Die passenden Prozessoren für dein IoT-Projekt

Mehr Leistung, weniger Energieaufnahme

Das auf dem NXP i.MX8 basierende SMARC-sAMX8X-Modul zeichnet sich durch eine niedrige Energieaufnahme aus und ist damit vor allem für den Einsatz in vernetzten Endgeräten in Anwendungen wie industrieller Automatisierung, Industriesteuerungen, Robotertechnik und HMI geeignet. Bei der i.MX8-Reihe handelt es sich um eine Weiterentwicklung der i.MX6-Familie für den industriellen Temperaturbereich von -40 bis +85°C mit mehr Leistung, die sich umfassend skalieren lässt. Mit der i.MX8-Serie in einer Dual- oder Quad-Core-Konfiguration lassen sich bis zu drei Displays gleichzeitig steuern. Eine umfassende System-Konnektivität wird durch mehrere Hochgeschwindigkeits-Schnittstellen-Optionen sichergestellt.

Bild: Kontron S&T AG

Single-Board-Computer pITX und Raspberry Pi

Als Alternative zu einem COM mit einem i.MX8 kann auch ein kompakter 2,5″ Embedded Single-Board-Computer im Pico-ITX-Format oder ein Raspberry Pi in Erwägung gezogen werden. Der pITX-iMX8M SBC ist mit einem Dual- oder Quad-Core NXP i.MX8M (Mini) bestückt und zeichnet sich durch eine hohe Grafikleistung und erweiterte Konnektivität aus. Damit bietet es sich als kostenoptimierte, ARM-basierte Single-Board-Computer-Lösung für Embedded-Anwendungen in der Fertigung sowie als IoT-Gateway an. Auch SBCs mit Raspberry Pi als Compute Module lassen sich heute in verschiedenen Anwendungen einsetzen, z.B. bei HMI, M2M, Infotainment, in Daten-Gateways und an Sensorköpfen. Bisher stand dem industriellen und kommerziellen Einsatz von Raspberry Pi vor allem die mangelnde professionelle Unterstützung entgegen. Auch wenn es bisher im Gegensatz zu SMARC, COM Express und Qseven noch an einer Standardisierung fehlt, hat Raspberry Pi hohes Potenzial, sich als Ergänzung zu den Standard-Industrie-Plattformen zu etablieren. Kontron bietet seit kurzem ein Industrial Starterkit an, mit dem sich zügig ermitteln lässt, ob das Raspberry Compute Module die Applikationsanforderungen erfüllen kann. Das Kit umfasst ein Entwickler-Board nach SBC-Spezifikationen, ein Raspberry Pi Compute Module 3 Light und eine SD-Card mit vorkonfiguriertem Raspian Betriebssystem. Der Weg zum Prototyp und damit zum fertigen Produkt lässt sich mit dem Starterkit deutlich verkürzen.

Bild: Kontron S&T AG

SMARC-Modul mit bis zu fünf TSN-fähigen Ethernet-Ports

Die nahtlose Verbindung zwischen Feldebene, OT und IT ist die zwingende Voraussetzung für deterministische, Ethernet-basierte und damit ‚echte‘ Industrial-IoT-Systeme. Möglich wird dies durch den Time Sensitive Networking Standard IEEE 802.1 TSN zusammen mit OPC UA. Mit dem hochintegrierten SMARC-sAL28 auf Basis des NXP Layerscape LS1028 mit Arm Cortex-A72 bietet Kontron die derzeit kostengünstigste Lösung für die Implementierung TSN-fähiger IoT-Gateways an. Das Modul ist u.a. mit bis zu fünf integrierten TSN-fähige 1GB Ethernet-Ports und einen integrierten Switch direkt aus dem Controller ausgestattet.

Seiten: 1 2 3Auf einer Seite lesen

Das könnte Sie auch Interessieren

Bild: Fraunhofer IEM
Bild: Fraunhofer IEM
Effiziente Produktionsplanung: KI reduziert Aufwand bei Schulte Kartonagen um 25%

Effiziente Produktionsplanung: KI reduziert Aufwand bei Schulte Kartonagen um 25%

Welcher Liefertermin steht wann an? Wie aufwändig muss die Maschine umgerüstet werden? Ist das benötigte Material bereits geliefert? Um die Reihenfolge verschiedener Kundenaufträge optimal zu planen, müssen Produktionsplaner:innen eine Vielzahl von Faktoren kennen und einschätzen. Bei Schulte Kartonagen hat ab sofort ein intelligenter KI-Assistent alle Faktoren im Blick – und macht Vorschläge für die effiziente Planung der Produktion. Gefördert wurde die Zusammenarbeit mit dem Fraunhofer IEM und den Universitäten Paderborn und Bielefeld im it’s OWL-Projekt ARISE.

Bild: schoesslers GmbH
Bild: schoesslers GmbH
appliedAI Institute for Europe launcht kostenlosen KI-Onlinekurs

appliedAI Institute for Europe launcht kostenlosen KI-Onlinekurs

Das gemeinnützige appliedAI Institute for Europe stellt den kostenfreien Online-Kurs ‚AI Essentials‘ zur Verfügung, der es Interessierten ermöglicht, in die Welt der Künstlichen Intelligenz einzusteigen. Konzepte wie maschinelles Lernen und Deep-Learning sowie deren Anwendungsmöglichkeiten und Auswirkungen auf unser Leben und unsere Wirtschaft sind Teile der umfassenden Einführung.

Bild: Trumpf SE + Co. KG
Bild: Trumpf SE + Co. KG
Künstliche Intelligenz macht Fabriken clever

Künstliche Intelligenz macht Fabriken clever

Seit dem Siegeszug des Chatbots ChatGPT ist künstliche Intelligenz in aller Munde. Auch in der industriellen Produktionstechnik kommt KI mit großen Schritten voran. Lernende Maschinen machen die Fertigung effizienter. Wie funktioniert das genau? Das können Interessierte auf der EMO Hannover 2023 vom 18. bis 23. September erfahren. Die Weltleitmesse für Produktionstechnologie wird ihr Fachpublikum unter dem Claim ‚Innovate Manufacturing‘. mit frischen Ideen inspirieren und künstliche Intelligenz spielt dabei ihre Stärken aus.

Bild: Mitsubishi Electric Corporation, Japan
Bild: Mitsubishi Electric Corporation, Japan
KI-gestütztes Analysetool für moderne Produktionslinien

KI-gestütztes Analysetool für moderne Produktionslinien

Das Data-Science-Tool Melsoft MaiLab von Mitsubishi soll Unternehmen bei der Digitalisierung ihrer Fertigung und unterstützen und so deren Produktivität steigern. Die neue Lösung ist eine intuitive, bedienerzentrierte Plattform, die KI nutzt, um Abläufe automatisch zu verbessern. Sei es Abfallvermeidung durch geringere Ausschussmengen, weniger Stillstandszeiten durch vorbeugende Wartung oder Senkung des Energieverbrauchs durch Prozessoptimierung.

Bild: Fraunhofer IGD
Bild: Fraunhofer IGD
Software Arrange beschleunigt Absortierprozesse

Software Arrange beschleunigt Absortierprozesse

In Kombination mit einer Augmented-Reality-Brille bietet eine neue Software des Fraunhofer IGD digitale Unterstützung von Absortiervorgängen. Zusammengehörige Bauteile werden direkt im Sichtfeld der Beschäftigten an der Produktionslinie farblich überlagert. Anwender im Automotive-Bereich können so etwa durch beschleunigte Prozesse und eine minimierte Fehleranfälligkeit Kosten reduzieren.