O ciclo atual de desenvolvimento e suporte de produtos é rápido. Os produtos incorporados detectam falhas de software e hardware e fornecem informações sobre o comportamento do usuário para fornecer aos engenheiros os dados necessários para garantir que o equipamento esteja operando corretamente e melhorando continuamente.
Nem todos os equipamentos industriais podem ser facilmente conectados para suportar estes produtos incorporados. Mesmo os produtos projetados para a Internet das Coisas (IoT) apresentam problemas de conexão, como interferência eletromagnética (EMI), restrições de largura de banda e cabos longos.
O advento da tecnologia System on Chip (SoC) habilitada para Bluetooth fornece aos engenheiros conectividade perfeita e potência de microprocessador para suporte integrado de aprendizado de máquina (ML). Combinar conectividade com análises inteligentes é uma ferramenta importante no ciclo de design e suporte, de passivo a proativo.
A coleta inteligente de dados muda o desenvolvimento e o suporte de produtos
O desenvolvimento e o suporte de produtos bem-sucedidos exigem o uso de dados. Os designers que não entendem como o cliente usa o produto, incluindo em que eles confiam, quais recursos são complicados ou têm vulnerabilidades, podem ter dificuldade em atualizar iterativamente o produto para o nível que o usuário deseja. Da mesma forma, o pessoal de suporte não pode solucionar problemas de forma adequada sem conhecer o comportamento do usuário, o status do sistema, as condições ambientais e outros dados críticos antes ou no momento do problema.
Produtos com conectividade moderna integrada e recursos de análise podem tornar as iterações de projeto e o suporte mais eficazes. Produtos incorporados e beacons inteligentes podem detectar condições ambientais, como temperatura, umidade e pressão do ar, e podem detectar aceleração multieixo, luz ambiente e campos magnéticos. O carimbo de data/hora do Real Time Clock (RTC) permite que os dados sejam associados a outros eventos do sistema ao usar análises integradas ou ao transmitir para um servidor em nuvem via Bluetooth.
Por exemplo, um farol inteligente conectado a um sistema de movimento linear em um ambiente industrial pode detectar aumento de vibração à medida que a umidade aumenta. O processador integrado pode então alertar o engenheiro de manutenção sobre a necessidade de lubrificação adicional. Esse diagnóstico proativo de falhas pode reduzir o tempo de inatividade do equipamento e os custos de manutenção.
Os projetistas de produtos também podem usar dados ambientais e de vibração registrados para melhorar versões futuras de sistemas de movimento linear. Por exemplo, eles podem recomendar um lubrificante diferente que dure mais tempo em condições úmidas. Eles também podem redesenhar o sistema de lubrificação para melhor protegê-lo contra influências externas.
Implementando Desafios e Soluções
Para aproveitar a vantagem da coleta aprimorada de dados no ambiente IOT, os engenheiros devem otimizar a coleta e análise de dados. A transferência de qualquer informação para a nuvem para análise é inerentemente atrasada e reduz a segurança dos dados. Sistemas embarcados e beacons inteligentes resolvem esse problema integrando recursos de IA e ML ao próprio dispositivo. Esses sistemas Edge AI e TinyML contêm modelos de software dimensionados que permitem ao processador extrapolar de forma inteligente com base nos dados do mundo real recebidos.
As funções integradas de ML podem ser simples para combinar dados de vibração, dados ambientais e registros de data e hora globais, ou complexas para prever requisitos de manutenção com base em tendências de dados. Seja complexo ou simples, o módulo ML pode receber e processar dados em tempo real sem ocupar recursos de rede, proporcionando assim uma visão oportuna das mudanças e minimizando o consumo de energia.
Em última análise, porém, os beacons inteligentes e os sistemas embarcados precisam comunicar o status com outros dispositivos ou servidores na rede. Muitos projetos de sistemas tradicionais possuem conexões seriais com fio por meio de protocolos como PROFIBUS, DeviceNet, CANOpen e Modbus RTUs. Dispositivos mais modernos contam com protocolos Ethernet de baixa latência, como PROFINET, EtherCAT, EtherNet/IP ou Ethernet POWER. No entanto, tanto as comunicações seriais quanto as Ethernet exigem que cabos de dados e de energia sejam instalados na fábrica, e os seguintes desafios incluem EMI, atenuação de sinal durante transmissões de cabos longos e investimento em instalações necessárias para mitigar riscos de tropeços e fornecer acesso para veículos dirigidos ou autônomos.
A comunicação de radiofrequência (RF) de curto alcance usando o protocolo Bluetooth supera muitos desses desafios. Algumas versões do Bluetooth, como o Bluetooth de baixa potência (BLE), utilizam a energia de uma bateria tipo botão para emitir sinais fortes em um alcance de 150 metros, eliminando a necessidade de linhas de energia e de dados.
O sinal BLE opera na banda de 2,4 GHz, que também suporta algumas redes celulares e Wi-Fi. Embora as bandas compartilhadas possam resultar em interferência na rede e redução da integridade do sinal, elas são as bandas mais confiáveis para superar barreiras visuais, como paredes e equipamentos. Para superar problemas de LOS e interferência, muitos sistemas BLE podem empregar redes em malha, usando o Protocolo de Internet Versão 6 (IPv6) para interconectar dispositivos BLE e conectá-los à nuvem (Figura 1). O posicionamento estratégico de pontos de acesso Bluetooth também aumenta a força e a integridade do sinal na rede mesh.