（2024年11月23日更新）

提高生产力和降低运营成本是所有企业/工厂的目标，导致对增强边缘智能新技术的需求激增。但你可能会想，边缘是什么意思？AD边缘似乎是机器与现实世界融合或互动的地方。

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注重工厂自动化，增强边缘智能意味着减少工厂停机时间，避免生产线停机，每年为工厂挽回大量生产力损失。事实上，根据麦肯锡2018年10月发表的一篇关于数字化可以超越预测性维护，提高可靠性的文章，工厂生产线的年平均停工时间为800小时或15小时，对公司收入和利润的负面影响不容忽视。例如，当工厂停产时，汽车制造商每分钟损失近2.2万美元。这意味着每小时损失130万美元，或每周损失近2000万美元。边缘智能的增强可以对生产线产生积极影响，提高生产力10%，节省维护成本20%。

显然，增强边缘智能可以提高生产力，降低运营成本，但真正的问题是增强边缘智能需要什么？

需要新的思维方式！

作为一家知名半导体供应商，AD对增强边缘智能有独到见解，可配置智能传感器、执行器和支持软件IO并提供高级诊断功能的解决方案。以下是解决方案中的四个关键要素，以及它们在增强边缘智能方面提供的核心功能。

智能传感器技术：

传感器无处不在！在日常生活中，传感器被广泛使用。在制造环境中，所有成品都需要一系列传感器来帮助机器检测物体，确定与物体的距离，配置物体的颜色和组成，并监测物体或液体的温度和压力。

调试新造不同的产品，需要大量的人力来调试新的传感器来更换损坏的传感器或改装设备，而且由于生产力的损失，成本负担会很大。派技术人员到工厂车间更换传感器，然后重新校准正确的制造参数，工厂吞吐量。如果工厂的每个传感器都有相同的维护水平，所有生产线的最大成本是更换或重新配置传感器。

IO Link这是一项令人兴奋的新技术，可以使工厂车间的机器实现智能检测。该新技术有助于实现灵活制造，提高工厂吞吐量和运营效率。IO-Link该技术通过提供与传感器的双向信息交换，将传统的数字或模拟传感器转换为智能传感器。该技术提高了远程调试传感器的智能和功能水平，并通过随时调整传感器参数进行实时响应。目前，工厂自动化机械具有新的智能水平，可根据工厂车间传感器网络的运行情况和状态，动态响应实时运行条件。工厂可以利用智能传感器网络提供的大量端到端信息，创建工厂车间的映射，为整体人工智能监控解决方案提供更好的实时信息，快速识别制造瓶颈和故障点，优化整个工厂车间，提高运行效率。

通过使用协议栈和IO设备描述(IODD)通用物理接口，IO-Link技术支持传感器交换，简化调试过程，增加工厂吞吐量。在此基础上，技术人员可以快速调试传感器，减少工厂停机时间，并允许随时重新配置生产线。

由于公司认识到使用通用接口的好处，即压力、近距离、温度等传感器即插即用，更换起来非常简单，IO-Link传感器利用率不断提高。ResearchAndMarkets表示，IO-Link预计到2023年，市场将从2018年的30亿美元增长到120亿美元，CAGR达33.56%。

IO Link Hub可配置软件IO：

很明显，IO-Link除此之外，技术还催生了一系列新的智能传感器，IO-Link还可以通过IO-Link Hub解决方案赋予边缘智能。这些全新的IO-Link Hub可以添加模拟和数字的简单方法IO扩展通道，集成智能执行器，如电磁阀和电机驱动器。

IO-Link Hub为支持意外生产线的重新配置，通过简单的方式扩展所需的通道类型和数量。这些IO充分利用扩展中心解决方案IO-Link该技术的所有优点都简化了添加数字和模拟IO端口任务。这些新产品允许通过IO-Link Hub调试传感器，减少工厂停机时间。在Omron的NXR系列IO-Link这些解决方案的例子可以在集线器产品系列中看到，声称设置和调试时间可以减少90%。

