ADI如何多维度推动工业物联网应用落地？

近年来，随着物联网、云计算、大数据和人工智能为代表的新一代信息技术与传统产业加速融合，全球新一轮科技变革和产业革命正蓬勃兴起，一系列新的生产方式、组织方式和商业模式不断涌现，正推动全球工业体系的智能化变革。据中国信息通信研究院近日发布的《工业互联网产业经济发展报告(2020年)》预计，2020年工业互联网将成为国民经济中增长最为活跃的领域之一，预计全年中国工业互联网产业经济规模将达3.1万亿元。

毫无疑问，当前“新基建”热潮将是促成中国工业互联网产业发展的重要动能。“有专家将“新基建”七大领域进一步解读分类为信息网、交通网和能源网，但无论从何种角度来看，在‘新基建’的布局建设中数字化是核心关键要素，必将带动其相关产业的新一轮发展，尤其工业物联网（IIOT）的加速发展使其成为工业制造数字化转型中心舞台的重要角色，连接了设备层和网络层，为平台层、软件层和应用层奠定了坚实的基础，将全面打通整个工业体系中的关键数据流。” ADI中国区工业自动化行业市场经理于常涛（Roger）近日在接受媒体采访时表示。

以数字化为导向，加速推动传统工业向新型工业过渡升级

工业领域也一直被认为是物联网最大的应用场景之一。工业物联网通过工业资源的网络互连、数据互通和系统互操作，能够实现制造原料的灵活配置、制造过程的按需执行、制造工艺的合理优化和制造环境的快速适应，达到资源的高效利用，从而构建服务驱动型的新工业生态体系，其本身则是紧紧围绕数字化来进行的。伴随着数字化进程推进，工业物联网也可以为整个行业带来两个方面的根本转变，包括传统设备的数字化升级以及在升级的过程中产生出的新产品和新业务模式。

“事实上，工业物联网在传统工业的基础上进行了数字化、网络化、智能化升级，其中最核心的仍然是数字化，网络化和智能化则是作为数字化的提升。”于常涛强调道，“工业物联网背后的产业逻辑也是日趋成熟的传感器技术、通信技术、信息处理技术三大技术的整合应用，我们可以很好的将其层面结构与ADI产品做关联，将囊括ADI丰富全面的传感器系列、有线与无线通信网络技术以及基于云端软件算法的研究。”

部署工业物联网通信网络，从有线逐渐走向多元结合

工业物联网的优势是能够充分利用传感器采集的不断增加的数据做出更好的决策，而在整个工业自动化系统中，能否及时获取和传输数据取决于网络连接。为应对日益增长的数据量，网络技术以及制造工艺流程和方法都必须不断改进。智能、互联的自动化环境需要数字连接控制系统、工业设备、产线机器人等，以创建和共享信息。这些机器采用的通信方式以及部署的工厂通信网络是企业的核心，也是推动实现工业物联网的关键。

从传输网络角度来看，通信方式无非是分为有线和无线，到目前为止工业现场还是以有线通信为主，无线通信方式在某些应用场景作为补充，工业以太网开始发挥越来越重要的作用。几十年的发展历程导致工业以太网协议和拓扑形式众多，越来越多的工业自动化技术供应商和制造商都希望能获得独立于制造商的开放式通信平台。因此，未来的工业物联网应用必须支持各种常见的网络拓扑，如PROFINET、EtherNet/IP?、EtherCAT?、POWERLINK?等常用工业以太网协议，以及线状和环状拓扑和星形拓扑。于常涛详细介绍道，ADI打造的fido5000系列产品是具有两个以太网端口的实时以太网、多协议 (REM) 交换芯片，是可编程的 IEEE 802.3 10 Mbps/100 Mbps 以太网互联网协议版本 6 (IPv6) 和互联网协议版本 4 (IPv4) 交换机，可虚拟支持任意 2 层或 3 层协议。另外，它可以连接任何主机处理器，这让开发人员可以使用自己的处理器和他们首选的开发环境。

值得一提的是，fido5000还支持时间敏感型网络 (TSN)，未来基于TSN的工业以太网应用的需求将能够满足运动控制或安全等应用非常苛刻的实时要求。在工业环境中，即使一毫秒的通信延迟也可能会对制造商的产品质量、吞吐量和效率产生负面、成本高昂的影响。而ADI推出的新型ChronousTM系列工业以太网解决方案当中的ADIN1300，进一步致力于解决部署具有低延迟和较小封装尺寸的工业以太网连接方面的重要挑战，以确保实时可靠的工业通信，从而缩短工业以太网网络周期时间。这是一款工业以太网物理层(PHY)产品，以帮助制造商应对关键的工业4.0和智能工厂在通信上的挑战，包括数据集成、同步、终端连接和系统互操作性。

有线通信领域，包括RS-485在内的典型现场总线技术与传统过程控制和电机控制网络，ADI基于领先的模拟技术、隔离产品以及处理器等的开发，提供了广泛的软件可配置IO、现场仪器仪表、高效伺服驱动系统等方案。“例如ADI最新推出的四通道、软件可配置输入/输出套件AD74413R与AD74412R，将有助于开发现场可配置远程I/O单元，将传统的现场设备与网络连接，实现传统仪器仪表与高层级以太网网络的融合。”于常涛举例说明。

