赋能边缘恩智浦怎么样打造未来智能工厂?

赋能边缘恩智浦怎么样打造未来智能工厂?

发布时间:2023-09-28 11:26:14   来源:西门子订货号
  • “智能工厂线或工业物联网,其核心是将真实物理工厂的数据连接到云端,并创建数字孪生等事物。在这一趋

  “智能工厂线或工业物联网,其核心是将真实物理工厂的数据连接到云端,并创建数字孪生等事物。在这一趋势下,工厂对更多数据和更强解决能力的需求呈指数级上涨。”恩智浦安全连接边缘事业部副总裁、工业边缘处理总经理Jeff Steinheider如是说。

  18世纪中叶以来,人类历史上先后围绕蒸汽技术、电力技术、计算机信息与新能源技术发生了三次工业革命,而现在以智能化技术为基石的第四次工业革命也正蓄势待发。

  未来的工厂会是怎样的?那一定会是一张网之下,万物都被连接,一切都被数据赋予灵魂,没有人干预,也能自动地完成一切生产。

  数据显示,2021年,全球18%的GDP将用于工厂自动化。未来30年,全球人口将增加近20亿,这将继续推动工厂自动化需求的巨大增长。

  虽然工业4.0的概念已经喊了很多年,但实现这样的目标,并不是特别容易。日前,恩智浦(NXP)召开媒体沟通会,深入探讨智能工厂。

  “智能工厂线或工业物联网,其核心是将真实物理工厂的数据连接到云端,并创建数字孪生等事物。在这一趋势下,工厂对更多数据和更强解决能力的需求呈指数级上涨。”恩智浦安全连接边缘事业部副总裁、工业边缘处理总经理Jeff Steinheider如是说。

  根据Jeff的介绍,恩智浦的重点在智能工厂应用上,不仅包括可编程逻辑控制器(PLC)、远程IO控制器(IO)、驱动/电机控制等传统应用,还包括机器人技术和机器视觉等的更先进的系统,以此来实现更复杂的自动化流程。当然,还有控制一切的人机界面(HMI)。

  恩智浦生态体系包括四个方面:一是利益相关方,包括原始设备制造商OEM、半导体商、板卡和元器件制造商、软件和云服务提供商;二是与合作伙伴推动标准与法规建立,包括符合ISO162443功能安全标准、IEEE802.1时间敏感网络(TSN)的出台;三是基础设施,即灵活且运营高效的生产线亿,用户对商品的需求不断增加。

  举例来说,事实上,每年,全世界内都会有许多工厂因计划外停工而损失1.5万亿美元;虽说制造业贡献了18%的GDP,但它实际上消耗了世界总能源的38%;制造业造福了人类,却也产出了全球50%的废物。

  为了解决以上问题,恩智浦将众多技术引入智慧工厂,为操作者提供更多数据,以实现实时控制:

  一是智能异构处理,支持设备中多个内核,让它们能在Linux或实时操作系统RTOS上运行;

  二是机器学习,恩智浦整合了DSP或神经处理单元NPU等专用内核,以增强边缘端的AI处理能力;

  三是时间敏感网络(TSN)和工业以太网,融入工业网络功能,支持时间敏感网络(TSN)等技术和其他工业以太网标准;

  四是EdgeLock安全岛区域,恩智浦在让工厂变得自动化的同时,还保证了工厂的安全,以保证设施不会伤害到工人,此外当所有设备相互连接和联网时,也要增加安全性,以防外部恶意攻击。

  Jeff强调,将这些技术和网络功能结合在一起时,恩智浦让工厂能够迅速重新编程以创造新产品,从而变得更灵活。通过建立起智能工厂并且在其中融入机器学习技术,能增加智能工厂的韧性,不断地提升预防性的维护,减少宕机时间以提高效率。在所有设备中集成了安全功能的工厂,就能保证即便面临网络攻击也能正常运行。

  首先,i.MX RT1180是恩智浦今年主推的跨界处理器。它拥有M7的内核,主频达到800MHz,同时已将每秒千兆以太网交换机集成到该设备中,能够支持时间敏感网络(TSN)以及其他工业网络协议,如EtherCAT、PROFINET、Ethernet/IP和CC-Link,因此该设备能作为工厂网络的一部分进行互连。

  i.MX RT1180也继承了先进的安全功能与EdgeLock安全岛区域(security enclave),EdgeLock安全岛区域是该设备的一部分,可用于验证通过工业协议传输的所有数据包。与此同时,功能安全库让它能成为驱动智能工厂中的功能安全系统的一部分。

