Le cycle actuel de développement de produits et de support fonctionne rapidement. Les produits embarqués peuvent détecter les pannes logicielles et matérielles et obtenir des informations sur le comportement des utilisateurs, fournissant ainsi aux ingénieurs les données nécessaires pour garantir le fonctionnement normal et l'amélioration continue des appareils.
Mais tous les équipements industriels ne peuvent pas être facilement connectés pour prendre en charge ces produits intégrés. Même les produits conçus spécifiquement pour l'Internet des objets (IoT) peuvent rencontrer des problèmes de connexion tels que des interférences électromagnétiques (EMI), des limitations de bande passante et des câbles trop longs.
L'émergence de la technologie System on Chip (SoC) compatible Bluetooth permet aux ingénieurs d'obtenir une connectivité transparente et des performances puissantes des microprocesseurs, permettant ainsi la prise en charge intégrée de l'apprentissage automatique (ML). La combinaison de la connectivité et de l’analyse intelligente constitue un outil important dans le cycle de conception et de support permettant de passer d’une réponse passive à une prospective proactive.
La collecte intelligente de données a modifié le développement et le support de produits
Un développement et un support produit réussis nécessitent l’utilisation de données. Si les concepteurs ne comprennent pas comment les clients utilisent le produit, notamment sur quelles fonctionnalités ils s'appuient, quelles fonctionnalités sont encombrantes ou présentent des vulnérabilités, il est difficile d'itérer et de mettre à niveau le produit jusqu'au niveau souhaité par les utilisateurs. De même, sans comprendre le comportement des utilisateurs, l'état du système, les conditions environnementales et d'autres données critiques avant ou pendant l'apparition d'un problème, le personnel d'assistance ne peut pas résoudre complètement le problème.
Les produits dotés d’une connectivité embarquée moderne et de capacités analytiques 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 atmosphérique, et peuvent également détecter l'accélération multi-axes, la lumière ambiante et les champs magnétiques. En utilisant des horodatages d'horloge en temps réel (RTC), les données peuvent être associées à d'autres événements système lors de l'utilisation de fonctions d'analyse intégrées ou de la diffusion vers des serveurs cloud via Bluetooth.
Par exemple, les balises intelligentes connectées aux systèmes de mouvement linéaire dans les environnements industriels peuvent détecter une augmentation des vibrations lorsque l’humidité augmente. Le processeur embarqué peut alors émettre une alerte aux ingénieurs de maintenance, leur rappelant qu'une lubrification supplémentaire est nécessaire. Ce diagnostic proactif des pannes 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. Par exemple, ils peuvent recommander un lubrifiant différent qui peut être utilisé pendant une période plus longue dans des conditions humides. Ils peuvent également repenser le système de lubrification pour mieux le protéger des influences extérieures.
Mettre en œuvre les défis et les solutions
Afin de bénéficier des avantages d’une collecte de données améliorée dans l’environnement IoT, les ingénieurs doivent optimiser la collecte et l’analyse des données. La transmission d'informations vers le cloud pour analyse entraîne une latence inhérente et réduit la sécurité des données. Les systèmes embarqués et les balises intelligentes résolvent ce problème en intégrant les fonctions d'IA et de ML dans l'appareil lui-même. Ces systèmes Edge AI et TinyML contiennent des modèles logiciels réduits qui permettent aux processeurs de faire des inférences intelligentes basées sur les données du monde réel reçues.
La fonction ML intégrée peut être aussi simple que faire correspondre les données de vibration, les données environnementales et les horodatages globaux, ou aussi complexe que prédire les besoins de maintenance en fonction des tendances des données. Qu'ils soient complexes ou simples, les modules ML peuvent recevoir et traiter des données en temps réel sans consommer de ressources réseau, permettant ainsi d'obtenir un aperçu rapide des divers changements et de minimiser la consommation d'énergie.
Cependant, les balises intelligentes et les systèmes embarqués doivent en fin de compte communiquer leur état avec d'autres appareils ou serveurs via un réseau. De nombreuses conceptions de systèmes traditionnelles utilisent des protocoles tels que PROFIBUS, DeviceNet, CANOpen et Modbus RTU pour les connexions série filaires. Les appareils plus modernes s'appuient sur des protocoles Ethernet à faible latence tels que PROFINET, EtherCAT, EtherNet/IP ou Ethernet POWERLINK. Cependant, les communications série et Ethernet nécessitent la pose de câbles de données et d'alimentation dans l'atelier de l'usine, et les défis qui en découlent incluent les interférences électromagnétiques, l'atténuation du signal lors de la transmission par câble long et l'investissement dans les installations requis pour atténuer les risques de trébuchement et fournir un accès aux véhicules autonomes.
La communication radiofréquence (RF) à courte portée utilisant le protocole Bluetooth surmonte bon nombre des défis mentionnés ci-dessus. Certaines versions de Bluetooth, telles que Low Energy Bluetooth (BLE), peuvent utiliser l'énergie des piles bouton pour émettre des signaux puissants dans un rayon de 150 mètres, éliminant ainsi le besoin de câbles d'alimentation et de données.
Les signaux BLE fonctionnent sur la bande de fréquences 2,4 GHz, qui prend également en charge certains réseaux cellulaires et Wi-Fi. Bien que le partage de bandes de fréquences puisse entraîner des interférences sur le réseau et une réduction de l’intégrité du signal, il s’agit également de la bande de fréquences la plus fiable pour surmonter les obstacles en visibilité directe tels que les murs et les appareils. Afin de surmonter le problème de visibilité directe et d'interférences, de nombreux systèmes BLE peuvent utiliser des réseaux maillés et utiliser le 6ème protocole Internet (IPv6) pour connecter les appareils BLE entre eux et au cloud (Figure 1). Le placement stratégique de points d'accès Bluetooth peut également améliorer la force et l'intégrité du signal au sein des réseaux maillés.