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結(jié)合無線和AI/ML應(yīng)用解決制造業(yè)停工問題

Silicon Labs ? 來源:SiliconLabs ? 作者:SiliconLabs ? 2021-03-10 16:35 ? 次閱讀

根據(jù)世界銀行的數(shù)據(jù),2019年全球GDP為87.8萬億美元,而ARC咨詢集團(tuán)早前即估計全球制造業(yè)的停工時間每年約帶來將近1萬億美元的損失,這是一大筆錢。換言之,減少停工時間將是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)能夠提供的行業(yè)最有吸引力的動能之一,對于如何通過結(jié)合無線、人工智能AI)、機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)等技術(shù)的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用來達(dá)成此一目標(biāo),Silicon Labs(亦稱“芯科科技”)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)高級產(chǎn)品營銷經(jīng)理Mikko Niemi撰寫本篇文章以分享其市場觀點(diǎn)和分析。

為什么停工時間成本這么高?如何降低它?

預(yù)測性維護(hù)已被證明是一種經(jīng)濟(jì)高效的應(yīng)用程序,可解決停工問題,并提供投資回報率來證明項目的合理性。根據(jù)業(yè)內(nèi)相關(guān)機(jī)構(gòu)針對物聯(lián)網(wǎng)的分析預(yù)測,預(yù)測性維護(hù)市場將以39%的復(fù)合年增長率增長到2024年的235億美元。

預(yù)測性維護(hù)之所以如此吸引人,是因為它同時解決了兩個關(guān)鍵問題。

如果機(jī)器或部件(如電機(jī)、泵和軸承)一直運(yùn)行到發(fā)生故障,則會因故障對設(shè)備造成更大的損失。此外,還有工作人員花時間試圖在現(xiàn)場獲得更換零件,然后加班解決問題。所有這些都會增加計劃外停工事件的最終成本,并導(dǎo)致生產(chǎn)損失。 另一方面,如果設(shè)備因為更換易損件太頻繁或太早而過度維修,則停工時間也會因計劃的服務(wù)中斷太頻繁而增加。

在預(yù)測性維護(hù)中,算法使用從機(jī)器和部件收集的傳感器數(shù)據(jù)提前警告操作員未來的故障狀況,以便在故障發(fā)生前有充足的時間安排和計劃維護(hù)。

預(yù)測性維修的關(guān)鍵注意事項

預(yù)測性維護(hù)解決方案通常依賴于檢測電機(jī)、泵、軸承和其他運(yùn)行工業(yè)和商業(yè)流程的設(shè)備的振動指紋中的異常。由于增加振動傳感器的布線成本非常高,這些傳感器通常利用無線通信和電池供電。

對于預(yù)測性維護(hù)解決方案開發(fā)人員,Silicon Labs的產(chǎn)品有一些獨(dú)特的優(yōu)勢。產(chǎn)品包括業(yè)界領(lǐng)先的低功耗無線SoC和模塊。使用內(nèi)置的低功耗模式,傳感器可以受益于快速喚醒時間以及平衡睡眠模式和活動模式之間的時間。

這種電源優(yōu)化轉(zhuǎn)化為更長的電池壽命,這意味著最終客戶的總擁有成本(TCO)更低,因為傳感器在其使用壽命期間需要較少的維護(hù)。

為應(yīng)用程序選擇最適合的無線技術(shù)

部署預(yù)測性維護(hù)解決方案的環(huán)境在很大程度上有所不同。這就是為什么解決方案開發(fā)人員應(yīng)該與像我們這樣能夠在多個頻段支持廣泛無線技術(shù)的通信專家合作的原因。對于更遠(yuǎn)距離的需求,Wi-SUN、Mioty或其他Sub-GHz選項更適合。

工廠或工廠內(nèi)的本地網(wǎng)絡(luò)可以受益于藍(lán)牙和網(wǎng)狀技術(shù),或者利用現(xiàn)有的雙頻Wi-Fi基礎(chǔ)設(shè)施來連接傳感器。

嵌入式AI/ML改變預(yù)測性維護(hù)的環(huán)境

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)(AI//ML)已經(jīng)從需要大量計算資源的云級應(yīng)用擴(kuò)展到可以在Cortex-M級微控制器上高效執(zhí)行的應(yīng)用。Silicon Labs的AI/ML合作伙伴已經(jīng)開發(fā)出了一些工具,這些工具允許預(yù)測性維護(hù)算法僅在幾千字節(jié)的RAM內(nèi)存上運(yùn)行。

邊緣預(yù)處理意味著可以關(guān)閉本地?zé)o線電,直到出現(xiàn)需要向后臺系統(tǒng)和操作員報告的異常。這樣可以進(jìn)一步節(jié)省寶貴的電池容量以及提高TCO。

即刻展開工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用開發(fā)

如果你想?yún)⑴c解決這個價值萬億美元的問題,一個很好的起點(diǎn)是探索我們的Thunderboard Sense 2評估套件。

該套件集成了無線通信和傳感器陣列,包括加速度計和溫度傳感器,這是最常見的預(yù)測性維護(hù)應(yīng)用。您還可以瀏覽我們的設(shè)計網(wǎng)絡(luò),尋找合作伙伴,他們可以幫助您設(shè)計在我們的無線SoC和模塊上運(yùn)行的解決方案。

最后,看看我們最近在Sensemore上的案例研究,它選擇了我們預(yù)先認(rèn)證的藍(lán)牙模塊作為其預(yù)測性維護(hù)傳感器。這一決定讓他們能夠快速推進(jìn)開發(fā)工作,并更快地進(jìn)入市場。

責(zé)任編輯:lq

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原文標(biāo)題:【行家觀點(diǎn)】結(jié)合無線和AI/ML應(yīng)用解決制造業(yè)停工問題

文章出處:【微信號:SiliconLabs,微信公眾號:Silicon Labs】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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