隨著工廠努力提高生產(chǎn)力和降低運營成本，對能夠增強邊緣智能的新技術(shù)需求也在不斷增長。您可能會好奇，“邊緣是什么意思？”ADI對“邊緣”的定義是機器與現(xiàn)實世界融合或交互之處！

例如在工廠自動化領(lǐng)域，增強邊緣智能意味著減少工廠在一年內(nèi)損失的生產(chǎn)力。造成這一問題的最大原因是工廠停機時間，或者生產(chǎn)線停工，導(dǎo)致公司虧損。事實上，根據(jù)麥肯錫在2018年10月發(fā)表的一篇有關(guān)“數(shù)字化可超越預(yù)測性維護提升可靠性”的文章，每年工廠生產(chǎn)線的停工時間平均為800小時，或每周平均15小時。這給公司的收入和利潤帶來了顯著影響。舉個例子，當(dāng)工廠停止生產(chǎn)時，汽車制造商每分鐘將損失近22000美元。這意味著每小時損失130萬美元，或每周損失近2000萬美元。增強邊緣智能為生產(chǎn)線帶來了積極影響，生產(chǎn)力提高了10%，維護成本節(jié)省了20%。因此，在工廠環(huán)境中，增強邊緣智能通過預(yù)防成本高昂的生產(chǎn)線停工，能夠使生產(chǎn)線保持正常運行。

雖然很明顯，增強邊緣智能可提高生產(chǎn)力并降低運營成本，但真正的問題是“增強邊緣智能需要什么”？作為半導(dǎo)體供應(yīng)商，我們需要交付支持智能傳感器和執(zhí)行器、支持軟件可配置IO并提供高級診斷功能的解決方案。下面我們來看一下這4個關(guān)鍵要素的重要性，以及它們在增強邊緣智能方面提供的重要功能。

1 智能傳感器技術(shù)

傳感器無處不在！在我們的日常生活中，傳感器應(yīng)用十分普遍。在制造環(huán)境中，所有制成品都需要一系列傳感器協(xié)同工作，以幫助機器檢測物體，確定與物體的距離，配置物體的顏色和組成，以及監(jiān)控物體或液體的溫度和壓力。

調(diào)試新傳感器以替換受損的傳感器，或改裝設(shè)備以便制造不同的產(chǎn)品，這需要耗費大量人力，并且由于生產(chǎn)力損失，將造成很大的成本負擔(dān)。派遣技術(shù)人員到工廠車間更換傳感器，然后重新校準(zhǔn)到正確的制造參數(shù)，這些操作成本會影響工廠的吞吐量。如果工廠里的每個傳感器均實施相同的維護級別，所有生產(chǎn)線的最大一筆費用就是更換或重新配置傳感器。

IO Link是一項激動人心的新技術(shù)，能夠讓工廠車間的機器均實現(xiàn)智能檢測。該新技術(shù)可幫助實現(xiàn)靈活制造，從而改善工廠吞吐量，提高運營效率。IO-Link技術(shù)通過提供與傳感器的雙向信息交換，將傳統(tǒng)的數(shù)字或模擬傳感器轉(zhuǎn)換為智能傳感器。該技術(shù)提高了遠程調(diào)試傳感器的智能和功能水平，并且通過隨時調(diào)整傳感器參數(shù)，能夠?qū)崟r作出反應(yīng)。現(xiàn)在，工廠自動化機械具備全新的智能水平，能夠根據(jù)遍布工廠車間的傳感器網(wǎng)絡(luò)的運行情況和狀態(tài)，動態(tài)響應(yīng)實時運行條件。通過利用智能傳感器網(wǎng)絡(luò)提供的大量端到端信息，工廠可創(chuàng)建其工廠車間的映射，從而為總體人工智能監(jiān)控解決方案提供更好的實時信息，以便能夠快速識別制造瓶頸、故障點，并提供優(yōu)化整個工廠車間的全新思路，從而提高運營效率。

通過使用協(xié)議棧和IO設(shè)備描述(IODD)文件的通用物理接口，IO-Link技術(shù)支持傳感器互換，從而簡化調(diào)試過程，提高工廠吞吐量。這樣，技術(shù)人員就能夠快速調(diào)試傳感器，從而減少工廠停機時間，允許隨時重新配置生產(chǎn)線。

隨著公司認識到使用通用接口的好處，即壓力、近距離和溫度等各個傳感器即插即用，更換起來非常簡單，IO Link傳感器的采用率不斷加速提高。Research And Markets表示，IO-Link市場持續(xù)發(fā)展，預(yù)計到2023年，將從2018年的30億美元增長到120億美元，CAGR達33.56%。

2 IO Link Hub和軟件可配置IO

很明顯，IO Link技術(shù)是催生一系列全新智能傳感器的推動因素，除此之外，IO-Link還可以通過IO Link Hub解決方案為邊緣賦予智能。這些全新的IO Link Hub提供一種簡單的方法，能夠添加模擬和數(shù)字IO擴展通道，并集成電磁閥和電機驅(qū)動器等智能執(zhí)行器。

IO Link Hub通過簡單的方式來擴展所需的通道類型和數(shù)量，以IO Link Hub通過簡單的方式來擴展所需的通道類型和數(shù)量，以支持意外的生產(chǎn)線重新配置。這些IO擴展中心解決方案充分利用IO Link技術(shù)的所有優(yōu)勢，并簡化了添加數(shù)字和模擬IO端口的任務(wù)。這些新型產(chǎn)品允許通過IO Link Hub調(diào)試傳感器，從而減少工廠停機時間。在Omron的NXR系列IO Link集線器產(chǎn)品系列中可以看到這些解決方案的示例，該產(chǎn)品系列聲稱能夠使設(shè)置和調(diào)試時間減少90%。

