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智慧感测 掌握AIoT脉动的关键一步
IoT的最後一哩

【作者: 籃貫銘、王岫晨】2020年02月21日 星期五

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毫无疑问,智慧化的基础是在於数据的运用,也就是透过生产现场的种种数据的收集与分析,进而从中取得能够改善生产与服务的知识。所以对智慧物联(AIoT)系统来说,如何有效取得各种多样化的数据,就是实践智慧化的第一步。


而要取得现场数据,感测器的布建就是关键所在,也因此,感测器的建置,被称为「IoT的最後一哩」。


抓住第一线数据 感测器市场持续攀升

然而,感测器问世已久,也是产业界熟知的元件,更是被广泛应用的产品,为什麽在进入AIoT时代後,会变得如此重要?


首先,就是运用数量的不同。在万物联网的时代,理论上所有的装置都要具备侦测与联网的功能,因此感测器的使用数量将会比过往更多,而且应用的范围也会更广。


再者,就是性能与应用思维的提升。以自驾车为例,为了让汽车具备自动驾驶的功能,就必须使用更高解析的影像感测器,或者更高阶的光学雷达,以建构出最接近真实环境的资讯;而感测系统的建置,也要朝向驾驶辅助的方向设计。


受此趋势的刺激,全球感测器市场也将持续成长。根据半导体市场研究机构 IC Insights的研究,全球感测器与致动器的销售额2019年将成长5%,尽管2020年会放缓至3%的成长之後,但将在2021年至2023年之间逐渐恢复强劲的动能,在未来四年内达到211亿美元(如图一)。



图一 : IC Insights的研究,全球感测器与致动器的销售额2019年将成长5%。
图一 : IC Insights的研究,全球感测器与致动器的销售额2019年将成长5%。

IC Insights更指出,在2018年感测器与致动器的销售中,约83%是来自微机电系统(MEMS)技术的半导体,例如MEMS麦克风、加速度计和陀螺仪等。该机构也预测,MEMS感测器与致动器将在2019年成长约5%,达到创纪录的128亿美元,并在2020年进一步成长3%。


建构感知层网路 性能与应用也随之增长

而这些为数众多的感测器,也将会被配置在物联网最前端的设备之中,也就是所谓的感知层中。在此感测层中,主要为负责前端资料的搜集与撷取,包含各种装置与生产的电压、电流、温度等环境资讯,或是RFID的装置讯号等,藉以建构所谓的无线感测器网路(Wireless Sensor Networks,WSN),以推动自主运算和智慧控制等技术与应用。


而如前述,在半导体与微机电(MEMS)技术的持续进化,感测器的技术也越来越先进,不仅尺寸越来越小,精准度也持续的提高,更重要的,整体的布设成本也有所下降,使之让布设的区域和位置都获得改善。


另一方面,随着智慧化需求的发展,新的感测器技术与应用也不断的被开发,例如5G与3D感测等,就带动了飞时测距(ToF)和毫米波雷达的发展。目前ToF就在手机的人脸辨识,以及工厂与汽车的环境感知中被广泛导入;毫米波雷达则是在汽车辅助驾驶系统不可或缺的感测元件。


至於在工业领域的非常热门的预测性维护(Predictive Maintenance)更需要结合感测器的应用,透过感测器即时的监控与追踪,完整的呈现机械设备的状态,一旦效能出现下滑,维修人员就可提前一步进行处理,避免设备发生故障而造成停机或停产的问题。


提升物联网商业价值

从半导体、电子系统到工业4.0核心所在的智慧型机台,物联网装置与工业物联网的系统复杂度正与日俱增。物联网的商业价值,源自连线系统所产生的大量数据资料。这些数据资料通常来自於大量布建於环境中的感测元件,在收集了现场数据资料之後,通常先透过感测端点的微控制器进行资料的预处理,再将经过第一手处理後的资讯上传到云端系统中。


根据国家仪器指出,在物联网(特别是工业环境)的产品链中,关键作业往往在於测试,然而复杂的物联网装置经常使得测试过程更加复杂。尽管每个感测端点动辄能够抓取上千笔的数据资料,然而处理这些资料却十分困难,特别是如果这些资讯是要应用於测试上。因为有许多不同的资料格式与来源,例如包含时间与频率的原始类比与数位波形,或叁数量测结果等。


进行这类资讯收集作业时,取样速率与资料量通常会远高於从消费性装置或工业装置收集的资料。让情况更棘手的是,用於测试的资料一般都是独立储存,且标准化程度极低。因此对於企业来说,这类资料是看不见的资料,非常容易在产品生命周期的不同阶段错失深入分析的关键机会。


持续进行状态监控

在今天,科技产业的一个重要愿景,是透过物联网来对系统中的物理设备,进行更准确的监视并实施最隹化的运作。物联网也称为机器对机器的通信,在企业中,可以对所有部门的所有类型机器资产实施状态监视,进而创建出一种技术模型,并开拓重要的新商机。在这样过程中,需要持续监控有价值的资产在环境中遇到的波动,以保护资产免受不利条件的影响,例如改善运营的品质并允许系统进行预测性的维护等。


事实上,状态监控和预测分析通常会锁定需要特别关注或持续监控的机器或零件,让工程师和技术人员可以提早预警并进行调整,如此一来,可以节省更多的时间、金钱和空间成本。当预测性维护策略有效率地运行时,仅在需要时才对机器进行维护,优点在於可减少更换相关零件和人力的成本。随着越来越多的系统透过网路连线,使得预测性维护的概念很可能在物联网中加倍扩展。


结语


图二 : 工业物联网的商业价值,源自连线系统所产生的大量数据资料。
图二 : 工业物联网的商业价值,源自连线系统所产生的大量数据资料。

感测器节点设计的目的,是在一般运作期间可维持低能耗,且在休眠期间可以在超低功耗的情况下保持系统活动状态。这使得感测器节点的智慧电源管理更为重要。在系统中,感测器节点就是一个神经系统,可以收集连续的数据资料,而其软体层则是扮演大脑的角色。在感测器节点上进行数据资料的预处理和清理,再透过轻量级的通信协议将处理後的数据传输到云端系统上,就可减少传输的成本。而传输的数据也必须经过处理,并以有效且可快速分析的方式来储存。


这样的过程,通常是透过以云端平台为基础的云运算服务来加以实现的。透过感测器节点,云端平台可为监控提供洞察的能力,管理者可以直接监测分析结果,并依据权限来对事件采取必要的措施,对於系统整体提供更为事半功倍的管理效益。


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