實(shí)現工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)： 惡劣的環(huán)境亟需堅固的邊緣節點(diǎn)

作者 / Leah Langston NI公司DAQ & Control產(chǎn)品市場(chǎng)工程師

　　盡管企業(yè)領(lǐng)導者急于利用工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)，但還是很難想象到2020年將有500億臺設備相互連接[1]。 對于工業(yè)人士來(lái)說(shuō)，這個(gè)數字可以打個(gè)折扣，因為它包含了智能手機和健身追蹤器等消費類(lèi)技術(shù)。 不過(guò)，據估計，在2015年至2025年之間，在部署的這些新連接設備中，工業(yè)領(lǐng)域將占近一半[2]。

　　這意味著(zhù)工程師和科學(xué)家在工廠(chǎng)、測試實(shí)驗室、電網(wǎng)、煉油廠(chǎng)和基礎設施之間部署IIoT時(shí)處于主導地位。 全球加工行業(yè)是最早采用IIoT的行業(yè)之一，其中的原因顯而易見(jiàn)。 非計劃性的資產(chǎn)停機每年花費200億美元，而其中80%是可以預防的[3]。

　　然而，IIoT不僅僅給全球加工行業(yè)帶來(lái)了明顯的好處。 在商業(yè)領(lǐng)導者中，有95%的人希望他們的公司在未來(lái)的36個(gè)月內使用IIoT，87%的人相信這將有助于長(cháng)期的就業(yè)增長(cháng)[4]。

　　1實(shí)現IIoT的價(jià)值

　　說(shuō)到IIoT，我們可以期望獲得三個(gè)關(guān)鍵的好處：

　　· 通過(guò)預防性維護增加正常運行時(shí)間;

　　· 通過(guò)邊緣控制提升性能;

　　· 通過(guò)互聯(lián)的真實(shí)數據，優(yōu)化產(chǎn)品設計和制造。

　　第一個(gè)好處是顯然是通過(guò)預測性維護增加正常運行時(shí)間。 目前，重要資產(chǎn)的正常運行時(shí)間往往依賴(lài)于幾個(gè)領(lǐng)域專(zhuān)家的人工檢查。 但是，這類(lèi)人才越難越難找，而且手動(dòng)監測無(wú)法擴展到所有資產(chǎn)設備。 據估計，目前僅有5%的采集得到分析[5]。 IIoT開(kāi)啟了使用分析和機器學(xué)習來(lái)預測資產(chǎn)剩余使用壽命的可能，以及在發(fā)生代價(jià)高昂的故障之前安排維護的可能。

　　第二個(gè)好處是提高和優(yōu)化性能。 部署在生產(chǎn)線(xiàn)或現場(chǎng)的智能機器必須能夠根據從其他上游機器收到的信息來(lái)調整參數，例如溫度或吞吐量。 提高這些系統性能的最理想方法是讓機器或資產(chǎn)擁有充分的自主權。 在這種情況下，如果機器可以學(xué)習其他機器或根據自己的經(jīng)驗進(jìn)行學(xué)習，就可以調整控制參數并更好地適應周?chē)沫h(huán)境。

　　IIoT的最后一個(gè)好處是改進(jìn)產(chǎn)品的設計和生產(chǎn)。 這有時(shí)稱(chēng)為研發(fā)物聯(lián)網(wǎng)。在這種情況下，真實(shí)數據(如使用數據)會(huì )反饋到工程開(kāi)發(fā)中，以改進(jìn)下一代產(chǎn)品的產(chǎn)生。 但是，我們不僅要獲取數據，還要有效地管理數據，以便獲得有價(jià)值的信息。 以捷豹路虎為例。 該公司有數百名工程師，每天會(huì )生成500 GB的時(shí)間序列數據。 使用以前的解決方案時(shí)，他們只分析了10%的數據。 在部署IIoT解決方案后，他們將測試覆蓋率提高到了95%，使他們能夠在相同的時(shí)間內解決更多的設計問(wèn)題。

　　這些結果取決于幾項核心技術(shù)，但關(guān)鍵的共同點(diǎn)是邊緣側的智能需求。 例如，實(shí)時(shí)處理大量傳感器數據的能力對于實(shí)現自主機器的復雜控制至關(guān)重要。 但這不僅限于自主機器。 據估計，所有物聯(lián)網(wǎng)創(chuàng )建的數據中至少有40%將存儲在邊緣側進(jìn)行處理、分析和操作[6]。 實(shí)際上，這很可行。 如果邊緣節點(diǎn)傳輸的僅僅是“可用壽命”值，而不是將原始振動(dòng)數據傳輸回中央數據中心，那么部署整個(gè)IIoT系統將會(huì )更容易。 為了最大限度地提高性能并減少不必要的數據傳輸，決策必須在設備處或靠近設備的邊緣節點(diǎn)做出。