在工业环境中，低功耗、稳定可靠的无线传感器网络由于部署与维护的便利性正在成为更多工业应用场景的网络连接补充选项，ADI提供的2.4GHz频段的SmartMesh IP网络就是其中的卓越代表。这个网络最大的特点是实现了达到99.999%的高数据传输可靠性Mesh网络，并且功耗极低。同时，SmartMesh还是一个时间同步网络，可以做到各个节点的时间精确同步，便于很多需要同步的场合。由于其高可靠性，非常适合于对网路传输可靠性要求很高且希望免维护使用的工业应用场合。对于SmartMesh IP，ADI不仅提供高性能的芯片和产品化的模组，甚至可以为客户提供全套解决方案。SmartMesh网络目前已经被应用于全球数据中心、工业自动化、风力发电、输油管线、交通运输等领域。

工业设备智能化升级，从准确“问诊”产线状态入手

无论是工业以太网还是无线传感器网络，其最大的价值便是工业应用的落地，其中包括激增的高质量传感器、可靠连接和数据分析的，不断提高的智能节点自动化程度对传感器进行精密数据捕捉与位置跟踪要求也与日俱增。传感器在工业现场可分很多种类型，例如大家熟知的温度、压力、流量、液位监测等，若干年前就已广泛应用。近些年越来越多被提及的设备状态监测CBM（Condition Based Monitoring）则引入了以振动监测为核心的技术，把旋转设备的振动状态采集分析以进行产品性能、生产效率与附加值的进一步提升，这是最具现实经济意义也最容易落地的应用。

例如参与工业设备维护的人都知道设备发出的振动是很重要的信息，通过振动可以判断设备健康从而可以将维护成本大大降低。设备状态监测系统得以实现，依赖于ADI在工业应用中推出的多个系列高性能MEMS加速度计产品。于常涛表示：“ADXL100x系列单轴加速度计针对工业状态监控应用而优化，测量带宽高达50 kHz，g值范围高达±100 g，并且拥有超低的噪声性能，旋转机械中发生的主要故障都在ADXL100x系列状态监控加速度计的测量范围以内。而集成的模块产品ADcmXL3021还将高性能振动检测和各种信号处理功能相结合，可以跟踪许多机器平台上的振动信号，可简化状态监测系统中的智能传感器节点开发周期。”

ADI团队不仅致力于将人类对振动的解读用于工业设备监测，还从设备的声音中实现检测异常行为并进行诊断。ADI的OtoSense体系结构就是一种设备健康监测系统，支持我们所说的计算机听觉，让计算机能够理解设备发出的声音和振动主要指标，能够在问题变得严重之前确定工厂机器或汽车发动机中的潜在问题。值得一提的是，为进一步加强基于状态监测的预测性维护解决方案，ADI还收购了专门从事电机和发电机预测性维护的公司Test Motors，将ADIf原有的工业状态监测解决方案技术，以及OtoSense的人工智能平台传感解译软件与Test Motors的监控功能相结合，创建更优化的解决方案，通过捕获更广泛的潜在故障为机器提供更先进、全面的健康状况监测。

集成化与定制化解决方案，高效助力工业物联网应用落地

“新基建”部署正在加速，如何抓住“新基建”下工业物联网落地的机遇？近年来，随着产品研发节奏与上市时间的缩短，客户对于半导体元器件供应商的要求也越来越多，他们不再满足于只提供相应元器件，而希望更高级别的支持方式，ADI在过往若干年也是按照这个逻辑在努力。例如基于传统优势产品，ADI不光可以提供芯片本身，还把芯片集成到基于我们对于客户系统的理解做的系统级解决方案中，大大缩短了客户的研发风险和研发时间。

于常涛表示前面的工业状态监测模块ADcmXL3021就为ADI的系统化设计支持提供了充分的诠释。它采用了三颗在振动监测中应用广泛的加速度计ADXL1002，同时还用了一个低功耗的MCU，再加上一个很好、很完整的经过测试和验证过的机械结构进行模块化封装而成。作为一个系统化的解决方案，它完美的解决了客户的应用落地的焦虑：选择合适的传感器芯片，要有相应的软件算法的支持，同时一定要考虑机械结构的设计。ADcmXL3021内部三颗ADXL1002可以在X、Y、Z三轴检测三个方向的振动，低功耗MCU集成了一些FFT的算法，可以传输一些时域或者频域的数据，也可以传输一些原始的数据波形。其整个机械结构设计也非常小巧，并且经过完整的产品级的认证和验证。这都是ADI当前为客户提供定制化与模块化解决方案支持时的普遍做法。

“如今，或许我们无法访问的工业信息和洞察数据孤岛还仍然存在，但随着‘新基建’政策的加速推动，工业物联网部署日益普及，传统工业转型升级的挑战将转向如何高效采集设备运行数据，在数据传输过程中确保其安全性，以及如何利用这些数据来充分提升商业价值。”于常涛强调道，“ADI公司拥有深厚的工业领域专业知识、技术经验和广泛的产品解决方案，将有效帮助您加速传统工业向未来智能工厂的数字化升级过渡。”

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