Covid-19-pandemialla on ollut oma vaikutuksensa sulautettujen järjestelmien markkinakehityksessä ja se on merkittävästi lisännyt koneoppimiseen liittyvän automaation, ilmaisun ja edge-prosessoinnin suosiota.

Samalla aikaan, kun asiakaskunnan keskuudessa digitalisaation liittyviä suunnitelmia on vauhditettu, puolijohdeteollisuudella on ollut vaikeuksia vastata kasvaneeseen kysyntään. Joustavuutta vaaditaankin tästä syystä koko tuotantoketjulta aina kortti- ja järjestelmäsuunnittelusta alkaen. Tämä on ollut jatkuvasti suuri haaste alan teollisuudelle koko kuluneen vuoden aikana.

Haasteeseen vastaamiseen ei riitä pelkästään se, että joustavuutta on edge-prosessoinnin toteuttamisen sekä laitetyyppien ja tekniikoiden käytön suhteen, vaan että myös joustavuutta löytyy tavoissa, miten edge-järjestelmät saadaan toimimaan eri puolilla IoT-verkkoja. Microchipin tarjonnassa on laaja valikoima teknologioita ja omaa valmistuskapasiteettia, joita hyödyntäen on mahdollista tarjota loppukäyttäjälle hänen haluamallaan teknologialla toteutettuja ratkaisuja.

Yhtenä esimerkkinä voidaan mainita ohjelmoitavilla FPGA-piireillä toteutettavat älykkäät kuvasensorit, joissa on mukana paikallista koneoppimista. Tämä edellyttää, että kuvankäsittelyn tarvitsemat koneoppimisen avainalgoritmit ovat itse kamerassa sen sijaan, että datastriimejä lähetettäisiin pilveen. Tällä tavoin saadaan vasteaikoja lyhennettyä, tehonkulutusta pienennettyä ja IoT-verkossa tarvittavia datavaatimuksia vähennettyä.

FPGA-teknologian käyttö mahdollistaa myös sen, että suunnittelijat voivat kehittää omia koneoppimisen sovelluksia tai virittää olemassa olevia koneoppimissovelluksia omia erikoistarpeitaan varten. Tällä tavoin on mahdollista saada enemmän suorituskykyä reunalaitteissa toimiviin erityissovelluksiin tuotantolinjalla suoritettavasta laadunvarmistuksen vianilmaisusta tuotantolinjan ohjausjärjestelmiin.

Esimerkiksi uusimpaan Microchipin FPGA-kehitysalustaan on lisätty uusia antureita, jotka on yhdistettävissä teollisuusstandardin mukaisiin kameroihin 1 Gb/s:n liitännällä ja enimmillään 1,5 Gb/s:n vastaanotolla kaistaa kohden. Tarve yhä suorituskykyisemmille liitännöille kasvaa, kun suunnittelijat ovat siirtymässä käyttämään entistä suuremmilla resoluutioilla varustettuja kameroita yhä tarkempien yksityiskohtien taltioimiseksi ja paikallisesti tapahtuvan prosessoinnin tehostamiseksi. Näin pyritään estämään paikallisverkon ylikuormittumista ja mahdollistamaan tuottavuuden parantuminen olemassa olevassa infrastruktuurissa.

Siinä missä nopeat ethernet-verkot ovat yhä yleisemmin käytössä teollisissa edge-sovelluksissa, reunalaitteessa oleva FPGA-ratkaisu mahdollistaa, että suunnittelijat voivat konfiguroida järjestelmän eri teollisuusverkoille kuten Profibus- tai Hart-verkolle. Verkkoprotokollien joustavasti tapahtuva lisääminen FPGA-suunnitteluun vähentää verkkosolmujen ja yhdyskäytävien tarvitseman koon ja monimutkaisuuden määrää, mikä onkin ollut pääasiallinen suuntaus nyt ja ensi vuonna.

Koneoppiminen on myös mahdollista toteuttaa laajassa valikoimassa mikro-ohjaimia, joita käytetään esimerkiksi reunalaitteiden ennakoivan huollon ja ylläpidon sovelluksissa. Microchip on läheisessä yhteistyössä ohjelmistokehittäjien kanssa, jotka kehittävät algoritmeja edistyneiden kuviontunnistuksen ohjelmistojen suorittamiseksi sensoreiden välittömässä läheisyydessä olevissa mikro-ohjaimissa. Näin on mahdollista toteuttaa yhä paikallisemmin tapahtuva laitteistojen valvonta tunnistamalla datasta ne kuviot, jotka indikoivat laitteen olevan vaarassa mennä epäkuntoon ja jopa laitteessa olevan ongelmakohdan sijainnin.

