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实现工业物联网: 恶劣的环境亟需坚固的边缘节点

作者:时间:2018-02-05来源:电子产品世界收藏

作者 / Leah Langston NI公司DAQ & Control产品市场工程师

本文引用地址:http://www.eepw.com.cn/article/201802/375370.htm

  尽管企业领导者急于利用(IIoT),但还是很难想象到2020年将有500亿台设备相互连接[1]。 对于工业人士来说,这个数字可以打个折扣,因为它包含了智能手机和健身追踪器等消费类技术。 不过,据估计,在2015年至2025年之间,在部署的这些新连接设备中,工业领域将占近一半[2]。

  这意味着工程师和科学家在工厂、测试实验室、电网、炼油厂和基础设施之间部署IIoT时处于主导地位。 全球加工行业是最早采用IIoT的行业之一,其中的原因显而易见。 非计划性的资产停机每年花费200亿美元,而其中80%是可以预防的[3]。

  然而,IIoT不仅仅给全球加工行业带来了明显的好处。 在商业领导者中,有95%的人希望他们的公司在未来的36个月内使用IIoT,87%的人相信这将有助于长期的就业增长[4]。

  1实现IIoT的价值

  说到IIoT,我们可以期望获得三个关键的好处:

  · 通过预防性维护增加正常运行时间;

  · 通过边缘控制提升性能;

  · 通过互联的真实数据,优化产品设计和制造。

  第一个好处是显然是通过预测性维护增加正常运行时间。 目前,重要资产的正常运行时间往往依赖于几个领域专家的人工检查。 但是,这类人才越难越难找,而且手动监测无法扩展到所有资产设备。 据估计,目前仅有5%的采集得到分析[5]。 IIoT开启了使用分析和机器学习来预测资产剩余使用寿命的可能,以及在发生代价高昂的故障之前安排维护的可能。

  第二个好处是提高和优化性能。 部署在生产线或现场的智能机器必须能够根据从其他上游机器收到的信息来调整参数,例如温度或吞吐量。 提高这些系统性能的最理想方法是让机器或资产拥有充分的自主权。 在这种情况下,如果机器可以学习其他机器或根据自己的经验进行学习,就可以调整控制参数并更好地适应周围的环境。

  IIoT的最后一个好处是改进产品的设计和生产。 这有时称为研发物联网。在这种情况下,真实数据(如使用数据)会反馈到工程开发中,以改进下一代产品的产生。 但是,我们不仅要获取数据,还要有效地管理数据,以便获得有价值的信息。 以捷豹路虎为例。 该公司有数百名工程师,每天会生成500 GB的时间序列数据。 使用以前的解决方案时,他们只分析了10%的数据。 在部署IIoT解决方案后,他们将测试覆盖率提高到了95%,使他们能够在相同的时间内解决更多的设计问题。

  这些结果取决于几项核心技术,但关键的共同点是边缘侧的智能需求。 例如,实时处理大量传感器数据的能力对于实现自主机器的复杂控制至关重要。 但这不仅限于自主机器。 据估计,所有物联网创建的数据中至少有40%将存储在边缘侧进行处理、分析和操作[6]。 实际上,这很可行。 如果边缘节点传输的仅仅是“可用寿命”值,而不是将原始振动数据传输回中央数据中心,那么部署整个IIoT系统将会更容易。 为了最大限度地提高性能并减少不必要的数据传输,决策必须在设备处或靠近设备的边缘节点做出。

  图1 到2019年,所有物联网创建的数据中至少有40%将存储在边缘侧进行处理、分析和操作

  但是,如果边缘节点要进行局部分析和控制,就必须满足特定的要求。 这些边缘节点必须足够坚固以便放置在传感器附近,同时具有高处理能力,以进行大量数据的在线分析和控制。 另外,这些节点还必须能够在整个系统中进行同步,并能够无缝集成到现有的基础设施中。

  然而,随着传感器总数的增加,另一个新趋势是相机的使用。 预计到2022年,全球机器视觉市场将达到147.2亿美元,2015年至2022年的复合年增长率为8.9%[7]。 这并不奇怪,因为视觉提供了其他传感器所无法提供的生产和机械信息。 例如,我们都看到了相机在汽车中大规模集成,以支持先进的驾驶辅助功能,如盲点监控或避免碰撞。 这些嵌入式相机提高了车辆了解周围世界的能力。

  同样,在检测系统和智能机器中添加更多的相机,可以让您更深入地了解产品的质量或机器的健康和生产力。 虽然制造工程师希望在生产线上完成更多的质量检验任务,但需要确保在线处理的速度不会影响生产线的产量。

