的要求更多，包括環繞監測系統（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，工業車輛中的ADAS要對復雜環境進行感測和決策，不僅是物體檢測，這個系統必須支持室內不同車輛，如叉車、AGV、物流機器人，要適用于密切人機交互的SIL合規性，系統的體積夠小，以便集成到較小的機器人中。此外，系統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4.0正在積極部署的進程中，如果能夠解決自動化系統間的協同處理、復雜的人機環境的感測和邊緣決策以及不斷升級的工業機器人的演進所帶來的挑戰，就能夠分享這一進程所帶來的紅利。
      聲明：本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人，不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用，如有內容侵權或者其他違規問題，請聯系本站處理。 舉報投訴
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