Die Zukunft der Fertigung wird durch vernetzte, energieeffiziente intelligente Geräte bestimmt. IoT-Konnektivität in Kombination mit eingebettetem maschinellem Lernen wird Geschäftsmodelle, Prozesse und Dienstleistungen in der Fertigung verändern.
Fertigungsunternehmen fordern zunehmend mehr Intelligenz von ihren Maschinen, indem sie auf Daten direkt am Ort des Geschehens zugreifen. Diese Intelligenz wird eingesetzt, um die Prozesse in der Fabrikhalle zu verbessern, da die Maschinen aus Fehlern, Ausfällen und Ungenauigkeiten lernen. Durch die Verlagerung der Arbeitslast und des Lernens von der Cloud in dezentrale Einheiten entfällt der Bedarf an teurer, stromfressender und prozessorintensiver Hardware. Durch die Dezentralisierung der Hardware und die Ausstattung mit intelligenter Steuerung ist es nun möglich, die zuvor nicht genutzten Datenmengen zu nutzen und zu analysieren, um die Leistung und die Betriebsbedingungen zu verfolgen, die TCO der Anlagen zu verbessern und zu optimieren, Störungen und Ausfälle vorherzusagen und Maßnahmen zu ergreifen, bevor es zu kostspieligen Ausfällen kommt. Das Ergebnis ist eine kontinuierliche Verbesserung und eine schnellere vorausschauende Wartung.
Der Arduino Portenta H7 auf Basis des eingebetteten Framework von Edge Impulse wurde für Machine Learning am Rande entwickelt und läuft viel schneller und verbraucht weniger Strom, sodass die Verarbeitung auf dem Gerät bleibt. Die Verwendung von Arduino als dezentrales Gerät ermöglicht es Unternehmen, ihre Möglichkeiten zur Erfassung, Analyse und Bereitstellung von so gut wie allem in einer Vielzahl von Anwendungsfällen erheblich zu steigern und gleichzeitig die Kosten, die Komplexität, die Sicherheitsprobleme und die allgegenwärtige Cloud-Abhängigkeit zu vermeiden.
Automatisierte optische Inspektion mit dem Portenta Vision Shield
In diesem Video zeigt Sebastian Romero, Arduino Interactive Designer, wie mit dem Arduino Portenta die Inspektion von gefertigten Objekten automatisiert werden kann. Die Kamera scannt die Objekte selbstständig auf Defekte wie fehlende Komponenten.
Automatisierte Qualitätskontrollen in der Automobilindustrie
IDT Solutions hat die industrielle Bildverarbeitung zur Automatisierung von Inspektionen und Analysen für die Prozesskontrolle, Wartungsprüfungen und Roboterführung etc. insbesondere im Automobilbereich eingesetzt. Hier hat sich der Open-Source-Aspekt von Arduino als besonders nützlich erwiesen, um die verschiedenen Maschinentypen, die eine Verbindung und den Austausch von Daten erfordern, miteinander zu verbinden – mit Arduino als Zentraleinheit der Maschine.
Die Arduino Portenta-Familie bietet physikalisch kleinere und kostensparende Lösungen, die das Senden großer Datenmengen in die Cloud überflüssig machen und gleichzeitig die Benutzerfreundlichkeit, Geschwindigkeit und Sicherheit erhöhen. Das Arduino Portenta Vision Shield LoRa®, das speziell für dezentrale Machine-Learning-Anwendungen entwickelt wurde, ermöglicht eine stromsparende Kommunikation über große Entfernungen über das LoRa®-Funkprotokoll und LoRaWAN-Netzwerke. Es ist die perfekte Ergänzung zum leistungsstarken Arduino Portenta H7, der maschinelles Lernen on-device ermöglicht und damit den Bedarf an Kommunikationsbandbreite in einer IoT-Anwendung stark reduziert.
Die Ultra-Low-Power Himax-Kamera, die mit dem Portenta Vision Shield geliefert wird, ermöglicht Always-on Machine Vision. Das Kameramodul erkennt selbstständig Bewegungen, während sich der Portenta H7 im Stand-by-Modus befindet und weckt den Mikrocontroller nur bei Bedarf schnell auf. Der industrietaugliche Portenta H7 verfügt über zwei asymmetrische Kerne, um gleichzeitig High-Level-Code wie Protokollstacks, maschinelles Lernen oder sogar interpretierte Sprachen wie MicroPython zusammen mit Low-Level-Echtzeitaufgaben auszuführen. Dies ist wichtig, insbesondere für Industrial Internet of Things (IIoT)-Anwendungen, die die anspruchsvolle Integration von Fertigungsprozessen mit ML-Modellen, Over-the-Air-Updates und das Sammeln von Sensordaten von Geräten über vollständig verschlüsselte LoRaWAN-Funktionen bewältigen können. Arduino bietet all das und noch viel mehr, einschließlich seiner einfach zu bedienenden IDE, ohne die Komplexität oder den Overhead, an die wir uns gewöhnt haben.
Viele Unternehmen weltweit erstellen ihre Produktionsanlagen bereits auf der Grundlage dieses einfachen, aber leistungsstarken Ansatzes, um Bilder, Multi-Standard-Barcodes und QR-Codes und andere zu erkennen, zu filtern und zu klassifizieren.
Empfohlene Produkte
Arduino Portenta H7 Microcontroller-Board
BaBasiert auf einem Dual-Core-Mikrocontroller STM32H747. Unterstützt 802.11b/g/n Wi-Fi und Bluetooth 5.1.
Arduino Portenta Vision-Schild
Add-on für Arduino Portenta für Machine Vision Anwendungen.320×320 Pixel Himax HM-01B0 Kamera. Zwei MP34DT05 Mikrofone.
