Einsteigerleitfaden zur Auswahl von Embedded-Computern in der beschleunigten Automatisierungswelle

Die Hersteller rasen um die Automatisierung. Unternehmen digitalisieren ihre Abläufe und nutzen Edge-Computing, um die Produktivität zu steigern, indem sie Maschinensysteme aufbauen, die rund um die Uhr präzise und konsistent arbeiten, um Qualität und Leistung zu verbessern. Die Entwicklung zu einer automatisierten Industrie 4.0-Fabrik erhöht auch die Sicherheit, indem sie es Geräten, nicht Menschen, ermöglicht, gefährliche Aufgaben auszuführen.

Darüber hinaus reduziert die Automatisierung die für eine Arbeit erforderlichen Arbeitsstunden, sodass Hersteller die Kosten kontrollieren und Arbeitskräfteengpässe überstehen können. Darüber hinaus kann die Automatisierung monotone und nicht herausfordernde Arbeiten abdecken, was zu einer höheren Arbeitszufriedenheit der Mitarbeiter führt, die ihre Zeit für übergeordnete Aufgaben aufwenden können.

Unternehmen, die mit dieser vierten industriellen Revolution Schritt halten, indem sie Systeme mit vernetzten Geräten erstellen, einschließlich Informationstechnologie (IT) und Betriebstechnologie (OT), erkennen, dass es nicht praktikabel ist, alle Daten in der Cloud zu verarbeiten. Das Internet der Dinge (IoT), Big-Data-Analysen, künstliche Intelligenz (KI), Robotik und andere fortschrittliche Systeme erfordern oft eine minimale Latenzzeit für Reaktionen unter einer Sekunde. Daher verlagern Lösungsentwickler einige Computing-Workloads an den Rand, um automatisierten Systemen die erforderliche Effektivität und Zuverlässigkeit zu bieten.

Edge Computing in der Automobil- und Logistikbranche

Vernetzte Fahrzeuge, Elektrofahrzeuge und autonome Fahrzeuge werden immer beliebter. Diese fortschrittlichen Technologien erfordern Sensorfusion, drahtlose Konnektivität, Energieverwaltung, Sicherheit und andere fortschrittliche Fahrerassistenzsysteme, was die Automobilproduktion komplizierter macht. Folglich müssen sich auch die Herstellungsprozesse weiterentwickeln.

Um zu veranschaulichen, wie eingebettete Computer heute Industrie 4.0-Funktionalität ermöglichen, suchen Sie nicht weiter als in der Fahrzeugherstellung und im Flottenmanagement. Zum Beispiel:

  • Kollaborative Roboter in der Fertigung
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Roboter haben eine jahrzehntelange Geschichte darin, die Automobilfertigung effizienter zu machen. Mit fortschrittlichen Technologien, die durch Edge-Computing unterstützt werden, können Hersteller wie Automobilhersteller jedoch Roboter nutzen, um Fahrzeuge mit fortschrittlicheren Designs zu bauen, die komplexere Baugruppen erfordern. Kollaborative Roboter geben Herstellern auch mehr Flexibilität als Industrieroboter und ermöglichen es ihnen, Fähigkeiten dorthin zu bewegen, wo sie benötigt werden, ohne eine kostspielige neue Infrastruktur aufzubauen.

  • Flottenmanagement

Eingebettete Computer geben Transport- und Logistikunternehmen die Möglichkeit, Vermögenswerte zu verfolgen und fortschrittliche Telematik bereitzustellen, die das Fahrerverhalten, den Leerlauf und den Kraftstoffverbrauch, die Fahrzeugleistung und Hinweise darauf überwacht, dass das Fahrzeug gewartet werden muss. Autonome mobile Roboter (AMRs) sind weitere aufstrebende Anwendungen in Lager und Logistik.

