{"id":370,"date":"2025-05-06T14:20:38","date_gmt":"2025-05-06T06:20:38","guid":{"rendered":"https:\/\/dummy.xtemos.com\/woodmart2\/furniture2\/?p=370"},"modified":"2025-12-16T21:53:59","modified_gmt":"2025-12-16T13:53:59","slug":"industrial-sensors-for-physical-artificial-intelligence-systems-in-the-world-of-smart-manufacturing","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.lxbchip.com\/de\/industrial-sensors-for-physical-artificial-intelligence-systems-in-the-world-of-smart-manufacturing\/","title":{"rendered":"Industrielle Sensoren f\u00fcr physische Systeme der k\u00fcnstlichen Intelligenz in der Welt der intelligenten Fertigung - Teil 2"},"content":{"rendered":"

Zuvor haben wir uns angeschaut, wie industrielle Sensoren als Nervensystem f\u00fcr physische KI-Systeme in der intelligenten Fertigung funktionieren. Sie liefern die Daten, die die Modelle des maschinellen Lernens ben\u00f6tigen, um autonome Entscheidungen zu treffen. Echtzeit-Feedback-Schleifen, die durch Sensoren erm\u00f6glicht werden, erlauben es Maschinen, sich an ver\u00e4nderte Bedingungen anzupassen und die Leistung zu optimieren. In diesem zweiten Blog werden wir uns damit befassen, wie sich industrielle Sensoren entwickeln und physische KI in der intelligenten Fertigung unterst\u00fctzen.<\/p>\n

Industrie 4.0 und IoT-Trends haben zu einer explosionsartigen Zunahme intelligenter Sensoren f\u00fcr Produktivit\u00e4t, Sicherheit und vorausschauende Wartung gef\u00fchrt, die zudem Daten f\u00fcr intelligente Entscheidungen \u00fcber Qualit\u00e4t, Werksaufr\u00fcstungen und Produktionsprognosen liefern. Anstelle von Sensoren, die nur messen und Daten zur Entscheidungsfindung an einen Controller senden, k\u00f6nnen neue Sensoren die Latenzzeit und den Durchsatz der Fabrik verbessern. Dar\u00fcber hinaus vollzieht die Industrie 5.0 bzw. die intelligente Fertigung einen bedeutenden Wandel hin zu einem auf den Menschen ausgerichteten Ansatz, der den Ausbau von Sicherheitssensoren vorantreibt, um die Zusammenarbeit von Menschen und Robotern zu erm\u00f6glichen, sowie von Umweltsensoren, die die negativen Auswirkungen von Fabriken auf die Gesellschaft verringern.<\/p>\n

Sensor-Innovationen<\/h4>\n

Um einen Sensor zu bauen, verwenden Systementwickler einen handels\u00fcblichen IC f\u00fcr jeden Operationsverst\u00e4rker (Op-Amp), die Spannungsreferenz, den Analog-Digital-Wandler (ADC), das Power-Management, die zentrale Prozessoreinheit (CPU), die Schnittstelle und die Systemfunktionen, die mit dem Sensorelement zusammenarbeiten, um das analoge Signal zu digitalisieren, zu verarbeiten und mit E\/A-Modulen zu verbinden, um die Daten an eine speicherprogrammierbare Steuerung (SPS) zu senden. Bei Sensoren in der Prozessautomatisierung kann in einigen Anwendungen auch eine optionale galvanische Trennung zwischen ADC und CPU sowie zwischen CPU und Schnittstelle erforderlich sein.<\/p>\n

IC-Anbieter haben anwendungsspezifische Analog- und Mixed-Signal-Bl\u00f6cke in einen einzigen Chip integriert, der einen Operationsverst\u00e4rker, eine Spannungsreferenz, einen ADC und ein Powermanagement umfasst, und bezeichnen ihn als Sensor Analog Front End (AFE) (siehe Abbildung 1), um eine niedrige Latenzzeit, bessere Genauigkeit, Gr\u00f6\u00dfe und Benutzerfreundlichkeit zu erm\u00f6glichen.<\/p>\n

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Abbildung 1 Entwicklung von der Sensorschnittstelle zum Sensorcontroller<\/p>\n

Neue Sensortechnologien, der Produktionsdurchsatz und die F\u00e4higkeit, unabh\u00e4ngige Entscheidungen f\u00fcr einzelne Sensoren und kooperative Entscheidungen f\u00fcr mehrere Sensoren zu treffen, ohne dass eine Steuerung erforderlich ist, haben den Bedarf an pr\u00e4ziseren AFE\/ADC und Mikrocontrollern in Sensoren erh\u00f6ht. Der Wunsch, Strom und Daten \u00fcber dieselbe Leitung oder drahtlos zu \u00fcbertragen, hat die OEMs gezwungen, neue Schnittstellenstandards einzuf\u00fchren. Schlie\u00dflich bietet KI\/ML bemerkenswerte M\u00f6glichkeiten, an denen die Kunden interessiert sind, von denen sie aber nicht wissen, wie sie sie nutzen k\u00f6nnen.<\/p>\n

Die neuen fortschrittlichen BCD (Bipolar CMOS DMOS)-Prozesse unter 90 nm, die digitale Logik mit hoher Dichte und hoher Geschwindigkeit sowie analoge Technik mit hohem Stromverbrauch und hoher Pr\u00e4zision auf demselben IC vereinen, \u00f6ffnen die T\u00fcren f\u00fcr voll integrierte Sensorsteuerungen, die \u00fcber ein Sensor-AFE hinausgehen und sogar Prozessoren in einen einzigen Chip integrieren. Die Treo-Plattform ist ein gutes Beispiel f\u00fcr einen solchen Prozess. Der \u00dcbergang zu niedrigeren Halbleiterprozessgeometrien f\u00fchrt zu niedrigeren Gate-Spannungen. Im Gegensatz zu anderen Anbietern, die niedrige 1,8 V Gate-Treiberspannungen f\u00fcr analoge Bl\u00f6cke in Prozessen von 180 nm und darunter verwenden, die gro\u00dfe Rauschentkopplungsschaltungen auf dem Chip erfordern, die die IC-Die-Gr\u00f6\u00dfe in die H\u00f6he treiben, hat onsemi bewusst 3,3 V Gate-Treiberspannungen f\u00fcr analoge Schaltungen und 1,2 V f\u00fcr digitale Logikgatter entwickelt, um die beste Dichte, Leistung und Pr\u00e4zision f\u00fcr Mixed-Signal-ICs ohne Rauschen und langfristige Zuverl\u00e4ssigkeitsprobleme zu erreichen.<\/p>\n

Zuk\u00fcnftige Trends bei industriellen Sensoren<\/h4>\n

So wie die Industrie 4.0 den Sensoren Digitalisierung, Cloud-Analytik und Intelligenz hinzuf\u00fcgte, geht es bei der Industrie 5.0 um die Interaktion zwischen Mensch und Maschine in der Fabrikhalle, die durch KI-f\u00e4hige Sensoren erm\u00f6glicht wird. Im Gegensatz zu Bildverarbeitungssensoren, die externe High-End-KI-Prozessoren mit 25 TOPS (Tera Operations Per Second) ben\u00f6tigen, ben\u00f6tigen alle anderen Arten von Sensoren integrierte KI- und DSP-Beschleuniger in den Sensor-Controller-Chips.<\/p>\n

Hier sind einige Beispiele f\u00fcr Sensor-Controller:<\/p>\n