  2 IIoT坚固边缘节点的演进

  NI认识到,IIoT部署需要在边缘侧进行更加坚固和高端的处理,同时需要更多地使用视觉。 因此,NI最新推出的NI工业控制器系列为边缘处理提供了坚固性和性能的完美结合。 IC-3173是NI公司发布的功能最强大的工业控制器。 它包括一个2.20 GHz Intel Core i7双核处理器和Kintex-7 160T FPGA,通过提供自定义I/O定时、同步和控制以及图像协处理来提高系统性能。 然而,这款工业控制器的独特之处在于其坚固性。 该控制器在具有CompactRIO平台的坚固性的基础,增加了IP67的防护等级(IP),确保了在有灰尘和水的情况下可以根据IEC 60529标准可靠地运行。这使得该产品非常适合制造、测试单元或户外应用等喷涂和较脏的环境,而且不需要额外的外壳。

  图2 IC-3173(IP67)是第一款防尘防水的工业控制器,非常适合在喷涂和较脏的环境中进行高性能计算

  随着越来越多子系统(包括复杂的视觉系统)的加入,将这些子系统集成在一起的需求愈加凸显。 由于系统变得越来越复杂,管理不同子系统的集成(每个子系统使用各自的工具和编程环境)和工业网络的固有延迟变得具有挑战性和昂贵。 由于NI工业控制器具有强大的处理能力和灵活性,因此可以将子系统纳入一个功能强大的集成数据采集和控制平台,从而实现更简化的测量和控制系统。 NI客户已经体验到将多个子系统集成到一个平台所带来的成本和效率优势。

  “NI工业控制器拥有一套强大的I/O资源,我们只需使用一个控制器就能满足各种自动化需求,包括测试、视觉、运动控制和数字I/O。”Federal-Mogul Powertrain制造工程师Jordan Larson表示, “而且,对于运动和调理I/O,我们使用了内置的EtherCAT主节点,大大减少了我们自行开发的自动化机器的布线和调试时间。 使用工业控制器系列产品后,与以前用于机器视觉的其他相机相比,每台相机的成本大大降低了。 借助NI的工业控制器,我们减少了机器内部的部件数量,并将所有的控制软件集成到一个平台上,这是我们以前无法做到的。”

  3专为机器视觉而设计

  尽管NI工业控制器可用于从数据采集到控制等各种应用,但其连接选项和独特的设计使其尤其适用于机器视觉应用。 这些控制器具有专用带宽,可支持GigE Vision和USB3 Vision标准,因此您可以选择满足您应用需求的任何一款相机,而无需担心兼容性问题。 此外,工业控制器采用了结合CPU和FPGA的异构架构,可实现先进的图像处理。 使用FPGA作为机器视觉应用的协处理器,可以显着减少特定算法的处理时间。 由于FPGA在本质上是大规模并行的,因此对于某些算法来说,它们可以提供比CPU高得多的性能,在某些情况下甚至达到10倍以上。

  图3.在FPGA协处理中,图像使用CPU进行采集后,通过DMA发送到FPGA,然后由FPGA对图像进行处理。

  4简单的分布和同步

  调试分布式数据采集和控制系统最复杂的部分之一是确保整个系统的同步测量和控制。 为了使这个任务更加容易,NI工业控制器通过集成时间敏感网络(TSN)功能来利用最新的技术。 TSN是以太网标准的升级版,通过一条以太网电缆实现跨分布式网络的时间共享概念,从而最大限度地减少昂贵的布线并简化复杂的同步架构。 此功能内置于编程API的底层,这样您无需额外开发即可获得TSN同步功能。

  除了使用TSN实现控制器间通信外,该控制器还可结合NI2017年年初发布的基于TSN的CompactDAQ机箱,实现分布式数据采集。

  工业控制器还内置了对硬件定时IEEE 1588精确时间协议(PTP)的支持,可实现多个设备间的亚微秒级同步。 此外,由于独特的设计,这个时基还可以与用户可编程FPGA共享,使得网络中可以包含I/O和非IEEE 1588设备,例如USB3 Vision相机。 最后,工业控制器支持IEEE 802.1AS和IEEE 1588,因此它可以充当时间敏感网络和更传统的IEEE 1588网络之间的桥梁。 这种跨多种技术实现设备同步的能力提供了最大的系统灵活性。

  IIoT的不断出现需要功能强大的边缘节点来存储、处理、分析和处理边缘侧的传感器数据。 NI工业控制器满足了业界对强大、坚固耐用的边缘节点的需求,并针对分布式数据采集和机器视觉进行了优化。

  参考文献:

  [1]Cisco, The Internet of Things: How the Next Evolution of the Internet Is Changing Everything, 2011.

  [2]IHS Markit, IoT Trend Watch 2017.

  [3]ARC Advisory Group, Passing the Insurance Acid Test With APM, March 17, 2011.

  [4]Accenture, Connected Business Transformation: How to Unlock Value From the Industrial Internet of Things, 2017 .

  [5]IDC—The Digital Universe of Opportunities: Rich Data and the Increasing Value of the Internet of Things.

  [6]IDC FutureScape: Worldwide Internet of Things 2017 Predictions .

  [7]Stratistics MRC: Machine Vision—Global Market Outlook.



关键词: 工业物联网

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