Fabrikfertigung

Leitfaden für Anfänger zur Auswahl eingebetteter Computer in der beschleunigten Automatisierungswelle

Hersteller rennen um die Automatisierung. Unternehmen digitalisieren ihren Betrieb und nutzen Edge-Computing, um die Produktivität zu steigern, indem sie Maschinensysteme bauen, die rund um die Uhr genau und konstant arbeiten, um Qualität und Leistung zu verbessern. Die Entwicklung zu einer automatisierten Industrie 4.0-Fabrik erhöht auch die Sicherheit und ermöglicht es Geräten, nicht Menschen, gefährliche Aufgaben auszuführen.

Darüber hinaus reduziert die Automatisierung die Arbeitsstunden, die für die Erledigung einer Arbeit erforderlich sind, und ermöglicht es Herstellern, die Kosten zu kontrollieren und Arbeitskräftemangel zu überwinden. Darüber hinaus kann die Automatisierung monotone und anspruchslose Arbeiten abdecken, was zu einer höheren Arbeitszufriedenheit bei den Mitarbeitern führt, die ihre Zeit mit übergeordneten Aufgaben verbringen können.

Der Automobilherstellungsprozess ist komplex
Der Automobilherstellungsprozess ist komplex

Unternehmen, die mit dieser vierten industriellen Revolution Schritt halten, indem sie Systeme aus vernetzten Geräten entwickeln, einschließlich Informationstechnologie (IT) und Betriebstechnologie (OT), erkennen, dass es nicht praktikabel ist, alle Daten in der Cloud zu verarbeiten. Internet der Dinge (IoT), Big-Data-Analyse, künstliche Intelligenz (KI), Robotik und andere fortschrittliche Systeme erfordern oft minimale Latenzzeiten für Reaktionen im Sekundenbereich. Daher verlagern Lösungsentwickler einige Computing-Workloads an den Rand, um automatisierten Systemen die erforderliche Effektivität und Zuverlässigkeit zu bieten.

Edge Computing in der Automobil- und Logistikbranche

Vernetzte Fahrzeuge, Elektrofahrzeuge und autonome Fahrzeuge werden immer beliebter. Diese fortschrittlichen Technologien erfordern Sensorfusion, drahtlose Konnektivität, Energieverwaltung, Sicherheit und andere fortschrittliche Fahrerassistenzsysteme, was die Automobilproduktion komplizierter macht. Folglich müssen sich auch die Herstellungsprozesse weiterentwickeln.

Um zu veranschaulichen, wie Embedded Computer heute die Industrie 4.0-Funktionalität ermöglichen, suchen Sie nicht weiter als bei der Fahrzeugherstellung und beim Flottenmanagement. Beispielsweise:

  • Kollaborative Roboter in der Fertigung

Roboter haben eine jahrzehntelange Geschichte darin, die Automobilfertigung effizienter zu machen. Mit fortschrittlichen Technologien, die durch Edge-Computing unterstützt werden, können Hersteller, wie beispielsweise Automobilhersteller, jedoch Roboter einsetzen, um Fahrzeuge mit fortschrittlicheren Designs zu bauen, die komplexere Baugruppen erfordern. Kollaborative Roboter bieten Herstellern auch mehr Flexibilität als Industrieroboter, sodass sie ihre Fähigkeiten dorthin verschieben können, wo sie benötigt werden, ohne eine kostspielige neue Infrastruktur aufzubauen.

  • Flottenmanagement

Eingebettete Computer geben Transport- und Logistikunternehmen die Möglichkeit, Assets zu verfolgen und fortschrittliche Telematik bereitzustellen, die das Fahrerverhalten, den Leerlauf und den Kraftstoffverbrauch, die Fahrzeugleistung und Hinweise darauf, dass das Fahrzeug gewartet werden muss, überwacht. Autonome mobile Roboter (AMRs) sind eine weitere aufstrebende Anwendung in Lager und Logistik.

  • Autonome Fahrzeuge

Edge Computing ist der Schlüssel zum autonomen Fahrzeugbetrieb, da es die Fähigkeit bietet, leistungshungrige Fahralgorithmen auszuführen und Daten schnell zu verarbeiten, damit das Fahrzeug sicher auf unerwartete Situationen reagieren kann. Darüber hinaus können eingebettete Computer in autonomen Fahrzeugen Daten von nahegelegenen Fahrzeugen empfangen, um einen reibungslosen Verkehrsfluss über eine Kreuzung zu ermöglichen und bei schlechtem Wetter auf einer Autobahn sichere Abstände zwischen Autos und Lastwagen einzuhalten.

