วงจรการพัฒนาและสนับสนุนผลิตภัณฑ์ในปัจจุบันดำเนินไปอย่างรวดเร็ว ผลิตภัณฑ์ที่ฝังตัวสามารถตรวจจับความล้มเหลวของซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์ และรับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรมของผู้ใช้ โดยให้ข้อมูลที่จำเป็นแก่วิศวกรเพื่อให้แน่ใจว่าการทำงานปกติและการปรับปรุงอุปกรณ์อย่างต่อเนื่อง
แต่ไม่ใช่ว่าอุปกรณ์อุตสาหกรรมทั้งหมดจะสามารถเชื่อมต่อได้อย่างง่ายดายเพื่อรองรับผลิตภัณฑ์แบบฝังเหล่านี้ แม้แต่ผลิตภัณฑ์ที่ออกแบบมาสำหรับ Internet of Things (IoT) โดยเฉพาะก็อาจประสบปัญหาการเชื่อมต่อ เช่น สัญญาณรบกวนแม่เหล็กไฟฟ้า (EMI) ข้อจำกัดแบนด์วิดท์ และสายเคเบิลที่ยาวเกินไป
การเกิดขึ้นของเทคโนโลยี System on Chip (SoC) ที่เปิดใช้งาน Bluetooth ช่วยให้วิศวกรสามารถบรรลุการเชื่อมต่อที่ราบรื่นและประสิทธิภาพอันทรงพลังของไมโครโปรเซสเซอร์ ทำให้รองรับการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) ในตัวได้ การรวมการเชื่อมต่อเข้ากับการวิเคราะห์อัจฉริยะเป็นเครื่องมือสำคัญในการออกแบบและสนับสนุนวงจรการเปลี่ยนจากการตอบสนองเชิงโต้ตอบไปสู่การมองการณ์ไกลเชิงรุก
การรวบรวมข้อมูลอัจฉริยะได้เปลี่ยนแปลงการพัฒนาและการสนับสนุนผลิตภัณฑ์
การพัฒนาและการสนับสนุนผลิตภัณฑ์ที่ประสบความสำเร็จจำเป็นต้องใช้ข้อมูล หากนักออกแบบไม่เข้าใจวิธีที่ลูกค้าใช้ผลิตภัณฑ์ รวมถึงคุณลักษณะที่พวกเขาต้องพึ่งพา คุณลักษณะใดที่ยุ่งยากหรือมีช่องโหว่ ก็เป็นเรื่องยากที่จะทำซ้ำและอัปเกรดผลิตภัณฑ์ให้อยู่ในระดับที่ผู้ใช้ต้องการ ในทำนองเดียวกัน หากไม่เข้าใจพฤติกรรมของผู้ใช้ สถานะของระบบ สภาพแวดล้อม และข้อมูลสำคัญอื่นๆ ก่อนหรือระหว่างเกิดปัญหา เจ้าหน้าที่ฝ่ายสนับสนุนก็ไม่สามารถแก้ไขปัญหาได้อย่างเต็มที่
ผลิตภัณฑ์ที่มีการเชื่อมต่อออนบอร์ดที่ทันสมัยและความสามารถในการวิเคราะห์สามารถทำให้การออกแบบซ้ำและการสนับสนุนมีประสิทธิภาพมากขึ้น ผลิตภัณฑ์ที่ฝังตัวและบีคอนอัจฉริยะสามารถตรวจจับสภาพแวดล้อม เช่น อุณหภูมิ ความชื้น และความกดอากาศ และยังสามารถตรวจจับความเร่งแบบหลายแกน แสงโดยรอบ และสนามแม่เหล็กได้อีกด้วย ด้วยการใช้การประทับเวลานาฬิกาเรียลไทม์ (RTC) ข้อมูลสามารถเชื่อมโยงกับเหตุการณ์ระบบอื่น ๆ เมื่อใช้ฟังก์ชันการวิเคราะห์ออนบอร์ดหรือออกอากาศไปยังเซิร์ฟเวอร์คลาวด์ผ่าน Bluetooth
ตัวอย่างเช่น บีคอนอัจฉริยะที่เชื่อมต่อกับระบบการเคลื่อนที่เชิงเส้นในสภาพแวดล้อมทางอุตสาหกรรมอาจตรวจจับการสั่นสะเทือนที่เพิ่มขึ้นเมื่อมีความชื้นเพิ่มขึ้น จากนั้น โปรเซสเซอร์ออนบอร์ดสามารถแจ้งเตือนวิศวกรซ่อมบำรุง โดยเตือนพวกเขาว่าจำเป็นต้องมีการหล่อลื่นเพิ่มเติม การวินิจฉัยข้อผิดพลาดเชิงรุกนี้สามารถลดเวลาหยุดทำงานของอุปกรณ์และค่าบำรุงรักษาได้
ผู้ออกแบบผลิตภัณฑ์ยังสามารถใช้ข้อมูลการสั่นสะเทือนและสิ่งแวดล้อมที่บันทึกไว้เพื่อปรับปรุงระบบการเคลื่อนที่เชิงเส้นในอนาคต ตัวอย่างเช่น พวกเขาอาจแนะนำน้ำมันหล่อลื่นอื่นที่สามารถใช้งานได้เป็นระยะเวลานานขึ้นภายใต้สภาวะที่มีความชื้น พวกเขายังอาจออกแบบระบบหล่อลื่นใหม่เพื่อปกป้องระบบจากอิทธิพลภายนอกได้ดียิ่งขึ้น