Tämä taas mahdollistaa laitteiden poistamisen verkosta hallitusti osana ennalta aikataulutettua ylläpito- tai huoltotoimea, jolloin tarvittavat varaosat on voitu tilata jo valmiiksi etukäteen. Näin eivät pääse yllättämään ennalta-arvaamattomat vikatilanteet, jotka saattaisivat pysäyttää tuotantolinjat aiheuttaen miljoonien dollarien tuotantomenetykset ja toimitusten viivästymisten mukanaan tuomat ongelmat asiakaskunnalle.

Koneoppimisen ohjelmoinnin integroitu tukiympäristö on jatkuvassa kehitysvaiheessa, jossa hyödynnetään toimittajilta tai itse sovelluksista saatavaa dataa, lisätään signaalin tunnistuksen ja luokittelun tarkkuutta sekä parannetaan koko järjestelmän suorituskykyä.

Korkean tason data näistä edge-järjestelmistä välitetään myös pilvipalveluihin, joiden merkitys on lisääntynyt vuoden 2022 aikana, minkä seurauksena näiden järjestelmien turvallisuudesta on tullut avainkysymys.

Mitä useampia laitteita ollaan yhdistämässä IoT-järjestelmään, tulee suunnittelijoiden ottaa huomioon sovellusten lisääntyvä haavoittuvuus vihamielisille kaappauksille ja se, että edge-solmut ovat yleisesti varsin alttiita turvallisuutta uhkaaville hakkeroinneille. Tästä syystä on ilmeinen tarve langattomasti (OTA) suoritettaville päivityksille, jotta edge-järjestelmän IoT-laitteiden turvallisuusominaisuudet pysyvät ajan tasalla.

OTA-päivitykset ovat jo nyt pääosin käytössä turvallisuudeltaan kriittisissä järjestelmissä, muutoinhan verkkoon olisi helppo ujuttaa haitallista koodia edge-solmusta käsin. Microchip on yhteistyössä kaikkien merkittävien pilvipalveluiden toimittajien kanssa takaamassa, että noudatetaan viimeisimpiä turvallisuusstandardeja. Tällä toimialalla markkinat kasvavat nopeasti tällä hetkellä.

Toiminnallisesta turvallisuudesta on myös tulossa tärkeä asia teollisuussovelluksissa, jolloin kuljettajaa avustavissa ADAS-teknologoissa ja itseohjautuvissa autoissa käytettävät suunnittelumenetelmät ovat löytämässä tiensä teollisuuden tuotantotiloihin.

Monet teollisuudenalat ovat seuranneet autoelektroniikan viitoittamaa tietä ottamalla käyttöön ISO9000-laatustandardit ja Microchipin näkemyksen mukaan sama kehityskulku on meneillään myös ISO26262-standardin käyttöönotossa teollisuussovellusten suunnitteluissa. Tieto ja ymmärrys siitä, miten järjestelmätasolla jokin asia voi mennä vikaan, mitä seurauksia siitä on ja miten vikaantumistapahtuma saadaan hoidettua hallitusti ja turvallisesti, on parhaiten hallussa autoelektroniikan toimijoilla ja siitä on parhaillaan tulossa tärkeä teknologia verkon reunalla toimivan IoT:n alueella.

Tällä hetkellä pullonkaulana on vielä komponenttien saatavuuden rajallisuus, mutta tilannetta voidaan parantaa yhteistyöllä eri toimijoiden kanssa. Microchipin periaatteena on aina toimia läheisessä yhteistyössä asiakkaiden suunnitteluprojekteissa ja näin tullaan toimimaan vastaisuudessakin. Microchipin omien tuotantotilojen tarjoaman kapasiteetin ansiosta yhtiöllä on hyvät mahdollisuudet vaikuttaa komponenttien saatavuuteen ja mikro-ohjainten ohjelmointiosaaminen yhdistettynä FPGA-teknologian käyttöön antaa suunnittelijoille mahdollisuuksia joustavasti välttää tarjonnassa esiintyvät pullonkaulat.

On selvää, että digitalisaatio on tärkeä osa nyt ja tulevaisuudessa teollisuuden suunnitteluissa ja erityisesti edge-järjestelmien suunnittelussa. Asiakaskunnalle on tarjolla suuri valikoima vaihtoehtoja alkaen edge-järjestelmissä tarvittavista nopeilla liitännöillä varustetuista älysensoreista ja FPGA-prosessoinnista päätyen mikro-ohjaimilla suoritettaviin koneoppiviin algoritmeihin.

Läheinen yhteistyö puolijohdevalmistajien kuten Microchipin kanssa on paras keino taata sujuva pääsy edge IoT -järjestelmien markkinoille. Aikaisessa vaiheessa aloitettu tiedonvaihto ja yksityiskohtainen suunnittelu yhteistyökumppanin kanssa auttaa toimitusketjun rakentamisessa sellaiseksi, että edge IoT:n toteuttamisessa tarvittavat teknologiat ovat saatavissa juuri silloin kun niitä tarvitaan voimakkaasti lisääntyvästä kysynnästä huolimatta.