Chu kỳ hỗ trợ và phát triển sản phẩm ngày nay rất nhanh. Các sản phẩm nhúng phát hiện lỗi phần mềm và phần cứng, đồng thời cung cấp thông tin chi tiết về hành vi của người dùng để cung cấp cho các kỹ sư dữ liệu cần thiết nhằm đảm bảo thiết bị hoạt động bình thường và liên tục cải tiến.
Không phải tất cả các thiết bị công nghiệp đều có thể dễ dàng kết nối để hỗ trợ các sản phẩm nhúng này. Ngay cả những sản phẩm được thiết kế cho Internet of Things (IoT) cũng gặp phải các vấn đề về kết nối như nhiễu điện từ (EMI), hạn chế băng thông và dây cáp dài.
Sự ra đời của công nghệ Hệ thống trên Chip (SoC) hỗ trợ Bluetooth cung cấp cho các kỹ sư khả năng kết nối liền mạch và sức mạnh bộ vi xử lý để hỗ trợ máy học (ML) tích hợp. Kết hợp kết nối với phân tích thông minh là công cụ quan trọng trong chu trình thiết kế và hỗ trợ từ thụ động đến chủ động.
Thu thập dữ liệu thông minh thay đổi việc phát triển và hỗ trợ sản phẩm
Việc hỗ trợ và phát triển sản phẩm thành công đòi hỏi phải sử dụng dữ liệu. Những nhà thiết kế không hiểu cách khách hàng sử dụng sản phẩm, bao gồm những gì họ dựa vào, những tính năng nào cồng kềnh hoặc có lỗ hổng, có thể gặp khó khăn khi nâng cấp sản phẩm nhiều lần lên cấp độ mà người dùng mong muốn.g. Tương tự, nhân viên hỗ trợ không thể khắc phục sự cố thỏa đáng nếu không biết hành vi của người dùng, trạng thái hệ thống, điều kiện môi trường và các dữ liệu quan trọng khác trước hoặc tại thời điểm xảy ra sự cố.
Các sản phẩm có khả năng kết nối và phân tích hiện đại trên bo mạch có thể giúp việc lặp lại thiết kế và hỗ trợ hiệu quả hơn. Các sản phẩm nhúng và đèn hiệu thông minh có thể phát hiện các điều kiện môi trường như nhiệt độ, độ ẩm và áp suất không khí, đồng thời có thể cảm nhận gia tốc đa trục, ánh sáng xung quanh và từ trường. Dấu thời gian của Đồng hồ thời gian thực (RTC) cho phép dữ liệu được liên kết với các sự kiện hệ thống khác khi sử dụng phân tích tích hợp hoặc khi phát sóng tới máy chủ đám mây qua Bluetooth.
Ví dụ: đèn hiệu thông minh được kết nối với hệ thống chuyển động tuyến tính trong môi trường công nghiệp có thể phát hiện độ rung tăng lên khi độ ẩm tăng. Sau đó, bộ xử lý trên tàu có thể cảnh báo kỹ sư bảo trì về nhu cầu bôi trơn bổ sung. Việc chẩn đoán lỗi chủ động này có thể giảm thời gian ngừng hoạt động của thiết bị và chi phí bảo trì.
Các nhà thiết kế sản phẩm cũng có thể sử dụng dữ liệu về độ rung và môi trường được ghi lại để cải tiến các phiên bản tương lai của hệ thống chuyển động tuyến tính. Ví dụ, họ có thể đề xuất một loại chất bôi trơn khác có tác dụng lâu hơn trong điều kiện ẩm ướt. Họ cũng có thể thiết kế lại hệ thống bôi trơn để bảo vệ nó tốt hơn khỏi những tác động bên ngoài.
Thực hiện các thách thức và giải pháp
Để nhận ra lợi thế của việc thu thập dữ liệu nâng cao trong môi trường IOT, các kỹ sư phải tối ưu hóa việc thu thập và phân tích dữ liệu. Việc chuyển bất kỳ thông tin nào lên đám mây để phân tích vốn đã bị chậm trễ và làm giảm tính bảo mật dữ liệu. Hệ thống nhúng và đèn hiệu thông minh giải quyết vấn đề này bằng cách tích hợp khả năng AI và ML vào chính thiết bị. Các hệ thống Edge AI và TinyML này chứa các mô hình phần mềm được mở rộng quy mô cho phép bộ xử lý ngoại suy một cách thông minh dựa trên dữ liệu trong thế giới thực nhận được.
Các chức năng ML tích hợp có thể đơn giản để khớp với dữ liệu rung động, dữ liệu môi trường và dấu thời gian toàn cầu hoặc phức tạp để dự đoán các yêu cầu bảo trì dựa trên xu hướng dữ liệu. Dù phức tạp hay đơn giản, mô-đun ML có thể nhận và xử lý dữ liệu theo thời gian thực mà không chiếm tài nguyên mạng, từ đó cung cấp thông tin chuyên sâu kịp thời về các thay đổi và giảm thiểu mức tiêu thụ năng lượng.
Tuy nhiên, cuối cùng, đèn hiệu thông minh và hệ thống nhúng cần liên lạc trạng thái với các thiết bị hoặc máy chủ khác qua mạng. Nhiều thiết kế hệ thống truyền thống có kết nối nối tiếp có dây thông qua các giao thức như PROFIBUS, DeviceNet, CANOpen và Modbus RTU. Các thiết bị hiện đại hơn dựa trên các giao thức Ethernet có độ trễ thấp như PROFINET, EtherCAT, EtherNet/IP hoặc Ethernet POWER. Tuy nhiên, cả giao tiếp nối tiếp và Ethernet đều yêu cầu cáp dữ liệu và cáp điện phải được đặt trong xưởng sản xuất, đồng thời những thách thức sau bao gồm EMI, suy giảm tín hiệu trong quá trình truyền cáp dài và đầu tư vào cơ sở vật chất cần thiết để giảm thiểu nguy cơ vấp ngã và cung cấp khả năng tiếp cận cho xe lái hoặc xe tự lái.
Giao tiếp tần số vô tuyến (RF) tầm ngắn sử dụng giao thức Bluetooth đã vượt qua được nhiều thách thức này. Một số phiên bản Bluetooth, chẳng hạn như Bluetooth công suất thấp (BLE), sử dụng năng lượng của pin nút để phát ra tín hiệu mạnh trong phạm vi 150 mét, loại bỏ nhu cầu về đường dây nguồn và dữ liệu.
Tín hiệu BLE hoạt động ở băng tần 2,4 GHz, băng tần này cũng hỗ trợ một số mạng di động và Wi-Fi. Mặc dù các băng tần dùng chung có thể gây nhiễu mạng và giảm tính toàn vẹn của tín hiệu nhưng chúng là những băng tần đáng tin cậy nhất để vượt qua các rào cản tầm nhìn như tường và thiết bị. Để khắc phục các vấn đề về LOS và nhiễu, nhiều hệ thống BLE có thể sử dụng mạng dạng lưới, sử dụng Giao thức Internet Phiên bản 6 (IPv6) để kết nối các thiết bị BLE và kết nối chúng với đám mây (Hình 1). Vị trí chiến lược của các điểm phát sóng Bluetooth cũng làm tăng cường độ tín hiệu và tính toàn vẹn trong mạng lưới.