　　圖1 到2019年，所有物聯(lián)網(wǎng)創(chuàng )建的數據中至少有40%將存儲在邊緣側進(jìn)行處理、分析和操作

　　但是，如果邊緣節點(diǎn)要進(jìn)行局部分析和控制，就必須滿(mǎn)足特定的要求。 這些邊緣節點(diǎn)必須足夠堅固以便放置在傳感器附近，同時(shí)具有高處理能力，以進(jìn)行大量數據的在線(xiàn)分析和控制。 另外，這些節點(diǎn)還必須能夠在整個(gè)系統中進(jìn)行同步，并能夠無(wú)縫集成到現有的基礎設施中。

　　然而，隨著(zhù)傳感器總數的增加，另一個(gè)新趨勢是相機的使用。 預計到2022年，全球機器視覺(jué)市場(chǎng)將達到147.2億美元，2015年至2022年的復合年增長(cháng)率為8.9%[7]。 這并不奇怪，因為視覺(jué)提供了其他傳感器所無(wú)法提供的生產(chǎn)和機械信息。 例如，我們都看到了相機在汽車(chē)中大規模集成，以支持先進(jìn)的駕駛輔助功能，如盲點(diǎn)監控或避免碰撞。 這些嵌入式相機提高了車(chē)輛了解周?chē)澜绲哪芰Α?/p>

　　同樣，在檢測系統和智能機器中添加更多的相機，可以讓您更深入地了解產(chǎn)品的質(zhì)量或機器的健康和生產(chǎn)力。 雖然制造工程師希望在生產(chǎn)線(xiàn)上完成更多的質(zhì)量檢驗任務(wù)，但需要確保在線(xiàn)處理的速度不會(huì )影響生產(chǎn)線(xiàn)的產(chǎn)量。

　　2 IIoT堅固邊緣節點(diǎn)的演進(jìn)

　　NI認識到，IIoT部署需要在邊緣側進(jìn)行更加堅固和高端的處理，同時(shí)需要更多地使用視覺(jué)。 因此，NI最新推出的NI工業(yè)控制器系列為邊緣處理提供了堅固性和性能的完美結合。 IC-3173是NI公司發(fā)布的功能最強大的工業(yè)控制器。 它包括一個(gè)2.20 GHz Intel Core i7雙核處理器和Kintex-7 160T FPGA，通過(guò)提供自定義I/O定時(shí)、同步和控制以及圖像協(xié)處理來(lái)提高系統性能。 然而，這款工業(yè)控制器的獨特之處在于其堅固性。 該控制器在具有CompactRIO平臺的堅固性的基礎，增加了IP67的防護等級(IP)，確保了在有灰塵和水的情況下可以根據IEC 60529標準可靠地運行。這使得該產(chǎn)品非常適合制造、測試單元或戶(hù)外應用等噴涂和較臟的環(huán)境，而且不需要額外的外殼。

　　圖2 IC-3173(IP67)是第一款防塵防水的工業(yè)控制器，非常適合在噴涂和較臟的環(huán)境中進(jìn)行高性能計算

　　隨著(zhù)越來(lái)越多子系統(包括復雜的視覺(jué)系統)的加入，將這些子系統集成在一起的需求愈加凸顯。 由于系統變得越來(lái)越復雜，管理不同子系統的集成(每個(gè)子系統使用各自的工具和編程環(huán)境)和工業(yè)網(wǎng)絡(luò )的固有延遲變得具有挑戰性和昂貴。 由于NI工業(yè)控制器具有強大的處理能力和靈活性，因此可以將子系統納入一個(gè)功能強大的集成數據采集和控制平臺，從而實(shí)現更簡(jiǎn)化的測量和控制系統。 NI客戶(hù)已經(jīng)體驗到將多個(gè)子系統集成到一個(gè)平臺所帶來(lái)的成本和效率優(yōu)勢。

