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    如何在智能工業中應用LoRa ?ST白皮書助您決策

    發布時間:2023-10-31 責任編輯:lina

    【導讀】隨著越來越多的公司考慮用 LoRa 連接物聯網系統,ST 發布了一份白皮書,論述 如何在智能工業中用 LoRa 連接監測工況的預測性維護系統選擇合適的 sub-GHz 網絡絕非易事。 可選方案非常多,其中 NB-IoT和 Sigfox是兩個人氣最高的技術,ST為想要組建物聯網的企業提供聯網解決方案,例如,Discovery Kit B-L462E-CELL1 和 ST4SIM,或者支持Sigfox 的軟硬件工具,網絡選擇結果通常會長期影響生產運營,因此,選擇面太廣可能會讓一些團隊陷入困境,糾結到底該選哪一個方案。因此,讓我們探討一下選擇 sub-GHz 網絡時應注意的事項,以及白皮書可以提供哪些幫助。


    如何在智能工業中應用LoRa ?ST白皮書助您決策


    隨著越來越多的公司考慮用 LoRa 連接物聯網系統,ST 發布了一份白皮書,論述 如何在智能工業中用 LoRa 連接監測工況的預測性維護系統。選擇合適的 sub-GHz 網絡絕非易事。 可選方案非常多,其中 NB-IoT和 Sigfox是兩個人氣最高的技術,ST為想要組建物聯網的企業提供聯網解決方案,例如,Discovery Kit B-L462E-CELL1 和 ST4SIM,或者支持Sigfox 的軟硬件工具,網絡選擇結果通常會長期影響生產運營,因此,選擇面太廣可能會讓一些團隊陷入困境,糾結到底該選哪一個方案。因此,讓我們探討一下選擇 sub-GHz 網絡時應注意的事項,以及白皮書可以提供哪些幫助。


    應用層面考慮


    在工況監測和預測性維護中需要注意些哪些問題?


    如何在智能工業中應用LoRa ?ST白皮書助您決策

    工業設備上的 LoRa 傳感器節點


    工況監測和預測性維護應用在各個行業中越來越受歡迎,為企業維護保養設備提供了新的解決方案,并有機會把生產效率提高到新的水平。兩種方案都跟蹤記錄設備或基礎設施的磨損程度和完整性,其中,預測性維護使用機器學習來預測故障。工況監測和預測性維護可以徹底改變智能工廠或城市的運營模式,因此,人氣越來越高。然而,要想取得預想的效果,必須為工況監測和預測維護建設一個強大的通信網絡,以承載節點設備捕獲的各種傳感器數據。因此,正確選擇sub-GHz技術至關重要。


    當考慮選擇哪種技術時,開發小組必須記住工況監測和預測性維護的相關特性。事實上,許多應用是在缺乏傳統基礎設施的偏遠地區,例如,石油鉆井平臺、采礦場和大型農業區,這只是其中的幾個例子。在這些應用環境中,通常沒有移動數據網絡。因此,開發小組必須弄清楚如何在這些偏遠地區創建一個可以擴容的網絡,答案是需要滿足成本效益和可以擴容兩個條件。網關購置維護成本過高,行不通。同樣,隨著新需求的迅速出現,團隊必須能夠擴展網絡容量。


    基礎設施監控和資產跟蹤需要注意什么?


    白皮書論述的考慮因素也同樣適用于越來越依賴 LoRa 的其他應用,例如,基礎設施監控和資產跟蹤。當跟蹤橋梁的裂縫或材料完整性時,無論周圍的材料或基礎設施在什么位置,信號都必須傳送到網關。同樣,在跟蹤資產時沒有選對網絡技術可能會在成本和能源方面付出昂貴的代價。事實上,選擇功耗非常低的設備至關重要,因為在基礎設施監控和資產跟蹤的地方通常沒有電源為網絡節點供電。


    LoRa 和技術考慮因素


    在選擇Sub-GHz 網絡中需要注意什么?


