Monitorizarea datelor într-un mediu industrial.
Uitați de cloud. Acțiunea reală se desfășoară la marginea rețelei – la propriu. Pe măsură ce Industria 4.0 evoluează către Industria 5.0, mai colaborativă și puternic orientată spre sustenabilitate, producătorii renunță la centrele de date centralizate în favoarea unei abordări mult mai agile: AI Embedded Edge. Nu sunt doar cuvinte la modă; pentru automatizarea industrială, schimbarea este comparabilă cu înlocuirea unui motor cu aburi cu un procesor cuantic.
Ce este, de fapt, AI Embedded Edge?
Imaginați-vă fabrica asemenea unui stup populat de mici „genii”. AI Embedded Edge înseamnă implementarea inteligenței artificiale direct pe dispozitive embedded, precum senzori, controlere și microcontrolere. Acestea nu sunt dispozitive obișnuite: sunt inteligente, rapide și capabile să ia decizii în câteva milisecunde, fără a fi necesară comunicarea cu cloud-ul.
Mentenanța predictivă și avantajele AI la marginea rețelei
Prin eliminarea dependenței de cloud și a întârzierilor asociate acesteia, datele provenite de la senzori pot fi colectate și analizate în timp real. Astfel, senzorii care monitorizează vibrațiile, temperatura și presiunea pot contribui la anticiparea defecțiunilor înainte ca acestea să se producă. AI Embedded Edge poate fi privită ca un inginer de control al calității care „vede tot” și este permanent disponibil. În acest mod, multe defecțiuni pot fi identificate înainte de a provoca oprirea echipamentelor.
Aceste aplicații nu sunt doar teoretice: numeroși furnizori RS sunt deja în avangarda acestui domeniu.
Automatizarea industrială devine mai inteligentă
Cum transformă AI Embedded Edge fabrica:
- Controlul calității și viziune artificială: aceste sisteme detectează defectele mai repede decât își observă un vultur prada. Siemens utilizează deja AI la marginea rețelei pentru a reduce numărul detectărilor eronate în timpul inspecției plăcilor cu circuite, diminuând rata erorilor de la 80% la 20%. Aceasta nu înseamnă doar o eficiență mai mare, ci și o creștere semnificativă a productivității.
- HMI cu AI embedded de la Schneider Electric: aceste controlere pentru încăperi au fost premiate pentru capacitatea de a menține confortul și de a economisi energie în același timp. La urma urmei, e cool să fii cool, nu-i așa?
Controler Schneider Electric SE8000, 120 mm × 86 mm × 25 mm, 7 intrări, 9 ieșiri tip releu, tensiune de alimentare 10 V DC.
Nr. stoc RS: 339-512 – Producător: Schneider Electric – Cod producător: SER8350A5B11
Robotică autonomă: coboții și AGV-urile evoluează de la simple echipamente care execută sarcini la sisteme capabile să analizeze situații și să ia decizii. De exemplu, platforma PSOC™ Edge de la Infineon permite luarea deciziilor în timp real fără a depinde de cloud.
Infineon PSE813GOS2DBZC4, microcontroler PSOC™ Edge E81, Arm Cortex-M55 pe 32-biți, 400 MHz, 4 MB SRAM, VFBGA-220
Nr. stoc RS: 762-935 – Cod producător: PSE813GOS2DBZC4 – Marca: Infineon
Optimizare energetică: reducerea consumului de energie capătă o nouă dimensiune atunci când AI embedded ajustează activ sistemele HVAC și iluminatul pe baza tiparelor de utilizare învățate. De exemplu, microcontrolerele STM32N6 de la STMicroelectronics, echipate cu acceleratorul Neural-ART, contribuie la realizarea unor operațiuni mai inteligente și mai eficiente energetic.
STM32N6570-DK, microcontroler STM32N, 800 MHz, 4,4 MB Flash, 32 pini
Nr. stoc RS: 266-775 – Cod producător: STM32N6570-DK – Marca STMicroelectronics
De ce câștigă teren Edge
Să fim sinceri: cloud-ul este excelent pentru maratoane de seriale TV, dar nu reprezintă soluția ideală pentru opriri de urgență sau corectarea traiectoriei roboților. AI la marginea rețelei oferă:
- Latență ultra-redusă: decizii luate în câteva milisecunde.
- Mai puține date trimise în cloud: costuri mai mici.