　　“NI工業(yè)控制器擁有一套強大的I/O資源，我們只需使用一個(gè)控制器就能滿(mǎn)足各種自動(dòng)化需求，包括測試、視覺(jué)、運動(dòng)控制和數字I/O?！盕ederal-Mogul Powertrain制造工程師Jordan Larson表示， “而且，對于運動(dòng)和調理I/O，我們使用了內置的EtherCAT主節點(diǎn)，大大減少了我們自行開(kāi)發(fā)的自動(dòng)化機器的布線(xiàn)和調試時(shí)間。 使用工業(yè)控制器系列產(chǎn)品后，與以前用于機器視覺(jué)的其他相機相比，每臺相機的成本大大降低了。 借助NI的工業(yè)控制器，我們減少了機器內部的部件數量，并將所有的控制軟件集成到一個(gè)平臺上，這是我們以前無(wú)法做到的?！?/p>

　　3專(zhuān)為機器視覺(jué)而設計

　　盡管NI工業(yè)控制器可用于從數據采集到控制等各種應用，但其連接選項和獨特的設計使其尤其適用于機器視覺(jué)應用。 這些控制器具有專(zhuān)用帶寬，可支持GigE Vision和USB3 Vision標準，因此您可以選擇滿(mǎn)足您應用需求的任何一款相機，而無(wú)需擔心兼容性問(wèn)題。 此外，工業(yè)控制器采用了結合CPU和FPGA的異構架構，可實(shí)現先進(jìn)的圖像處理。 使用FPGA作為機器視覺(jué)應用的協(xié)處理器，可以顯著(zhù)減少特定算法的處理時(shí)間。 由于FPGA在本質(zhì)上是大規模并行的，因此對于某些算法來(lái)說(shuō)，它們可以提供比CPU高得多的性能，在某些情況下甚至達到10倍以上。

　　圖3.在FPGA協(xié)處理中，圖像使用CPU進(jìn)行采集后，通過(guò)DMA發(fā)送到FPGA，然后由FPGA對圖像進(jìn)行處理。

　　4簡(jiǎn)單的分布和同步

　　調試分布式數據采集和控制系統最復雜的部分之一是確保整個(gè)系統的同步測量和控制。 為了使這個(gè)任務(wù)更加容易，NI工業(yè)控制器通過(guò)集成時(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò )(TSN)功能來(lái)利用最新的技術(shù)。 TSN是以太網(wǎng)標準的升級版，通過(guò)一條以太網(wǎng)電纜實(shí)現跨分布式網(wǎng)絡(luò )的時(shí)間共享概念，從而最大限度地減少昂貴的布線(xiàn)并簡(jiǎn)化復雜的同步架構。 此功能內置于編程API的底層，這樣您無(wú)需額外開(kāi)發(fā)即可獲得TSN同步功能。

　　除了使用TSN實(shí)現控制器間通信外，該控制器還可結合NI2017年年初發(fā)布的基于TSN的CompactDAQ機箱，實(shí)現分布式數據采集。

　　工業(yè)控制器還內置了對硬件定時(shí)IEEE 1588精確時(shí)間協(xié)議(PTP)的支持，可實(shí)現多個(gè)設備間的亞微秒級同步。 此外，由于獨特的設計，這個(gè)時(shí)基還可以與用戶(hù)可編程FPGA共享，使得網(wǎng)絡(luò )中可以包含I/O和非IEEE 1588設備，例如USB3 Vision相機。 最后，工業(yè)控制器支持IEEE 802.1AS和IEEE 1588，因此它可以充當時(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò )和更傳統的IEEE 1588網(wǎng)絡(luò )之間的橋梁。 這種跨多種技術(shù)實(shí)現設備同步的能力提供了最大的系統靈活性。

　　IIoT的不斷出現需要功能強大的邊緣節點(diǎn)來(lái)存儲、處理、分析和處理邊緣側的傳感器數據。 NI工業(yè)控制器滿(mǎn)足了業(yè)界對強大、堅固耐用的邊緣節點(diǎn)的需求，并針對分布式數據采集和機器視覺(jué)進(jìn)行了優(yōu)化。

　　參考文獻：

　　[1]Cisco, The Internet of Things: How the Next Evolution of the Internet Is Changing Everything, 2011.

　　[2]IHS Markit, IoT Trend Watch 2017.

　　[3]ARC Advisory Group, Passing the Insurance Acid Test With APM, March 17, 2011.

　　[4]Accenture, Connected Business Transformation: How to Unlock Value From the Industrial Internet of Things, 2017 .

　　[5]IDC—The Digital Universe of Opportunities: Rich Data and the Increasing Value of the Internet of Things.

　　[6]IDC FutureScape: Worldwide Internet of Things 2017 Predictions .

　　[7]Stratistics MRC: Machine Vision—Global Market Outlook.