可配置数字和模拟软件IO自动化工程师和技术人员可以轻松地远程调试一般解决方案IO端口。这些新软件可以配置数字和模拟IO产品可与IO-Link与提供的优势相比，它不仅简化了工厂的布线工作，而且灵活地模拟了任何数字或模拟IO传感器或执行器物理连接到任何未分配的数字和模拟IO端口。该软件配置技术可以提高工厂车间的成本效益和通道密度。

Omron：NXR系列IO-Link控制器及采用MAX14819A、MAX14827A、MAX14912/15的IO-Link I/O集线器

智能执行器：

执行器用于影响和控制工厂车间产品的移动方向和速度。由于所有应用程序都需要一组独特的运动控制和电机驱动特性，这些智能执行器需要根据其环境动态调整形成完善的机电网络物理系统。目前，为了提供自动配置功能，智能执行器可以自动调整其性能参数，以满足操作环境的需要。第一步是使执行器对环境建立自我意识，使系统优化其性能，最大限度地提高吞吐量或执行器的长期可靠性和运行性能。无论如何，都会降低运营成本，提高效率。

为了实现智能运动的结合，需要集成两个关键要素。

1)第一个关键因素是高效模拟驱动技术，用于实现高压操作，提供当地环境的运行状态和状态，实现电机优化，从而实现高效率和更快吞吐量之间的平衡。

2)第二个关键因素是提供运动控制算法，以支持平稳的运动范围。这包括在运行过程中检测电机负载，以避免生产线故障，最大限度地减少功耗。

运动控制算法提供平稳、准确的运动，而截断算法侧重于提高电机的能效。此外，检测电枢的位置对于了解电机是否向正确位置移动至关重要。通常，这可以通过磁性检测霍尔传感器或一些光学编码解决方案来完成。

以下两个新示例显示了下一代智能执行器的价值：PD42-1-1243-IOLINK最近发布的机械手终端工具(EoAT)夹具参考设计TMCM-1617-GRIP-REF。这两个解决方案演示了融合AD智能运动、驱动器和IO-Link通信技术后的强大性能。这些新的智能执行器允许工业自动化工程师通过IO-Link访问50%以上的配置和性能参数，简化调试，提高工厂生产力。最后，为了适应运行环境的变化和人工智能技术衍生出的高级生产力解决方案的实施，可以动态调整这些智能执行器。根据操作环境塑造执行器性能的能力将是智能运动控制的未来。

智能执行器——PD42-1243-IOLINK步进电机和EoAT夹具(TMCM-1617-GRIP REF)

诊断及实时决策：

为了提高基于边缘的实时决策，提高工厂车间的生产力和运营完整性，可以不断提供更丰富的数据集。根据MarketsandMarkets2019年1月发布的《制造市场人工智能》报告预计，到2025年，这些制造业强大的人工智能算法平台的收入将从2018年的10亿美元增加到170亿美元以上CAGR接近50%。在此期间，机器学习预计将是人工智能领域增长率最高的部分，因为对智能工厂的快速投资。这种增长背后的驱动力源于IIoT机器视觉摄像头支持设备网络生成的大量运行状态和状态信息，提供预测分析算法，监控产品质量，评估机器状态和运行状态。

在IC水平将监控和收集越来越多的信息，并通过SPI通信总线和微处理器。这些IC数据报告的数量继续翻倍，因为它们携带关键信息，如温度状态、过压、过流、开路检测、短路检测、温度过高警告、热关断开和CRC。现在，如果后退一步，可以提供诊断信息的半导体芯片数量将显著增加到工厂车间的各种设备中，从而实现工厂车间的诊断映射，以预测、识别和诊断生产线故障。

展望未来

很明显，智能工厂可以利用这些新功能来提高吞吐量和生产力。随着这些新技术的不断成熟，下一代人工智能算法将利用这些解决方案生成更高质量的实时数据，产生更多的效益。因此，这些具有自我意识的新机器将自动实施人工智能生成的解决方案，以保持生产线正常运行，直到技术人员需要维护或维护。机器时代的自我意识必然会激发工业自动化领域的新变化。