Ştiri

Multă vreme, informatica industrială a funcționat într-un mod simplu: senzorii și mașinile din fabrică generau date, care apoi erau procesate de un server central sau de o platformă cloud. Rezultatele veneau sub formă de tablouri de bord, rapoarte sau semnale de control. Uneori durau câteva secunde, alteori câteva minute. Această metodă a funcționat suficient de bine pentru monitorizare și analiză pe termen lung.

Însă modul în care funcționează automatizarea fabricilor se schimbă. Mediile de producție de astăzi au nevoie de control al calității care se desfășoară în timp real, de mentenanță predictivă care are loc înainte de o defecțiune și de roboți mobili autonomi care pot naviga prin configurații de etaje în schimbare. Aceste aplicații nu funcționează mai bine doar pentru că procesează mai rapid. Au nevoie de asta. Trimiterea datelor către cloud și așteptarea unui răspuns nu mai este suficient de rapidă.

Această schimbare este cea care face ca inteligența artificială de la margine să fie mai populară în fabrici: mutarea inteligenței dintr-un centru de date îndepărtat în locul unde este nevoie de ea. Aceasta nu este doar o teorie. Schimbă deja modul în care selecția hardware-ului este efectuată de producători, integratori de sisteme și ingineri de automatizare.

Argumente pentru procesarea la marginea tehnologiei

Edge computing se referă la procesarea datelor acolo unde sunt create, în loc să fie trimise în altă parte. Aceasta înseamnă că, într-un mediu de producție, un computer încorporat, montat pe sau în apropierea unei linii de producție, ia decizii local. Face acest lucru analizând fluxurile de date de la camere, citind intrările senzorilor și rulând modele de inferență, fără a fi nevoie să fie conectat la cloud tot timpul.

Există numeroase dovezi care arată că beneficiile practice sunt reale. Latența variază de la sute de milisecunde la doar câteva. Utilizarea lățimii de bandă scade considerabil, deoarece doar rezultatele procesate, nu fluxurile de date brute, trebuie să fie transmise în amonte. Și poate cel mai important, pentru industriile reglementate, datele operaționale sensibile rămân locale. Acest lucru face ca acestea să fie mai puțin susceptibile de a fi atacate de hackeri și facilitează respectarea regulilor de guvernanță a datelor.

International Data Corporation afirmă că cheltuielile globale pentru soluții de edge computing vor ajunge la 380 de miliarde de dolari până în 2028. Utilizările industriale precum fabricile, infrastructura energetică, transporturile și asistența medicală sunt motorul unei mari părți din această creștere. În aceste domenii, costul timpilor de nefuncționare este de mii de dolari pe minut, iar marja de eroare este foarte mică.

Unde intră în scenă inteligența artificială

Edge computing în sine este valoros. Însă convergența hardware-ului edge cu inteligența artificială este locul unde are loc adevărata transformare. PC-urile încorporate moderne, echipate cu acceleratoare AI dedicate, pot rula modele sofisticate de învățare automată, viziune computerizată pentru detectarea defectelor, recunoașterea anomaliilor pentru mentenanța predictivă și interfețe în limbaj natural pentru depanarea echipamentelor, direct în fabrică.

Să luăm în considerare un exemplu practic. O stație de inspecție a calității de pe o linie de ambalare trebuie să identifice produsele defecte cu o rată de câteva sute de unități pe minut. O abordare bazată pe cloud ar necesita transmiterea în flux a imaginilor de înaltă rezoluție de pe o cameră către un server la distanță, procesarea acestora și returnarea unei decizii de acceptare/respingere, totul într-o fracțiune de secundă înainte de sosirea următorului produs. Variabilitatea rețelei în sine face ca acest lucru să fie nesigur la viteza de producție.

Un computer cu inteligență artificială la marginea clădirii care rulează același model de vedere la nivel local elimină complet această dependență. Decizia se ia în milisecunde, sistemul funcționează independent de condițiile rețelei, iar singurele date care părăsesc șantierul sunt jurnalul sumar al rezultatelor inspecțiilor. Aceasta nu este o îmbunătățire marginală. Este o arhitectură fundamental diferită.

Ce să cauți în hardware-ul Industrial Edge AI

Selectarea hardware-ului potrivit pentru implementările de inteligență artificială la periferie necesită echilibrarea mai multor factori care nu apar de obicei pe fișa tehnică a consumatorilor. Mediile industriale impun constrângeri pe care hardware-ul de calcul de uz general pur și simplu nu este conceput să le gestioneze.

Management termic și design fără ventilator

Ventilatoarele reprezintă o problemă în mediile industriale. Acestea introduc piese mobile care se uzează, atrag contaminanți care deteriorează circuitele și creează cicluri de întreținere care întrerup producția. PC-urile încorporate fără ventilator utilizează răcire pasivă prin radiatoare proiectate și carcase optimizate termic. Nu este vorba doar despre durabilitate, ci despre costul total de proprietate. Un sistem care funcționează fiabil ani de zile fără intervenții de întreținere reduce sarcina operațională în moduri care se agravează pe durata de viață a unei implementări.

Căutați sisteme evaluate pentru o gamă largă de temperaturi de funcționare. În majoritatea mediilor din fabrici, un interval de -20°C până la 60°C (-4°F până la 140°F) este standardul minim. Mediile mai dure - depozitare la rece, incinte exterioare, turnătorii - pot necesita toleranțe și mai largi.

