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传感器网络普及使诸多物联网应用成为可能

作者:时间:2018-03-07来源:电子产品世界收藏

作者/Linda Shan 工业解决方案业务部业务发展经理

本文引用地址:http://www.eepw.com.cn/article/201803/376577.htm

(IIoT) 领域,包括有线和无线在内的传感器网络的大规模普及正在使数不胜数的应用成为可能。比如说,这类传感器网络在人机接口 (HMI) 方面促进了智能手机的使用,可以监控并控制各种工业过程。典型情况下,智能手机中可以整合十几种乃至更多种传感器,以及多种无线电天线及其相关的天线。

在今后几年内,相信这一趋势很可能继续保持下去,而及工业 4.0 的发展将为行业带来挑战,需要部署具有移动性、微型化并且接入网状网络、采用了超低功率无线技术的各种“智能”设备。这类设备的设计将满足工业过程优化所提出的复杂挑战,并且以高效的 HMI 来推动一系列应用的发展。

高速的低延迟通信对于 IIoT 的功能将发挥至关重要的作用,尤其在于,海量的数据都将需要存储到数据中心,在采用飞速发展的数据分析领域的各种工具的情况下,接受一定的分析。

预计,到 2018 年,5G 蜂窝网络上运行的高速低延迟通信将逐步开始提高影响力,即便是处于试用阶段,情况也将如此,这是因为在 2017 年 12 月有消息宣布,3GPP 已经完成了非独立 5G 新无线电 (NR) 的规范制定工作,这被普遍视为是一个临时性的规范。业界预计 5G 蜂窝网络对于 IIoT 和自动化存在巨大的潜力,因为这一技术已经承诺以极低的延迟、在相对较长的距离上为通信提供支持 – 延迟可能达到 1ms。根据预计,5G 最终将在毫米波的频率下实现,通常在 24-30GHz 之间,需要使用具有超高信号完整性的同轴电缆。

我们预计在 2018 年也将迎来一系列整合到 IIoT 中的新应用,其中就包括机器学习和人工智能 (AI)。

IIoT 所寻求的是改善效率、提高灵活性并加快上市速度,而这些都是通过将智能设备整合到 IIoT 中来实现的。其中的一个范例就是通过远程状态监测及预测性维护来优化系统的可用性。这样可以使机器和系统的构建商为制造业的客户带来附加值,并且对他们的传统商业模式重新进行思考。

Molex的IIoT解决方案

对于基础设施内部基于传感器的通信所使用的智能手机和其他移动设备,Molex 提供种类最齐全的连接器系统与天线产品。产品阵容包括体积最小的板对板和柔性印刷电路 (FPC) 互连系统,以及用于 I/O、摄像头插槽、内存和 SIM 卡以及天线应用的定制连接器与工业标准连接器。

印刷电子学现在正在为传感器部署提供突破性的解决方案,而 Molex 的 Soligie 印刷型电子元件具有在塑料、纸张和金属箔之类柔性基板上制作各种元件和互连系统的全部优势。在紧俏的传感器之类微型化的产品与设备的设计方面,这可以成为一项主要的优势。原因在于,Soligie 的制造工艺可以在总成本低于传统电路的情况下,生产出小体积、高柔性的集成解决方案。

同时,Molex 还提供一系列适用于工业物联网和机器间 (M2M) 应用的标准天线。这些产品可以快速部署,加快上市速度。当前的 Molex 标准天线选择设计用于 ISM 和手机频段的 M2M 通信,以及运行 Wi-Fi® 和移动电视的应用。为了提高人机接口 (HMI) 的效率,在整合及组合了多种开关格式与布局的设计当中,Molex 还提供包括液位传感器在内的多种电容式触控传感器。

对于工业物联网的数据中心来说,Molex 采用 zQSFP+ 之类形状系数的有源线缆产品支持下一代的 100 Gbps 以太网和 100 Gbps EDR InfiniBand®,是一类引人注目的互连解决方案。

此外,Molex 的同轴射频电缆,例如 89762 柔性微波电缆组件等,其设计可以在预期为 5G 设计的性能级别上运行。产品构造采用了 Temp-Flex 同轴电缆及 Molex 的射频连接器,可将电压驻波比 (VSWR) 和插入损耗降至最低程度,实现理想的电缆与连接器的使用组合。连接器选项则包括 SMA、2.92、SMP、SMPM 等等。

工业物联网的机器学习和 AI 应用也将需要符合最严格标准的互连系统。Molex 可以供应范围广泛的电路板级别的互连系统,完全支持计算密集型的环境。例如,Pico-EZmate 超薄型 1.2 毫米螺距线对板连接器设计可在紧凑的外形内提供可靠的互连效果,同时改善可靠性及装配速度。垂直插拔设计可以快速而又可靠的完成装配作业,而不存在方向不正确或连接配对不当的风险。

在远程访问和监控方面,Molex 与 MB Connect Line GmbH 共同推出了一种基于云的、安全可靠的通信信道。这一平台为生产流程加入了通信和网络功能,使机器和系统的构建商能够实现实时的状态监测与预测性维护,为迁移到更加智能的机器及工厂而提供支持。



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