  • Autonome Fahrzeuge

Edge-Computing ist der Schlüssel zum autonomen Fahrzeugbetrieb und bietet die Möglichkeit, leistungshungrige Fahralgorithmen auszuführen und Daten schnell zu verarbeiten, damit das Fahrzeug sicher auf unerwartete Situationen reagieren kann. Darüber hinaus können eingebettete Computer in autonomen Fahrzeugen Daten von Fahrzeugen in der Nähe empfangen, um einen reibungslosen Verkehrsfluss über eine Kreuzung zu ermöglichen und bei schlechtem Wetter sichere Abstände zwischen Autos und Lastwagen auf einer Autobahn einzuhalten.

Checkliste für eingebettete Computer

Unabhängig davon, ob Ihr Anwendungsfall in der Automobilherstellung, im Transportwesen und in der Logistik oder in einer der zahlreichen anderen Branchen liegt, die von Edge Computing profitieren, müssen Lösungsentwickler genau die richtige Hardware für ihre Anwendung auswählen. Beginnen Sie mit diesen wichtigen Überlegungen zur Auswahl eingebetteter Computer:

  • Leistung
    • In erster Linie muss die von Ihnen gewählte Plattform über die für Ihren Anwendungsfall erforderliche Rechenleistung verfügen. Suchen Sie nach Optionen mit den neuesten Intel® Xeon®-, Core™- und Atom®-Prozessoren.
  • Funktionserweiterung
    • Bewerten Sie die Optionen hinsichtlich der von ihnen bereitgestellten Funktionalität, z. B. hardwarebeschleunigte Verarbeitung und präzise Bewegungssteuerung
  • Heterogene Computerlösungen
    • Eingebettete Computer können eine Vielzahl von Aufgaben erfüllen. Ziehen Sie Plattformen in Betracht, die Ihnen die Möglichkeit geben, eingebettete MXM-GPU-Module, PCI Express-Grafikkarten zu verwenden oder die mehr als einen Rechenkern integrieren, wie Edge-KI-Plattformen, GPU-Computing-Plattformen und andere eingebettete Systeme.
  • Hochwertiges Design
    • Berücksichtigen Sie nicht nur, was der eingebettete Computer leisten wird, sondern auch, wie gut er unter den Bedingungen, unter denen er verwendet wird, funktionieren wird:
      • Wärmeableitung: Berücksichtigen Sie alle Optionen für die Kühlung, einschließlich eingebetteter Computer mit lüfterlosem Design. Lüfterlose eingebettete Computer erhöhen die Haltbarkeit.
      • Hoher EMV-Standard: Die elektromagnetische Verträglichkeit (EMV) ermöglicht es einem eingebetteten Computer, in seiner elektromagnetischen Umgebung zu funktionieren und negative Auswirkungen, einschließlich elektromagnetischer Interferenz (EMI), zu verhindern.
      • Robust und gehärtet: Embedded-Computer, die für eine Vielzahl von Anwendungsfällen geeignet sind, sind in der Regel gehärtet, sodass sie in rauen Umgebungen funktionieren können, in denen sie Stößen, Vibrationen, extremen Temperaturen, Feuchtigkeit und Staub ausgesetzt sein können.
  • KI-Aktivierung
    • Die Optimierung von KI am Edge umfasst die Verwendung von eingebetteten Computern mit Unterstützung für leistungsstarke, energieeffiziente GPU-Beschleunigung oder eine GPU-Plattform, die die erforderliche KI-Engine-Verfügbarkeit liefert.
  • Kabellose Verbindung
    • Die von Ihnen gewählte eingebettete Plattform sollte drahtlose Verbindungen mit Funkfrequenzen unterstützen, die für verschiedene Regionen, in denen Ihre Lösung verwendet wird, zertifiziert sind, und um stabile und zuverlässige Verbindungen bereitzustellen.
  • Einfache Integration
    • Wählen Sie Hardware, die ein umfassendes oder konfigurierbares E/A-Set bietet, um die Integration und Anbindung an Zusatzgeräte zu vereinfachen.
  • Unterstützung
    • Übersehen Sie nicht die Bedeutung des Anbietersupports, einschließlich technischer und langlebiger Unterstützung, um die Kosten für kritische Teile am Ende der Lebensdauer (EOL) zu senken. Überlegen Sie auch, ob Ihr Anwendungsfall von teilweiser Anpassung oder privater Kennzeichnung profitieren kann.
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