Энергосберегающие компоненты движут промышленной эффективностью

Пока IIoT и Индустрия 4.0 традиционно фокусировались на сенсорах, переключателях, аналитике данных и связи, следующая волна цифрового производства движется за счет энергоэффективности.

Промышленные заводы среди крупнейших потребителей электричества, и надежная энергия подкрепляет каждый передовий процесс. Согласно Международному энергетическому агентству, сектор потребил 41,6% глобальной электроэнергии в 2016 году.

Эффективное управление питанием держит промышленных роботов работающими с минимальным простоем — где каждая миллисекунда на счету. Помимо надежности, улучшения эффективности могут разблокировать значительную экономию ресурсов.

Множество стратегий могут повысить энергетическую производительность, включая:

• Планирование производства в соответствии с пиками возобновляемой энергии.
• Оптимизация скорости работы роботов вместо простого ускорения программ, потенциально повышая экономию до 30%.
• Использование 3D печати для сокращения отходов материала.
• Внедрение превентивного обслуживания для снижения энергии, затрачиваемой на ремонт.
• Ретрофит умных счетчиков и удаленных контроллеров там, где возможно.
• Реализация полностью автоматизированной среды «lights-out», снижающей энергопотребление на полу и в системах объекта.
• Выбор низкоэнергетических компонентов повсеместно.

Именно комбинация этих мер — а не одиночная тактика — дает реальные результаты.

Энергосберегающие компоненты

Несколько новых продуктов теперь предлагают существенное снижение потребления. Основные моменты:

Infineon Technologies – EasyPACK 2B Hybrid SiC Power Module

EasyPACK 2B Infineon, часть 1200-В семейства, сочетает карбид кремния (SiC) с технологией IGBT для достижения более 99% системной эффективности. С частотой переключения до 48 кГц, он обеспечивает более высокую плотность мощности и меньшую площадь радиатора благодаря более низким потерям SiC.

Гибридный модуль EasyPACK 2B предлагает более высокую плотность мощности и 48 кГц переключения. (Изображение: Infineon Technologies AG)

STMicroelectronics – STM32WBx5 & STM32G4 Микроконтроллеры

STM32WBx5 объединяет двухъядерную обработку с Bluetooth 5, OpenThread и ZigBee 3.0 связностью. Его режим shutdown 13 нА, адаптивное масштабирование напряжения и реальный ускоритель ART обеспечивают ультра-низкое потребление для сенсоров, носимых, дронов и IoT-устройств.

STM32G4 добавляет два аппаратных математических ускорителя, ускоряющих вычисления на базе CORDIC, улучшая управление двигателями и фильтрацию сигналов при снижении энергопотребления в приложениях умной фабрики и управления энергией.

MCU STM32WBx5 STMicro обеспечивают ультра-низкое потребление с интегрированной связностью. (Изображение: STMicroelectronics)

Ускорители STM32G4 улучшают производительность и энергоэффективность. (Изображение: STMicroelectronics)

Microchip Technology – Smart Embedded Vision & PolarFire FPGA

Инициатива Smart Embedded Vision Microchip поставляет FPGA-центричный IP и инструменты для низкоэнергетических, компактных машинного зрения дизайнов. Семейство PolarFire предлагает на 30–50% ниже потребление, чем SRAM-базированные FPGA, и в 5–10 раз ниже статическое потребление, идеально для edge compute и термически ограниченных сред.

Smart Embedded Vision Microchip предоставляет низкоэнергетический IP машинного зрения. (Изображение: Microchip Technology Inc.)

Renesas Electronics – RX72M Микроконтроллер

Семейство RX72M приносит интегрированный контроллер EtherCAT slave, 1 МБ SRAM и 4 МБ флеш — делая его первым RX микроконтроллером с такой емкостью. Проектированный для компактных промышленных роботов, ПЛК, удаленного I/O и шлюзов, он сокращает площадь платы примерно на 50% по сравнению с более ранними моделями.

Устройства RX72M сокращают площадь печатной платы примерно на 50%. (Изображение: Renesas Electronics Corp.)

Eta Compute – TENSAI Machine-Learning SoC

TENSAI доставляет классификацию изображений, обнаружение ключевых слов и пробуждение в ультра-низкоэнергетическом режиме. Его delay-insensitive логика позволяет работу при самом низком напряжении питания, и классификация одного изображения потребляет всего 0,4 мДж — в 30 раз меньше, чем конкурирующие решения.

Резюме

Промышленная автоматизация будет расти, пока IoT заменяет устаревшие системы. Продвинутая робототехника, AI, облачная аналитика и сенсорные сети — питаемые вибрационно-собираемыми или светово-собираемыми источниками — переформуют производство. Хотя начальные капиталожатраты на Индустрию 4.0 высоки, энергоэффективные системы, заменяющие старые компоненты, доставят долгосрочную экономию затрат.

>> Эта статья была первоначально опубликована на нашем партнерском сайте Electronic Products: «Достижение энергоэффективности на заводском полу».