- Datele sensibile rămân local: protejarea confidențialității.
- Reziliență sporită: funcționarea poate continua chiar și atunci când conexiunea Wi-Fi este indisponibilă.
Aspecte de luat în considerare:
- Implementarea AI la marginea rețelei nu este o soluție plug-and-play.
- Dispozitivele Edge dispun de resurse de calcul limitate, astfel încât hardware-ul trebuie ales cu atenție. Optimizarea modelelor este esențială.
- Managementul proiectului: actualizarea modelelor AI pe dispozitive distribuite necesită o planificare logistică atentă.
- Calitatea datelor: datele de slabă calitate sau fragmentate îngreunează antrenarea modelelor AI.
Deci, ce fac marii jucători?
Primul este Siemens, cu ecosistemul său Industrial Edge, care permite verificarea calității în timp real și implementarea mentenanței predictive.
Schneider Electric integrează AI într-o gamă extrem de largă de aplicații, de la rețele energetice până la ferme piscicole, demonstrând că inteligența la marginea rețelei nu înseamnă doar performanță, ci și sustenabilitate.
STMicroelectronics democratizează AI la marginea rețelei prin instrumente gratuite și platforme AutoML care permit dezvoltatorilor să implementeze soluții bazate pe inteligență artificială fără a fi neapărat specialiști în domeniu.
(AutoML – Automated Machine Learning – reunește metode și procese care automatizează etape ale dezvoltării modelelor de învățare automată, facilitând utilizarea acestora și de către dezvoltatori care nu sunt specializați în machine learning.)
Infineon transformă microcontrolerele în sisteme capabile să ia decizii autonom, utilizând AI la marginea rețelei pentru a asigura procesare rapidă, sigură și extrem de eficientă.
AI la marginea rețelei va avea un impact major asupra automatizării industriale. Piața este estimată să atingă 268,5 miliarde USD până în 2031, cu o rată anuală compusă de creștere (CAGR) de peste 25%. Exagerare mediatică sau schimbare tectonică? Vom afla în curând.
Concluzie: Edge este noul centru
AI Embedded Edge nu este doar o actualizare tehnologică, ci o transformare profundă. Este diferența dintre a reacționa și a anticipa, dintre controlul centralizat și inteligența distribuită. Pe măsură ce tehnologia se maturizează, Edge nu va mai fi doar locul în care sunt generate datele, ci și locul în care sunt luate deciziile, se produce inovația și se conturează viitorul industriei prelucrătoare.
Pentru a susține această evoluție, Aurocon COMPEC vă oferă soluții și componente dedicate aplicațiilor embedded și Edge AI, inclusiv o gamă completă de produse Synaptics, disponibile prin platforma RS. Descoperiți soluțiile potrivite pentru proiectele dumneavoastră și faceți următorul pas către o industrie mai inteligentă, conectată și eficientă.
Sursă: https://www.rs-online.com/designspark/ai-embedded-edge-the-industrial-revolution-you-didnt-see-coming
Autor: Bogdan Grămescu
Aurocon Compec
Glosar de termeni
AI Embedded Edge – Implementarea funcțiilor de inteligență artificială direct pe dispozitive embedded aflate la marginea rețelei, aproape de sursa datelor.
Edge AI – Procesarea și analiza datelor cu ajutorul AI direct pe dispozitive locale, fără a depinde permanent de cloud.
Mentenanță predictivă – Strategie care utilizează date provenite de la senzori și algoritmi de analiză pentru a anticipa defecțiunile echipamentelor.
Viziune artificială – Tehnologie care permite sistemelor să interpreteze imagini și fluxuri video pentru inspecție, identificare sau control automat.
AGV (Automated Guided Vehicle) – Vehicul ghidat automat utilizat pentru transportul materialelor în fabrici și depozite.
Cobots – Roboți colaborativi proiectați pentru a lucra în apropierea operatorilor umani sau împreună cu aceștia.
AutoML (Automated Machine Learning) – Ansamblu de metode care automatizează etape ale dezvoltării și optimizării modelelor de învățare automată.
CAGR (Compound Annual Growth Rate) – Rată anuală compusă de creștere utilizată pentru exprimarea evoluției medii a unei piețe sau investiții într-o anumită perioadă.
HVAC – Sisteme pentru încălzire, ventilație și climatizare.