Accelerare dedicată AI

Rularea inferenței învățării automate pe un procesor de uz general este posibilă, dar este ineficientă pentru sarcinile de lucru de producție. Industria a convergut în jurul acceleratoarelor bazate pe GPU - în special platforma NVIDIA Jetson - ca standard pentru IA încorporată. Aceste module oferă putere de procesare dedicată IA (măsurată în TOPS sau trilioane de operații pe secundă) în cadrul puterii și al anvelopei termice a unui sistem încorporat.

Ecosistemul Jetson acoperă o gamă largă de performanță, de la Jetson Orin Nano pentru sarcini de inferență mai ușoare până la Jetson AGX Orin pentru aplicații de înaltă performanță, cu mai multe camere și mai multe modele. Alegerea modulului potrivit depinde de complexitatea volumului de lucru și de necesitatea de a rula un singur pipeline de inferență sau mai multe simultan.

Densitatea I/O și conectivitatea la rețea

Un computer cu inteligență artificială la periferie nu există izolat. Se conectează la camere, senzori, PLC-uri, actuatoare și rețele în amonte. Numărul și tipul de porturi disponibile - Gigabit Ethernet (inclusiv PoE pentru alimentarea camerelor IP), USB 3.2, COM serial, magistrală CAN, I/O digitală - determină cât de flexibil se integrează un sistem în infrastructura existentă. Porturile LAN multiple sunt deosebit de importante pentru segmentarea rețelelor de tehnologie operațională (OT) și tehnologia informației (IT), o cerință tot mai mare în instalațiile preocupate de securitatea cibernetică.

Aprovizionare pe termen lung și asistență pe durata ciclului de viață

Implementările industriale nu sunt electronice de larg consum. Un sistem de viziune artificială validat pentru o linie de producție poate necesita replicare în mai multe unități pe parcursul mai multor ani, iar unitățile de înlocuire pot fi necesare la un deceniu după instalarea inițială. Acest lucru face ca disponibilitatea pe termen lung a produselor să fie un criteriu de selecție critic - unul care diferențiază producătorii de hardware industrial de companiile care își reîmprospătează cataloagele la fiecare douăsprezece luni.

Controlul la nivel de componentă în design este, de asemenea, important. Producătorii care dețin BIOS-ul, designul plăcii de bază și firmware-ul pot oferi configurații personalizate, angajamente extinse pentru ciclul de viață și timpi de răspuns mai rapizi atunci când sunt necesare modificări - fără a depinde de deciziile unor terțe părți.

Potrivirea hardware-ului potrivit aplicației

Nu fiecare aplicație necesită același nivel de putere de procesare a inteligenței artificiale. Înțelegerea volumului de muncă ajută la determinarea platformei potrivite și a nivelului de investiție potrivit.

Abordarea Contec: Condusă de inginerie, pregătită pentru aplicații

La Contec, abordarea noastră privind hardware-ul AI de la periferie își are rădăcinile în 50 de ani de proiectare a platformelor de calcul industrial pentru medii critice. Suntem un producător cheie în ecosistemul Jetson al NVIDIA, construind computere AI robuste, fără ventilator, proiectate de la zero pentru funcționare industrială continuă, neadaptate din designuri de consum sau comerciale.

Seria noastră DX de computere edge AI acoperă întreaga gamă Jetson, de la Orin Nano la AGX Orin, fiecare fiind găzduit într-o carcasă compactă, fără ventilator, cu funcționare la temperaturi variate, multiple porturi LAN Gigabit, stocare NVMe și conectivitate 4G LTE opțională. Fiecare sistem este susținut de angajamente de furnizare pe termen lung, capabilități BIOS personalizate și control al designului până la nivel de placă, ceea ce înseamnă că atunci când aplicația dvs. necesită o configurație non-standard, o putem livra fără întârzierile sau compromisurile care apar din lucrul în jurul unui catalog de produse fix.

Pentru aplicațiile care nu necesită accelerare AI dedicată, seria noastră BX de PC-uri integrate fără ventilator, alimentate de procesoare Intel de la Atom la Core i7 de a 13-a generație, oferă aceeași fiabilitate de nivel industrial și suport pe termen lung pentru sarcinile tradiționale de edge computing, achiziție de date și control.

De ce echipele de inginerie aleg Contec:

• 50 de ani de expertiză în informatică industrială: Încredere acordată de liderii din domeniul sănătății, apărării și automatizării
• Controlul designului la nivel de BIOS: Configurații personalizate fără dependențe de la terți
• Cicluri de viață extensibile: Protejarea investiției în implementare
• Parte a Grupului Daifuku: scară globală de producție cu venituri anuale de peste 273 milioane de dolari
• Proiectat, integrat și susținut din Melbourne, Florida: Cu peste 600 de angajați la nivel global

Noțiuni introductive: De la evaluare la implementare

Dacă evaluați hardware de inteligență artificială de edge pentru un proiect viitor, fie că este vorba de o nouă aplicație de viziune artificială, o implementare de mentenanță predictivă sau o inițiativă de inteligență la nivelul întregii fabrici, cel mai productiv prim pas este o conversație despre mediul și cerințele dumneavoastră specifice.

Fiecare implementare este diferită. Numărul de camere, complexitatea modelului de inferență, constrângerile fizice ale instalației, arhitectura rețelei, cerințele de reglementare, toate acestea determină recomandarea corectă de hardware.

O abordare universală nu funcționează la periferie, motiv pentru care Contec oferă configurații personalizate pe lângă gama noastră standard de produse.