照片人物: 意法半導體MEMS及感測器事業群類比元件產品部工業與功率轉換部門總經理Domenico Arrigo
工業IoT技術的發展，正推動工業技術的新一輪演進。工廠車間的製造流水線上，AI技術的引進，實現了設備分散控制的次世代自動化功能，使得工廠的作業環境變得更加安全，人機互動介面也變得更加友好；精確的數位化能源控制和優化使用，電機馬達技術的改進，讓工業機械的能源使用效率變得更高；利用安全的工業IoT網路，將各種工業設備的資訊分類提取，彙聚到雲端，不僅提升了整個系統的效率，而且也大大降低了系統的維護成本。不斷成熟的技術和實實在在的好處，提升了工業市場對智慧化技術的需求，讓更多半導體IC相關產業在這個發展穩健的市場中找到新的商機。
來自IHS Markit的資料顯示，2018年至2021年，整體工業市場年複合成長率為6%，其中安全與影像監控成長率高達18.9%，其次是製造與流程自動化7.2%，電力能源7.1%，建築業與家居控制5.6%，而從營收規模來看，製造與流程自動化市場則是最大一塊。
在製造與流程自動化應用中，提升工業設備的可靠度（整體設備效率和可用時間）是製造業關注和努力的一項重點，因為流水線設備上的一個小故障，都可能造成整個製造過程中斷，特別是這種故障無法及時發現的時候，情況可能會變得很糟糕。而現在，隨著感測器及相關技術的發展，借助AI技術，很多故障不僅可以被及時發現，甚至還能被預測出來。
為了保障工業流程自動化的效率，工廠設備的維護策略從壞了再修、定期維護更換、即時監測缺陷，到現在第四個級別----預測性維護，即以先進技術分析感測資料，預測機器的可靠性。
狀態監測是預測性維護(Predictive Maintenance)的主要內容之一，是針對機器狀態參數（例如溫度、振動）的監測，根據參數變化來判斷機器是否會有異常，一般是偵測機器可能發生異常的參數大幅變化。
“根據統計，在工業應用中，預測性維護，可以省下12%預訂修復成本，使維護成本減少30%，機器故障時間減少50%，故障率降低70%！”意法半導體MEMS及感測器事業群類比元件產品部 工業與功率轉換部門總經理Domenico Arrigo介紹說。
預測性維護架構 資料來源: 意法半導體(ST)
預測性維護原理是受監測設備透過感測器擷取到機器資料，經由連網傳到資料管理中心進行分析，會產生有兩個動作,例如資料顯示超載會燒掉馬達,機器就會損壞，控制中心會即刻採取行動發出示警或關掉馬達。另一動作，控制中心經過處理分析傳送到雲端透過人工智慧分析，發出報告給工作人員進行決策採取行動，再加上整合ERP等其他系統，及時進行維護或是其他措施，降低生產設備損壞的可能性。進行維修可行性分析，定出維修計畫。
工業馬達監測資料信號鏈
Domenico Arrigo表示，透過大量的各式不同的感測器系統，監測與預測性維護可以在工業應用中的流程及品質管控環境發揮關鍵作用。如，「空氣管理」系統的壓力測量結果，可監測連結供電網之空氣壓縮機，在不同階段下的效能指標；濕度感測器用於暖通空調系統（HVACsystems），可控制水蒸汽量，或協助調整溫度和噴出速度等參數；在苛刻的生產環境中，測量操作溫度變得非常重要，傳感系統可偵測耗損或不當的電子接連、超載、接觸不良、相位不平衡等電子相關問題，保證系統的穩定。
意法半導體(ST)工業監測用各式感測器
Domenico Arrigo表示，在感測器節點中，人工智慧技術則將預測性維護技術提升至一個全新水準。以電機馬達系統的故障偵測為例，過去，工程人員透過感測器上嵌入式快速傅立葉轉換（Fast Fourier Transform，FFT）來進行電機異常振動功能分析，針對特定臨界值設定警報（這部分需要手動人工完成），偵測潛在缺陷，以便阻隔不正常的振動。現在，相較於FFT 分析，AI技術大大改善FFT資料分析效率，特定臨界值不需要每一次都進行人工調教，藉由海量資料「學習過程」產生的人工智慧模型，可濃縮成裝載於MCU內部的神經元，這些神經元能夠在不同環境不同設備中，更為準確快速地偵測設備故障。傳統感測器由此變身新一代智慧感測器，有關預測的大量計算工作被直接配置在感測器節點，節省了雲端資源，增加通信效率，這同樣也是邊緣計算技術的應用範疇。意法半導體(ST)的工業MCU加感測器，配上AI技術都可以變成這樣的智慧感測器。
STM32Cube.AI將AI融入設計
意法半導體STM32系列MCU開發套件已將AI技術納入工具包，設計人員可以預先訓練好的神經網路輸入STM32Cube.AI轉換工具，自動快速產生STM32優化程式庫，簡化AI開發的難度。目前，STM32Cube.AI可互通于最先進的深度學習設計架構，可依據客戶需求“培養”出適應各種場合的AI應用。同時，為保證工業系統的安全，ST使用了MCU嵌入式安全功能來防止非侵入式攻擊，透過加裝通過驗證（CC EAL5+）的安全性群組件，防範實體與邏輯攻擊。
意法半導體的預測性維護技術解決方案，將工業IoT的感測器網路狀態監測與AI技術結合起來，為次世代智慧工廠提供更高的可靠性和更低的維護成本，助力他們在未來市場佔據有有利位置。
