Aujourd'hui, le cycle de développement et de support des produits est rapide. Embedded products detect software and hardware failures and provide insight into user behavior to provide engineers with the data needed to ensure equipment is operating properly and continually improving.
Tous les équipements industriels ne peuvent pas être facilement connectés pour supporter ces produits intégrés.Même les produits conçus pour l'Internet des objets (IoT) rencontrent des problèmes de connexion tels que les interférences électromagnétiques (EMI), des restrictions de bande passante, et de longs câbles.
L'avènement de la technologie System on Chip (SoC) avec Bluetooth fournit aux ingénieurs une connectivité transparente et une puissance de microprocesseur pour le support de l'apprentissage automatique (ML) embarqué.La combinaison de la connectivité avec l'analyse intelligente est un outil important dans le cycle de conception et de support de la passivité à la proactivité.
La collecte intelligente de données modifie le développement et le support des produits
Les concepteurs qui ne comprennent pas comment le client utilise le produit, y compris ce sur quoi il s'appuie,quelles fonctionnalités sont encombrantes ou présentent des vulnérabilités, peut avoir du mal à mettre à jour le produit de manière itérative au niveau souhaité par l'utilisateur. par exemple. De même, le personnel de support ne peut pas résoudre les problèmes de manière adéquate sans connaître le comportement de l'utilisateur, l'état du système,conditions environnementales, et autres données critiques avant ou au moment du problème.
Les produits dotés d'une connectivité et d'une analyse intégrées modernes peuvent rendre les itérations de conception et le support plus efficaces.Les produits intégrés et les balises intelligentes peuvent détecter les conditions environnementales telles que la température, l'humidité et la pression de l'air, et peut détecter l'accélération multi-axe, la lumière ambiante et les champs magnétiques.L'horodatage de l'horloge en temps réel (RTC) permet d'associer les données à d'autres événements système lors de l'utilisation d'analyses embarquées ou lors de la diffusion vers un serveur cloud via Bluetooth.
Par exemple, une balise intelligente connectée à un système de mouvement linéaire dans un environnement industriel peut détecter une vibration accrue à mesure que l'humidité augmente.Le processeur embarqué peut alors alerter l'ingénieur en maintenance de la nécessité d'une lubrification supplémentaireCe diagnostic de défaut proactif peut réduire les temps d'arrêt des équipements et les coûts de maintenance.
Les concepteurs de produits peuvent également utiliser les données enregistrées sur les vibrations et l'environnement pour améliorer les futures versions des systèmes de mouvement linéaire.ils peuvent recommander un lubrifiant différent qui durera plus longtemps dans des conditions humidesIls peuvent également redessiner le système de lubrification pour mieux le protéger des influences extérieures.
Défis et solutions de mise en œuvre
Pour réaliser l'avantage de la collecte de données améliorée dans l'environnement de l'IoT, les ingénieurs doivent optimiser la collecte et l'analyse des données.Le transfert de toute information vers le cloud pour analyse est intrinsèquement retardé et réduit la sécurité des donnéesLes systèmes embarqués et les balises intelligentes résolvent ce problème en intégrant les capacités d'IA et de ML dans l'appareil lui-même.Ces systèmes Edge AI et TinyML contiennent des modèles logiciels à l'échelle qui permettent au processeur d'extrapoler intelligemment sur la base des données du monde réel reçues.
Les fonctions ML embarquées peuvent être simples pour faire correspondre les données de vibration, les données environnementales et les horodatages mondiaux, ou complexes pour prédire les exigences de maintenance basées sur les tendances des données.le module ML peut recevoir et traiter des données en temps réel sans occuper de ressources réseau, permettant ainsi de connaître les changements en temps opportun et de minimiser la consommation d'énergie.
En fin de compte, cependant, les balises intelligentes et les systèmes embarqués doivent communiquer l'état avec d'autres appareils ou serveurs sur le réseau.Beaucoup de conceptions de systèmes traditionnels ont des connexions série câblées via des protocoles tels que PROFIBUSLes périphériques plus modernes reposent sur des protocoles Ethernet à faible latence tels que PROFINET, EtherCAT, EtherNet/IP ou Ethernet POWER.les communications série et Ethernet nécessitent la pose de câbles de données et d'alimentation dans l'atelier de l'usine, et les défis suivants comprennent l'EMI, l'atténuation du signal lors de la transmission par câble long,et investissement dans les installations nécessaires pour atténuer les risques de déraillement et permettre l'accès des véhicules autonomes ou autonomes.
La communication par radiofréquence à courte portée (RF) utilisant le protocole Bluetooth surmonte bon nombre de ces défis.utilise la puissance d'une batterie à bouton pour émettre des signaux puissants sur une distance de 150 mètres, éliminant le besoin de lignes électriques et de données.
Le signal BLE fonctionne dans la bande de 2,4 GHz, qui prend également en charge certains réseaux cellulaires et Wi-Fi.Ce sont les bandes les plus fiables pour surmonter les obstacles à la vue tels que les murs et les équipements.Pour surmonter les problèmes de LOS et d'interférences, de nombreux systèmes BLE peuvent utiliser des réseaux maillés, en utilisant le protocole Internet version 6 (IPv6) pour interconnecter les périphériques BLE et les connecter au cloud (Figure 1).Le placement stratégique des points d'accès Bluetooth augmente également la force et l'intégrité du signal au sein du réseau maillé.