Checkliste für eingebettete Computer

Unabhängig davon, ob Ihr Anwendungsfall in der Automobilherstellung, im Transportwesen und in der Logistik oder in einer der zahlreichen anderen Branchen liegt, die von Edge Computing profitieren, müssen Lösungshersteller genau die richtige Hardware für ihre Anwendung auswählen. Beginnen Sie mit diesen wichtigen Überlegungen zur Auswahl eingebetteter Computer:

  • Leistung
    • In erster Linie muss die von Ihnen gewählte Plattform über die für Ihren Anwendungsfall erforderliche Rechenleistung verfügen. Suchen Sie nach Optionen mit den neuesten Intel® Xeon®, Core™ und Atom® Prozessoren.
  • Funktionserweiterung
    • Bewerten Sie die Optionen für die von ihnen bereitgestellte Funktionalität, z. B. hardwarebeschleunigte Verarbeitung und präzise Bewegungssteuerung
  • Heterogene Computerlösungen
    • Eingebettete Computer können eine Vielzahl von Aufgaben ausführen. Ziehen Sie Plattformen in Betracht, die Ihnen die Möglichkeit bieten, eingebettete MXM-GPU-Module, PCI-Express-Grafikkarten zu verwenden oder die mehr als einen Rechenkern integrieren, wie Edge-KI-Plattformen, GPU-Computing-Plattformen und andere eingebettete Systeme.
  • Qualitätsdesign
    • Berücksichtigen Sie nicht nur, was der eingebettete Computer tun wird, sondern berücksichtigen Sie auch, wie gut er unter den Bedingungen funktioniert, unter denen er verwendet wird:
      • Wärmeableitung: Ziehen Sie alle Optionen für die Kühlung in Betracht, einschließlich eingebetteter Computer mit lüfterlosem Design. Lüfterlose Embedded-Computer erhöhen die Haltbarkeit.
      • Hoher EMV-Standard: Elektromagnetische Verträglichkeit (EMV) ermöglicht einem Embedded-Computer, in seiner elektromagnetischen Umgebung zu funktionieren und negative Auswirkungen, einschließlich elektromagnetischer Störungen (EMI), zu verhindern.
      • Robust und gehärtet: Embedded-Computer, die für eine Vielzahl von Anwendungsfällen geeignet sind, sind in der Regel gehärtet, sodass sie in rauen Umgebungen eingesetzt werden können, in denen sie Stößen, Vibrationen, extremen Temperaturen, Feuchtigkeit und Staub ausgesetzt sind.
  • KI-Aktivierung
    • Die Optimierung der KI am Edge umfasst die Verwendung eingebetteter Computer mit Unterstützung für leistungsstarke, energieeffiziente GPU-Beschleunigung oder einer GPU-Plattform, die die erforderliche Verfügbarkeit der KI-Engine bietet.
  • Kabellose Verbindung
    • Die von Ihnen gewählte eingebettete Plattform sollte drahtlose Verbindungen mit Funkfrequenzen unterstützen, die für verschiedene Regionen zertifiziert sind, in denen Ihre Lösung verwendet wird, und stabile und zuverlässige Verbindungen bieten.
  • Einfache Integration
    • Wählen Sie Hardware, die ein umfassendes oder konfigurierbares E/A-Set bietet, um die Integration und Anbindung an Zusatzgeräte zu vereinfachen.
  • Unterstützung
    • Übersehen Sie nicht die Bedeutung des Anbietersupports, einschließlich des technischen und langlebigen Supports, um die Kosten für kritische Teile am Ende der Lebensdauer (EOL) zu senken. Überlegen Sie auch, ob Ihr Anwendungsfall von Semi-Customization oder Private Labeling profitieren kann.

Erfahren Sie mehr über die Automatisierung mit Edge Computing

Wenn Sie bereit sind, Ihr Industrie 4.0-Projekt voranzutreiben, einschließlich Computing to the Edge, Matrix-Serie von ADLINK von Embedded-PCs überprüft alle Kriterien und liefert letztendlich die Zuverlässigkeit, Effizienz und Leistung, die für die Systemoptimierung erforderlich sind.

Chiahung Hung.
Chiahung Hung.

Senior Product Manager, Platforms Product Center, ADLINK

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