兼具实时性、灵活性，TI产品推动工业物联网创新

作者:  来源:中国电子商情

发布时间:2021-06-10

随着先进传感器和通信技术的发展，基于工业物联网（IIoT）的数据监控、分析和决策更接近于实时，从而增强机器对机器（M2M）通信，提高设备可靠性和利用效率。目前工业物联网已成为能源管理、资产跟踪和预测维护等许多垂直领域中的关键。

德州仪器（TI）为设备制造商提供品类齐全的模拟和嵌入式处理产品，同时可提供全系统级参考设计，以推动工业系统设计中包括IIoT在内的技术持续创新。当使用工业互联网将信息基础设施和自动化集成到工厂和现代系统中时，需要灵活性、集成性、智能感应和更多功能安全等特性，为实现这些特性，TI的产品和技术提供如下重点创新：

♦ 在机器人技术和其他工业应用中，利用精准的实时控制技术可以实现更低的功耗和更高的效能。
♦ TI的无线连接和多协议产品在智能制造中发挥着重要作用，可实现仓库中工作人员、机器人和其他障碍物之间的高效交互。
♦ TI提供一系列精密传感技术，并提供先进的信号处理功能，从而实现准确的实时控制和通信。
♦ TI提供的IO-Link和EtherCAT等工业通信技术支持，不仅可以提高可扩展性，还可以实现向智能生产系统和智能制造的快捷过渡。

德州仪器（TI）中国工业自动化业务负责人张明晖

机器视觉将对IIoT产生影响

"更聪明的工作，胜于更努力的工作”，IIoT帮助企业高效工作，因为其能够更好地控制工作流程，了解设备生成的数据。机器视觉与IIoT相结合进一步提高工业流程自动化，降低劳动力成本。机器视觉长期以来一直用于检查产品包装、读取条形码和其他标识符，而现代机器视觉的算法提供更细微的识别能力；配备近红外（NIR）摄像头的机器视觉可发现目标的潜在隐患。

德州仪器（TI）中国工业自动化业务负责人张明晖表示：“对机器视觉等技术的需求正在不断增长，这些技术将对质量进行随机检查，并实现100%的质量控制能力，以及更先进的流程优化。工厂中存在的整体自动化功能包含机器人系统，并且正在快速发展。这推动了对更快、更高质量及更智能视觉系统的需求。设计人员也正在开发更新、更高效的3D视觉系统，用以解决某些任务，如物件抓取、精确的表面检查和复杂的目标检测。”

机器学习和先进传感器使制造更智能

“工程师在进行工业设计时会面临许多技术挑战，从鲁棒性（符合IEC61000-4-X标准要求）到工业温度范围（通常为-40到+85°C，趋向+125°C），到更小的形状，以更高的效率减少或消除设计中的热点。”借助于德州仪器的机器学习和传感技术，开发人员可轻松应对工业设计中的挑战。

机器学习和先进传感器在工业领域还有更广泛的用途，例如利用机器学习算法分析工业制造中的电力消耗历史数据，得出电力消耗的特征和趋势，并由此对生产做出必要调整和流程优化。机器学习也可以用于预测维护，特别是对于工作量大或生产时间长的制造中心，旧数据分析方法无法有效处理大量数据，机器学习使用算法获得更多数据而改进自身，做出更准确预测。

张明晖说道，“汽车装配线和其他制造环境中的机器人技术正在经历着变革，通过机器学习以及配备先进的传感技术，协作机器人可以和人类一起安全地工作，并承担危险性、重复性及越来越复杂的任务，它们正在让装配产线变得更加智能，并且随着制造商对高效率人机协作的认知逐步提高，最终会对工业设计产生重要变革。”