對于物聯網來說,把所有數據都扔給云端處理,許多挑戰便會接踵而至:帶寬挑戰——要把龐雜的原始數據上傳到云端會占用不少帶寬;處理性能瓶頸——海量數據堆在一起剪不斷理還亂,假如云端處理能力不夠必然加劇延遲;功耗敏感——數據集中處理集中導致能耗與發熱也集中,這會對供電與散熱造成不小壓力。
將數據預處理提前到傳感器端,讓傳感器也充滿“智慧”
Q 上述挑戰該如何解決?
ADI公司亞太區工業自動化市場高級經理張鵬在ADI年度媒體活動上給出了ADI的解決之道:把一部分處理功能轉到傳感器這端,讓傳感器也充滿“智慧”,問題便迎刃而解——網絡只需傳遞經過預處理的精簡數據,實時性要求強的智慧功能已在傳感器端處理完畢,功耗也隨之分散到了物聯網絡的各個部分,降低云端供電與散熱壓力的同時還能有效節省能源消耗。
張鵬表示:在未來ADI將會陸續推出讓傳感器充滿‘智慧’的產品,整個ADI的發展方向是從芯片級到系統級到最后整個解決方案級的發展。
張鵬在隨后展示的IoT平臺解決方案即完美闡釋了ADI對物聯網應用的理解,并在智能城市照明和智能工廠等應用獲得實踐驗證。
ADI工業物聯網產品發展規劃:從芯片級到系統級再到完整解決方案級
物聯網平臺之需,FastStart是這樣解決的
物聯網呈現碎片化的特點,不同行業對于傳感的需求不一樣,無線接入的方式不一樣,接入以后各種各樣的協議也不一樣,不過從經濟角度考量,物聯網的解決方案卻難以碎片化。為此ADI推出了內部命名為“FastStart“的平臺,以幫助需求不同的客戶快速建立IoT網絡原型,然后進一步根據具體需求搭建IoT完整網絡。
“這樣的一個平臺要解決的問題,就是幫助客戶在較短時間內靈活組成一個小型IoT網絡,然后把這個網絡連接到外網或者云上面去,完成硬件、軟件、協議等等方面的初步驗證,行得通才根據實際需求構建完整網絡。“張鵬介紹FastStart時如是說。
作為IoT平臺來說,FastStart自帶一些傳感器,還有一些基于硬件開源的接口,客戶可以把各類傳感器很方便地跟FastStart平臺對接,這樣便解決了不同傳感器的接口和接入的問題。FastStart支持多種接入方式及多種協議,以滿足多種類型的建網需求。另外,不管是無線部分、傳感器的部分還是處理器的部分,FastStart都采用了ADI最新的基于低功耗的芯片以及相關的方案,有效降低物聯網應用的功耗敏感性是該方案的一大特點。
FastStart的用戶界面
值得一提的是,FastStart支持可視化編程,用戶界面非常友好。ADI已做了大量軟件方面的工作,讓客戶可以輕松通過ADI提供的開發工具來配置、調整整個物聯網驗證網絡。
智能路燈,從單純硬件支持進化到軟件服務
智能城市資金與政策投入越來越大,尤其是智能路燈相關項目,幾乎已在全中國鋪開。對傳感器來說,路燈是一個很好的載體,其所在的位置本身已經有電了,而且路燈與路燈之間基本沒有通訊阻礙,可以很好實現附加傳感器安裝,這對傳統設施的物聯網智能化頗為有利。
目前ADI在國內外智能路燈項目里,提供的全套方案包括幾方面:被稱為WSN的傳感器平臺,基于該平臺可以輕松管理外部傳感器,并把采集到的數據通過可選擇的通信方式傳到網關或云; 電量精確計量方案;光學與環境監測方案;隔離解決方案,包括高低壓的隔離、通信的隔離、數據的隔離等。
在上述的這些硬件載體里,ADI內嵌了大量的工業現場的協議,幫助客戶輕松解決入網甚至整個組網的問題, 所以ADI的解決方案不單提供了硬件服務,也提供了一定的軟件服務,而拓寬軟件服務是ADI未來的戰略之一。“從智能路燈的整體解決方案看來,中間還有一個系統集成商的角色,主要負責路燈的施工、售后維修甚至于款項等等。今后ADI會針對這些系統集成商提供軟件方面的服務。目前我們提供器件與方案支持,長遠來講,我們的想法是通過軟件收取數據服務費用。”張鵬透露。
機器監測,讓工廠維護從被動轉為主動
不管是ADI,還是ADI的大部分客戶,都擁有自己的工廠。工廠在生產過程中會有一個很現實、很重要的問題:機器的狀態會影響生產良率,甚至影響生產的進行。舉個例子,對于馬達或者電動工具來講,說明書上說它能使用10萬次或者1萬小時,那么到底使用多久它會壞?有沒有預警?現在恐怕沒有,不過ADI正在做這樣一件事。
配合智能工廠項目, ADI首先在自家工廠里面針對8英寸的CMOS工藝做了一個預警測試。對該產線的機器狀態進行監控,特別是馬達部分,例如:監測馬達的溫度,溫度過高,永磁電機有可能會去磁,所以溫度有必要監測;監測馬達的擬合部分,它的震動是不是到臨界點了……諸如此類。通過傳感器把數據采集上來,經過ADI專有的算法,當某個馬達或者機器手臂將要出問題之前就會發出警報。
監測會采集到許多歷史數據,這些歷史數據有什么用?有可能一百天都沒有異常,出現異常的那一天它能抓得住,而這一天的價值是通過那一百天的不變化體現出來的。監測系統運行的時間越長,它累計的現場數據就越豐富,對于它今后控制這些現場的狀態以及對整個工廠的可靠性模型的控制就會越來越精確。
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