Na przykład Raspberry Pi można zaprogramować do wykorzystania danych z akcelerometrów do monitorowania drgań maszyn obrotowych, co umożliwia zespołom serwisowym wykrywanie potencjalnych problemów w czasie rzeczywistym. Możliwości przetwarzania sprawiają również, że Raspberry Pi może uruchamiać modele pomagające zespołom serwisowym przewidywać nadchodzące awarie, ograniczając nieoczekiwane przestoje i zwiększając efektywność produkcji. Ta zdolność lokalnego wykonywania większych zadań obliczeniowych pozwala systemom automatyki przemysłowej opartym na Raspberry Pi działać z mniejszymi opóźnieniami i ograniczać ruch w sieci – co jest przydatne w systemach o ograniczonej przepustowości sieci.
Zarówno Arduino, jak i Raspberry Pi mogą być wykorzystywane do szybkiego i niedrogiego budowania interfejsów człowiek–maszyna (HMI). Oba ekosystemy obejmują płytki rozszerzeniowe obsługujące szeroką gamę wyświetlaczy – od prostych diod LED, poprzez wyświetlacze LCD w wysokiej rozdzielczości, aż po panele e-ink stosowane w rozwiązaniach energooszczędnych. Wejścia użytkownika można również łatwo implementować, szczególnie w świecie Arduino, gdzie producenci zewnętrzni oferują płytki rozszerzeniowe wyposażone w podzespoły interfejsu, takie jak pojedyncze przyciski czy enkodery obrotowe.
Obsługa przez Raspberry Pi wyższych protokołów komunikacyjnych, takich jak tunelowanie SSH czy sieci VPN, sprawia, że jego podłączenie do ekosystemu IoT jest bezpieczne i proste, łącznie z wdrożeniem HMI w formie panelu sterowania opartego na przeglądarce internetowej. Takie podejście pozwala na bardziej zaawansowaną analizę danych w chmurze oraz wdrażanie bardziej intuicyjnych wizualizacji w czasie rzeczywistym, obrazujących trendy wydajności procesów produkcyjnych. Ogranicza to potrzebę fizycznej obecności w odległych lub niebezpiecznych środowiskach, co poprawia bezpieczeństwo operatorów, a jednocześnie jest bardziej opłacalne.
Uczenie maszynowe w warstwie brzegowej automatyki przemysłowej
Możliwość implementowania wysoce wydajnych zasobów obliczeniowych w warstwie brzegowej automatyki przemysłowej z wykorzystaniem komputerów jednopłytkowych Arduino i Raspberry Pi zmienia charakter automatyki przemysłowej.
Oznacza to, że dane w czasie rzeczywistym, pochodzące bezpośrednio z czujników, mogą być lokalnie przechwytywane, weryfikowane, analizowane i wykorzystywane, bez odwoływania się do centralnego serwera czy zasobów chmurowych. Umożliwia to stosowanie lokalnie przetwarzanych modeli uczenia maszynowego do rozpoznawania obrazów, wykrywania anomalii i analiz predykcyjnych, co pozwala na bardziej efektywne monitorowanie w czasie rzeczywistym, usprawnia sterowanie maszynami oraz systemy kontroli jakości.
Opłacalność komputerów jednopłytkowych sprawia, że strategie uczenia maszynowego można wprowadzać bezpośrednio do samych procesów produkcji, co umożliwia szybsze i skuteczniejsze monitorowanie i sterowanie procesami. To tylko jeden ze sposobów, w jaki pojawienie się tanich komputerów jednopłytkowych, takich jak te pochodzące z ekosystemów Arduino i Raspberry Pi, obiecuje usprawnienie automatyki przemysłowej. Jeśli jesteś zainteresowany(-a) wykorzystaniem tego potencjału we własnych zastosowaniach, to Farnell dysponuje wiedzą i ofertą, które pomogą Ci rozpocząć.
Autor: Ankur Tomar, Regional Marketing Solutions Manager, Farnell
Źródło: Farnell
