对于物联网来说,把所有数据都扔给云端处理,许多挑战便会接踵而至:带宽挑战——要把庞杂的原始数据上传到云端会占用不少带宽;处理性能瓶颈——海量数据堆在一起剪不断理还乱,假如云端处理能力不够必然加剧延迟;功耗敏感——数据集中处理集中导致能耗与发热也集中,这会对供电与散热造成不小压力。
将数据预处理提前到传感器端,让传感器也充满“智慧”
Q 上述挑战该如何解决?
ADI公司亚太区工业自动化市场高级经理张鹏在ADI年度媒体活动上给出了ADI的解决之道:把一部分处理功能转到传感器这端,让传感器也充满“智慧”,问题便迎刃而解——网络只需传递经过预处理的精简数据,实时性要求强的智慧功能已在传感器端处理完毕,功耗也随之分散到了物联网络的各个部分,降低云端供电与散热压力的同时还能有效节省能源消耗。
张鹏表示:在未来ADI将会陆续推出让传感器充满‘智慧’的产品,整个ADI的发展方向是从芯片级到系统级到最后整个解决方案级的发展。
张鹏在随后展示的IoT平台解决方案即完美阐释了ADI对物联网应用的理解,并在智能城市照明和智能工厂等应用获得实践验证。
ADI工业物联网产品发展规划:从芯片级到系统级再到完整解决方案级
物联网平台之需,FastStart是这样解决的
物联网呈现碎片化的特点,不同行业对于传感的需求不一样,无线接入的方式不一样,接入以后各种各样的协议也不一样,不过从经济角度考量,物联网的解决方案却难以碎片化。为此ADI推出了内部命名为“FastStart“的平台,以帮助需求不同的客户快速建立IoT网络原型,然后进一步根据具体需求搭建IoT完整网络。
“这样的一个平台要解决的问题,就是帮助客户在较短时间内灵活组成一个小型IoT网络,然后把这个网络连接到外网或者云上面去,完成硬件、软件、协议等等方面的初步验证,行得通才根据实际需求构建完整网络。“张鹏介绍FastStart时如是说。
作为IoT平台来说,FastStart自带一些传感器,还有一些基于硬件开源的接口,客户可以把各类传感器很方便地跟FastStart平台对接,这样便解决了不同传感器的接口和接入的问题。FastStart支持多种接入方式及多种协议,以满足多种类型的建网需求。另外,不管是无线部分、传感器的部分还是处理器的部分,FastStart都采用了ADI最新的基于低功耗的芯片以及相关的方案,有效降低物联网应用的功耗敏感性是该方案的一大特点。
FastStart的用户界面
值得一提的是,FastStart支持可视化编程,用户界面非常友好。ADI已做了大量软件方面的工作,让客户可以轻松通过ADI提供的开发工具来配置、调整整个物联网验证网络。
智能路灯,从单纯硬件支持进化到软件服务
智能城市资金与政策投入越来越大,尤其是智能路灯相关项目,几乎已在全中国铺开。对传感器来说,路灯是一个很好的载体,其所在的位置本身已经有电了,而且路灯与路灯之间基本没有通讯阻碍,可以很好实现附加传感器安装,这对传统设施的物联网智能化颇为有利。
目前ADI在国内外智能路灯项目里,提供的全套方案包括几方面:被称为WSN的传感器平台,基于该平台可以轻松管理外部传感器,并把采集到的数据通过可选择的通信方式传到网关或云; 电量精确计量方案;光学与环境监测方案;隔离解决方案,包括高低压的隔离、通信的隔离、数据的隔离等。
在上述的这些硬件载体里,ADI内嵌了大量的工业现场的协议,帮助客户轻松解决入网甚至整个组网的问题, 所以ADI的解决方案不单提供了硬件服务,也提供了一定的软件服务,而拓宽软件服务是ADI未来的战略之一。“从智能路灯的整体解决方案看来,中间还有一个系统集成商的角色,主要负责路灯的施工、售后维修甚至于款项等等。今后ADI会针对这些系统集成商提供软件方面的服务。目前我们提供器件与方案支持,长远来讲,我们的想法是通过软件收取数据服务费用。”张鹏透露。
机器监测,让工厂维护从被动转为主动
不管是ADI,还是ADI的大部分客户,都拥有自己的工厂。工厂在生产过程中会有一个很现实、很重要的问题:机器的状态会影响生产良率,甚至影响生产的进行。举个例子,对于马达或者电动工具来讲,说明书上说它能使用10万次或者1万小时,那么到底使用多久它会坏?有没有预警?现在恐怕没有,不过ADI正在做这样一件事。
配合智能工厂项目, ADI首先在自家工厂里面针对8英寸的CMOS工艺做了一个预警测试。对该产线的机器状态进行监控,特别是马达部分,例如:监测马达的温度,温度过高,永磁电机有可能会去磁,所以温度有必要监测;监测马达的拟合部分,它的震动是不是到临界点了……诸如此类。通过传感器把数据采集上来,经过ADI专有的算法,当某个马达或者机器手臂将要出问题之前就会发出警报。
监测会采集到许多历史数据,这些历史数据有什么用?有可能一百天都没有异常,出现异常的那一天它能抓得住,而这一天的价值是通过那一百天的不变化体现出来的。监测系统运行的时间越长,它累计的现场数据就越丰富,对于它今后控制这些现场的状态以及对整个工厂的可靠性模型的控制就会越来越精确。
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