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          MG24助力Waites開發適用于工業物聯網和AI的傳感器

          作者:時間:2023-10-31來源:Silicon Labs收藏

          Silicon Labs(亦稱“”)超低功耗、多協議的為Waites公司的(Condition Monitoring)傳感器提供了理想的網狀網絡無線連接解決方案。憑借卓越的射頻接收器靈敏度(高達20 dBm的輸出功率),內置更大的Flash和RAM內存以及集成人工智能和機器學習(AI/ML)硬件加速器,保證了一流的低延遲無線連接,是數據密集型(Data-Intensive),遠程,電池供電傳感器的理想選擇。

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/202310/452283.htm

          動態的工業世界需要迅速的行動和決策,特別是當設備出現故障時。針對重要資產、基礎設施和運營的評估有助于運營人員發現、警報和解決違規問題。狀態監測和預測性維護(Predictive Maintenance)在實現這一目標方面發揮著至關重要的作用。通過分析和解釋各類型機動機械的狀態,企業可以最大限度地減少計劃外停機時間,加強資產生命周期管理和維護部署,最終降低安全風險。

          挑戰

          設計面向未來的傳感器,具有彈性可擴展到各種設施規模(數千種不同的機器),即使在最具挑戰性的射頻條件下也能夠傳輸超過100 KB的數據。這些傳感器必須有效地在低功耗模式下工作,以延長電池壽命并減少更換電池的頻率。確保傳感器的信號發射過程不超過1分鐘。

          解決方案

          針對網狀物聯網無線連接,Waites選擇了超低功耗、多協議的,并集成了AI/ML硬件加速器。憑借其卓越的射頻接收器靈敏度,高達20 dBm的輸出功率,以及廣泛的閃存和RAM內存,MG24 SoC保證了一流的低延遲無線連接,是數據密集型,遠程,電池供電傳感器的理想選擇。

          開發成果

          通過嵌入MG24 SoC, Waites加快了傳感器的部署,使不同行業的客戶能夠快速獲得可用性。同時也憑借的的定制化元件制造服務(CPMS),Waites可簡化設備設置和安裝,將配置過程縮短到45秒。

          Waites:用狀態監測讓世界平穩運行

          自2006年以來,Waites一直是市面上供應狀態監測解決方案的杰出代表公司,通過全天候、即插即用的在線監測,為工廠和設施管理人員提供全面的運營視圖。他們的無線傳感器系統旨在徹底改變預測性和預防性維護,具有一系列傳感器和網關,用于監測和分析三軸振動和溫度數據,因此工廠和設施管理人員可以在不到5分鐘的時間內使他們的設備監控系統運行。

          機器學習革新工廠車間

          人工智能系統通過訓練模型、檢測異常和持續監測設備參數,及時啟動干預措施。AI/ML揭示了對傳感器數據的隱藏見解,將狀態監測轉變為主動、經濟高效和數據驅動的過程。Waites使用人工神經網絡,包括深度神經網絡、卷積神經網絡和變壓器,以及大型語言模型(LLM)來識別用戶交互。他們還利用異常檢測和預測技術來監測各種內部和遙測指標,在高維多元時間序列數據中對設備缺陷進行分類。

          MG24提升Waites數據密集型人工智能傳感器

          制造業、物流和醫療保健等行業越來越多地采用數字基礎設施資產管理。Waites走在前列,即使在具有挑戰性的射頻環境中,也將其傳感器部署在容納超過100,000個關鍵資產的多層設施中。這些傳感器旨在確保精確、不間斷的實時數據處理。在部署狀態監測傳感器時,快速高效的設備設置和安裝是一個至關重要的優勢,配置所需時間不到一分鐘,具有競爭優勢。

          Waites選擇了MG24多協議SoC,以確保其數據密集型電池供電傳感器的可靠,穩健和安全的無線通信。此外,利用MG24內置的AI/ML矩陣向量處理器(MVP)硬件加速器,Waites能夠以高達8倍的速度完成時間序列數據的大規模復雜數學運算,同時將功耗減少8倍。



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