การดำเนินการตามความท้าทายและแนวทางแก้ไข
เพื่อให้บรรลุถึงข้อได้เปรียบของการรวบรวมข้อมูลที่ได้รับการปรับปรุงในสภาพแวดล้อม IoT วิศวกรจะต้องเพิ่มประสิทธิภาพการรวบรวมและการวิเคราะห์ข้อมูล การส่งข้อมูลใดๆ ไปยังระบบคลาวด์เพื่อการวิเคราะห์จะทำให้เกิดความล่าช้าและลดความปลอดภัยของข้อมูล ระบบสมองกลฝังตัวและบีคอนอัจฉริยะช่วยแก้ปัญหานี้ด้วยการผสานรวมฟังก์ชัน AI และ ML เข้ากับตัวอุปกรณ์ ระบบ Edge AI และ TinyML เหล่านี้มีโมเดลซอฟต์แวร์ที่ลดขนาดลงซึ่งช่วยให้โปรเซสเซอร์ทำการอนุมานอัจฉริยะตามข้อมูลที่ได้รับในโลกแห่งความเป็นจริง
ฟังก์ชัน ML ในตัวสามารถทำได้ง่ายเพียงแค่จับคู่ข้อมูลการสั่นสะเทือน ข้อมูลสิ่งแวดล้อม และการประทับเวลาทั่วโลก หรือซับซ้อนพอๆ กับการคาดการณ์ความต้องการในการบำรุงรักษาตามแนวโน้มของข้อมูล ไม่ว่าจะซับซ้อนหรือเรียบง่าย โมดูล ML สามารถรับและประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์โดยไม่ต้องใช้ทรัพยากรเครือข่าย ทำให้ได้รับข้อมูลเชิงลึกอย่างทันท่วงทีเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงต่างๆ และลดการใช้พลังงานให้เหลือน้อยที่สุด
อย่างไรก็ตาม บีคอนอัจฉริยะและระบบฝังตัวจำเป็นต้องสื่อสารสถานะกับอุปกรณ์หรือเซิร์ฟเวอร์อื่นผ่านเครือข่ายในท้ายที่สุด การออกแบบระบบแบบดั้งเดิมจำนวนมากใช้โปรโตคอล เช่น PROFIBUS, DeviceNet, CANOpen และ Modbus RTU สำหรับการเชื่อมต่อแบบอนุกรมแบบมีสาย อุปกรณ์สมัยใหม่ต้องใช้โปรโตคอลอีเทอร์เน็ตที่มีความหน่วงต่ำ เช่น PROFINET, EtherCAT, EtherNet/IP หรือ Ethernet POWERLINK อย่างไรก็ตาม การสื่อสารทั้งแบบอนุกรมและอีเทอร์เน็ตจำเป็นต้องมีการวางข้อมูลและสายไฟในโรงงาน และความท้าทายที่ตามมา ได้แก่ การรบกวนทางแม่เหล็กไฟฟ้า การลดทอนสัญญาณระหว่างการส่งผ่านสายเคเบิลยาว และการลงทุนด้านสิ่งอำนวยความสะดวกที่จำเป็นเพื่อบรรเทาอันตรายจากการสะดุด และจัดให้มีการเข้าถึงสำหรับการขับขี่หรือยานพาหนะที่เป็นอิสระ
การสื่อสารด้วยความถี่วิทยุช่วงสั้น (RF) โดยใช้โปรโตคอล Bluetooth เอาชนะความท้าทายหลายประการที่กล่าวมาข้างต้น บลูทูธบางเวอร์ชัน เช่น บลูทูธพลังงานต่ำ (BLE) สามารถใช้พลังของแบตเตอรี่ปุ่มเพื่อส่งสัญญาณแรงๆ ภายในระยะ 150 เมตร จึงไม่จำเป็นต้องใช้สายไฟและสายเคเบิลข้อมูล
สัญญาณ BLE ทำงานบนย่านความถี่ 2.4 GHz ซึ่งรองรับเครือข่ายเซลลูลาร์และ Wi Fi บางเครือข่ายด้วย แม้ว่าการแบ่งปันย่านความถี่อาจนำไปสู่การรบกวนเครือข่ายและลดความสมบูรณ์ของสัญญาณ แต่ก็เป็นย่านความถี่ที่เชื่อถือได้มากที่สุดในการเอาชนะสิ่งกีดขวางในแนวการมองเห็น เช่น ผนังและอุปกรณ์ เพื่อเอาชนะปัญหาแนวสายตาและการรบกวน ระบบ BLE จำนวนมากสามารถใช้เครือข่ายแบบตาข่าย และใช้อินเทอร์เน็ตโปรโตคอลที่ 6 (IPv6) เพื่อเชื่อมต่ออุปกรณ์ BLE เข้าด้วยกันและกับระบบคลาวด์ (รูปที่ 1) การวางฮอตสปอต Bluetooth อย่างมีกลยุทธ์ยังช่วยเพิ่มความแรงและความสมบูรณ์ของสัญญาณภายในเครือข่ายแบบตาข่ายได้อีกด้วย