利用軟件可配置數(shù)字和模擬IO解決方案，自動化工程師和技術(shù)人員可以輕松地遠程調(diào)試通用IO端口。這些新型軟件可配置的數(shù)字和模擬IO產(chǎn)品可與IO Link提供的優(yōu)勢相媲美，不僅簡化了工廠的布線工作，還可靈活地將任何數(shù)字或模擬IO傳感器或執(zhí)行器物理連接至任何未分配的數(shù)字和模擬IO端口。此項軟件可配置技術(shù)可提高成本效益和工廠車間的通道密度。

3 智能執(zhí)行器

執(zhí)行器用于影響和控制工廠車間里產(chǎn)品的移動方向和速度。由于所有應(yīng)用都需要一組獨特的運動控制和電機驅(qū)動特性，因此這些智能執(zhí)行器需要根據(jù)其環(huán)境動態(tài)調(diào)整，從而形成完善的機電網(wǎng)絡(luò)物理系統(tǒng)。目前，智能執(zhí)行器不斷發(fā)展以提供自動配置功能，能夠自動調(diào)整其性能參數(shù)，從而滿足運營環(huán)境的需求。要想使執(zhí)行器對環(huán)境建立自我意識，并允許系統(tǒng)優(yōu)化其性能，從而最大限度提升吞吐量或提高執(zhí)行器的長期可靠性和運行性能，這是第一步。無論哪種情況，都會降低運營成本和提高效率。

為了實現(xiàn)該智能運動組合，需要將兩個關(guān)鍵要素相集成。

第一個關(guān)鍵要素是高能效模擬驅(qū)動技術(shù)，用于實現(xiàn)高壓操作，同時提供本地環(huán)境的運行狀況和狀態(tài)，以實現(xiàn)電機優(yōu)化，從而在高效率和更快的吞吐量之間達到平衡。

第二個關(guān)鍵要素是能夠提供運動控制算法，以支持順暢的運動范圍。這包括能夠檢測運行期間的電機負載，以避免生產(chǎn)線故障和最大限度減少功耗。

運動控制算法提供順暢精確的移動，而截斷算法專注于提高電機的能效。此外，要想了解電機是否朝著正確位置移動，檢測電樞的位置至關(guān)重要。通常，這可以使用磁性檢測的霍爾傳感器或某些光學(xué)編碼解決方案來完成。

以下兩個新示例展現(xiàn)了下一代智能執(zhí)行器的價值：PD42-1-1243-IOLINK和最近發(fā)布的機械手末端工具(EoAT)夾具參考設(shè)計TMCM-1617-GRIP-REF。這兩個解決方案演示了將來自ADI和Trinamic的智能運動、驅(qū)動器和IO Link通信技術(shù)相結(jié)合所帶來的強大性能。這些全新的智能執(zhí)行器允許工業(yè)自動化工程師通過IO Link通信接口訪問50%以上的配置和性能參數(shù)，從而簡化調(diào)試，提高工廠生產(chǎn)力。最后，這些智能執(zhí)行器可動態(tài)調(diào)整，以適應(yīng)運行環(huán)境變化和人工智能技術(shù)衍生的高級生產(chǎn)力解決方案的實施。這種根據(jù)運營環(huán)境塑造執(zhí)行器性能的能力是智能運動控制的未來。

4 診斷和實時決策

更高級別的診斷功能不斷提供更豐富的數(shù)據(jù)集，以改善基于邊緣的實時決策，從而提高工廠車間的生產(chǎn)力和運營完整性。根據(jù)Marketsand Markets在2019年1月發(fā)表的一份名為“制造市場的人工智能”的報告，預(yù)計到2025年，這些制造領(lǐng)域強大的人工智能算法平臺的收入將從2018年的10億美元增加至超過170億美元，或CAGR接近50%。在這段時間里，由于為實施智能工廠所做的快速投資，機器學(xué)習(xí)預(yù)計將是人工智能領(lǐng)域增長率最高的部分。這一增長背后的推動力源自IIoT支持設(shè)備網(wǎng)絡(luò)生成的大量運行狀況和狀態(tài)信息、提供預(yù)測性分析的算法、監(jiān)控產(chǎn)品質(zhì)量以及評估機器狀態(tài)和運行狀況的機器視覺攝像頭。

在IC級別，將會監(jiān)控、收集越來越多的信息，并通過SPI總線與微處理器進行通信。這些IC數(shù)據(jù)報文的數(shù)量繼續(xù)成倍增加，因為它們攜帶關(guān)鍵信息，如設(shè)備的溫度狀態(tài)、過壓、過流、開路檢測、短路檢測、溫度過高警告、熱關(guān)斷和CRC?，F(xiàn)在，如果我們后退一步，在工廠車間的各種設(shè)備中大幅增加能夠提供診斷信息的半導(dǎo)體芯片數(shù)量，那么很明顯，就可以實現(xiàn)工廠車間的診斷映射，以預(yù)測、識別和診斷生產(chǎn)線故障。

有一點是明確的，通過實施這種“全新思維方式”，智能工廠可利用這些新功能來提高吞吐量和生產(chǎn)力。隨著這些新技術(shù)不斷成熟，下一代人工智能算法利用這些解決方案生成的更高質(zhì)量的實時數(shù)據(jù)，將會產(chǎn)生更多效益。因此，這些具有自我意識的新機器將自動實施人工智能生成的解決方案，使生產(chǎn)線保持正常運行，直到需要技術(shù)人員維修或保養(yǎng)。這個具有自我意識的機器時代將會激發(fā)工業(yè)自動化領(lǐng)域的“下個大事件”。

審核編輯：湯梓紅