  一是工业网关,I.MX RT1180可以收集数据并作为网关把数据传输到云端去做处理;

  二是远程I/O,基于恩智浦AFE的系统解决方案,可在模拟前端进行数据的统一汇总和处理;

  三是交流(AC)/伺服驱动,这样的产品广泛地应用在工业自动化里面的典型场景;

  四是IO-LINK输入输出链路,支持四通道IO-Link主站的一个应用场景;

  五是通过i.MX RT1180跨界处理器和应用处理器连接,变成网络伴生。

  其次是第一个集成了eIQ Neutron神经处理单元(NPU)的MCU ——MCX系列。该神经处理单元可为机器学习提供极其高效的处理,并可提供加速功能,使其在执行机器学习工作负载时比通用处理器的效率高出5~30倍,同时针对不一样用例来优化的内核与通用处理器相比,功耗却低得多。

  “NPU(神经处理单元)是相对热门的机器学习的处理单元,我们第一次将NPU集成到MCU通用处理器上,所以在MCX N系列中会有NPU,于是就可以将机器学习能力运行在边缘端。”恩智浦大中华区工业及物联网市场高级总监孙航表示,相较不带NPU的MCU,机器学习效率提升约5倍时间,而诸如视觉、语音或异常检测场景都可通过NPU处理。

  为了支持客户更高效开发,恩智浦不仅仅从应用处理器层面支撑NPU,还提供了与硬件配合紧密的eIQ工具。eIQ工具从数据标记与管理的阶段开始,涵盖客户整个工作流程中,并实现赋能,它很适合开发者进行机器学习相关的工作,从进行数据整理、数据库建立以及标注此阶段开始,全链路均可实现赋能。

  一旦数据库被建立并被标注,所有的机器学习开发者就可以在特定目标中应用模型。eIQ工具套件使研发人员能够围绕恩智浦处理器产品组合中的任何设备,针对其目标平台优化这些模型。当模型最终在目标平台运行时,eIQ同样能帮助做更好的调试和优化的工作,以使模型获得最佳表现。

  eIQ机器学习应用场景十分普遍,典型的场景就是语音控制命令的识别,想象在智能工厂里,当工人的双手无法腾开,且没办法使用人机交互操作界面的时,可以与电子设备通信来优化工作流程;另一个典型应用是异常检测,用于预测性维护等,解决不可预料的突然宕机问题,因此工人可以对每台设备做正确维护,不必遵照固有的时间表,以此来降低成本,也避免机器运行突然停止。

  最后是可通过软件重构的模拟前端。它可在同一芯片中,支持各种不同范围的电流、电压输入,也能提供非常高的准确性和精确度和迅速的数据采集能力。使用该产品,工厂可以非常快地监测到任何细小的性能变化,并将其反馈到输入中,进行工厂吞吐量的异常检测。与此同时,模拟前端还拥有卓越的自校准的功能,极大地节约客户成本。

  恩智浦不仅提供MCU层面的硬件产品(不管是分立还是集成),还提供EdgeLock服务,硬件与服务相结合帮助客户实现更好的安全性。

  当恩智浦所提供的的能力结合在一起,就仿佛为工厂植入了一个“智慧大脑”,指挥设备有序地相互通信,并为每个边缘设备构建信任根,同时验证工厂中在这些设备上运行的所有服务和软件。

  不止如此,恩智浦电源管理IC与恩智浦处理器和外设紧密耦合,客户能快速轻松地为其供电并缩短上市时间。

  在分享的最后,Jeff强调,恩智浦专注于为客户提供重要的解决方案。通过嵌入式处理器实现更高程度智能;通过电机控制和机器人控制应用程序驱动和移动智能工厂内的设备;通过对工业以太网支持及无线连接产品组合相结合;通过在特定应用添加功能或降低功耗,保证软件解决方案可以在跨产品系列中运行。

  不止如此,这一切都需要保证功能安全和信息安全,恩智浦使用的所有的技术都能保证是满足安全标准及安全认证的。

  “我们团队很看重中国,中国是我们很重要的市场,我们在不断地开发更多软件、硬件、应用及整体解决方案等,希望可以更好地服务我们的客户。”Jeff在媒体沟通会的最后如是说。