産業用 IoT

予知保全

産業用 IoT 予知保全のためのプラグ・アンド・プレイ型ワイヤレス・ソリューションを構築します。

概要

予定外の機械のダウンタイムは、1時間ごとに製造メーカに最大260,000ドルの生産損失をもたらします。短時間の停電でも、納品が遅れ、顧客満足度が低下し、最終的には収益にマイナスの影響を与える可能性があります。企業は、競争力を維持するための非効率的なメンテナンスルーチンを回避するためのソリューションを常に模索しており、従来の定期メンテナンスをIoT予知保全に置き換える需要が高まっています。

予知保全とは?

予知保全には、さまざまなコネクテッド・センサーを使用して生産設備の状態を監視することがあります。言い換えれば、これによりメーカーが、機器が故障するかもしれない時と、故障が発生する前の最適なメンテナンス時期を予測するのに役立ちます。

予知保全のメリット

メーカーは、機器の修理を事前対応することで、数百万ドルを節約し、運用効率を向上させることができます。予知保全により、企業は生産量を増加し、従業員の安全を維持しながら、機器の健全性を予測して寿命を延ばすことができます。

予知保全の仕組み

状態監視センサーは、360 度の視野で重要な機器のインサイトをキャプチャして収集します。温度、振動、音、トルク、電流、電圧、磁場情報などのすべてのデータポイントは、コンピューティングのためにネットワーク・エッジまたはクラウドに送信されます。このモニタリング・システムは、データ閾値を生成し、異常が特定されたときにアラートを送信します。

これは、機器内のワイヤレス接続を統合するか、既存の機器をセンシングのインフラストラクチャに改造することによって行うことができます。

IIoT 予知保全に対する Silicon Labs のアプローチ

Silicon Labs は、業界最高の RF 性能と消費電力を特徴とするワイヤレス SoC とモジュールのポートフォリオで、IoT デバイス・メーカーが産業顧客向けに信頼性の高いワイヤレス予知保全ソリューションを設計することを可能にします。機械学習(ML)を導入することで、Silicon Labs はメモリに制約のあるリモート・エッジ・デバイス上での複雑なモーション検出、音声認識、画像分類を可能にします。

設計上の考慮事項

産業用予知保全デバイスの設計

高干渉の産業現場で確実に機能するワイヤレス・デバイスを開発するための設計上の主な考慮事項について、以下に示します。

RF 送信電力を増加させる

産業環境には、電気ノイズ、金属製の構造、回転機器などを含む、RF 伝播に対する多くの障害が存在します。非常に初期の設計段階では、送信電力が重要な検討事項になります。EFR32BG12 Bluetooth SoC および BGM210P Bluetooth モジュールのような世界最高の 20 dBm の TX パワーと究極のレシーバ感度を備えた Silicon Labs のワイヤレス・ハードウェアは、信頼性の高い IIoT ワイヤレス・デバイスの開発を可能にします。

誤検出アラートの回避

ネットワーク遅延は、誤検知アラートへとつながり、不要なメンテナンス要求を引き起こす可能性があります。誤検出は、モニタリング・システムの信頼性を損ない、非効率なメンテナンス・リソース配分により収益損失にもつながります。Silicon Labs は、高い送信電力ハードウェアと堅牢なソフトウェア・スタックを介した信頼性の高いネットワーク接続で、コネクテッド・センサーから中央データ・ストアに安全にデータを送信します。

IIoT デバイスのバッテリー寿命を最大化

ほとんどの予知保全ワイヤレス・ソリューションは、バッテリー駆動型で、手の届きにくい場所に配備されています。これは開発者にとって新たな課題をもたらします。スマート・ソリューションは、Bluetooth 等のバッテリーに優しいワイヤレス規格を使用することで、拡張された範囲を最小限の電力で動作させることができます。これは、Silicon Labs の超低消費電力ワイヤレス・チップセットと組み合わせることで、バッテリー寿命を最大化するソリューションを生み出します。

予知保全で機械学習(ML)を有効にする方法

ML オン・ザ・チップを導入することで、IIoT ソリューションは産業環境から学習することができるようになります。収集されたデータポイントに基づいて、ML が運用パターンに基づいて異常を検出し、適切なメンテナンスのタイミングを予測します。ML はさまざまなレベルで実装可能ですが、ローカルでデータを計算することで、意思決定をより速くおこなうことができ、エネルギーも節約します。

適切な製品を見つける

 

予知保全用ワイヤレス・ハードウェア

リソース

産業用 IoT に関する 100 億ドル規模の質問

概要
設計上の考慮事項
適切な製品を見つける
リソース
閉じる
ロードの結果
閉じる
Powered by Translations.com GlobalLink OneLink Software