    如何在智能工業中應用LoRa ?ST白皮書助您決策

    基礎設施監控越來越受歡迎


    白皮書旨在幫助團隊簡化決策過程。事實上,為了確定到底哪一個網絡技術適合某一個應用,工程師通常還會考慮技術的基本特性,例如,網絡傳輸距離和穩健性。網關和中繼必須相距多遠?網絡使用什么調制方法?是否有糾錯機制來處理數據包丟失或信號干擾?這些問題的答案至關重要。在工業環境中,來自其他設備的寄生信號可能會導致嚴重的問題。同樣,當資產從一個大陸流向另一個大陸時,了解技術在世界不同地區的運行方式也至關重要。


    團隊經常關注的另一個技術考慮因素是網絡的擴容能力。開發小組滿足需求的效率如何?通常,隨著被監控設備的數量或被跟蹤資產的數量增加,需要大幅增加網絡節點的數量。然而,并非所有配置都是一樣的。在某些情況下,添加大量終端設備可能會很麻煩。因此,團隊必須提前思考并了解支持設備數量增長的容易度。另一個問題是確定延長網絡傳輸距離的容易度。在基礎設施監控這個用例中,添加節點也意味著更遠的傳輸距離。


    為什么還要考慮安全和功耗?


    開發小組在選擇 sub-GHz 網絡時還必須考慮一些新技術考慮因素,中之一是信息安全。一般來說,工況監測或預測性維護對安全性的要求不是很高,雖然對安全有要求,但工業泵的磨損狀況數據是風險較低的信息。相反,新出臺的政府報告政策和報告透明度法規正在改變資產跟蹤和基礎設施監控的安全性要求,因為這些應用涉及非常敏感的信息。資產相關信息泄露可能會損害某人的隱私,而公共基礎設施的數據外泄可能會導致國家安全危機,某些組織會利用數據外泄對安保較弱的設施發起攻擊。


    如何在智能工業中應用LoRa ?ST白皮書助您決策

    The STEVAL-ASTRA1B


    能源消耗是一個新的考慮因素。工況監測和預測性維護通常依靠電池供電設備。因此,開發小組始終關注能耗。然而,基礎設施監控和資產跟蹤帶來了新的功耗挑戰。例如,當改用太陽能電池時,設備必須保持高能效。同樣,跟蹤公共基礎設施的前提是網絡節點的續航能力必須長達數年,而這只有在電流消耗極低的情況下才能實現。很多時候,射頻芯片是功耗最大的組件。因此,選對網絡對解決方案的性能和可行性影響很大。


    開發資源


    雖然白皮書主要探討工況監測和預測性維護,但我們可以看到書中提出的觀點也適用于其他應用場景。因此,白皮書是團隊為其應用選擇合適的 sub-GHz 網絡的切入點。ST 還提供開發工具,讓開發者快速測試 LoRa應用項目。例如,STEVAL-ASTRA1B 是一款開發套件及參考設計,板載STM32WB5MMG藍牙網絡控制器和執行sub-GHz 協議的STM32WL55JC 無線微控制器,以及各種傳感器,是令人興奮的原型設計和實驗平臺。我們甚至還提供資產跟蹤云應用程序DSH-ASSETRACKING,以縮短開發周期。


    如何在智能工業中應用LoRa ?ST白皮書助您決策

    The STDES-CBMLoRaBLE


    若想尋找適合工業環境的開發資源,開發小組可以選用STDES-CBMLoRaBLE。這個開發套件包括 STEVAL-ASTRA1B的藍牙控制器和 sub-GHz 微控制器,不同的是所配備的傳感器都通過了工業認證,并提供振動分析和傾斜監測專用算法。因此,工程師可以在這塊板子上動手開發工況監測或基礎設施監控,以及預測性維護應用。我們甚至提供支持 AWS云 的軟件解決方案DSH-PREDMNT,幫助用戶配置設備、記錄數據、執行信息可視化,以及隨時隨地從云端監測資產。


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