IoT für Unternehmen: Herausforderungen für PCB-Designer im Jahr 2020
„IoT für Unternehmen“ war 2019 eines der größten technischen Schlagworte, und viele Analysten versprachen eine bessere Geschäftseffizienz und höhere Gewinne durch die Verbindung von einfach allem im Büro. Mittlerweile werden reale Probleme, die durch die Verbindung von Geschäfts-Assets gelöst werden können, immer deutlicher, und es lassen sich praktische Möglichkeiten für Innovationen erkennen. Ich würde argumentieren, dass wir uns vom 1990er-Äquivalent von Enterprise-IoT wegbewegen und in ein Jahrzehnt eintreten, in dem nützliche Anwendungen weit kommerzialisiert werden können.
Die Ideen für die Implementierung von Enterprise-IoT ignorieren manchmal die Hardware-Herausforderungen sowie die wirtschaftliche Machbarkeit und versprechen der Welt Vorteile, während sie die Kosten ignorieren. Auf der Softwareseite sind große Unternehmen damit beschäftigt, die Software-Architektur zu entwickeln, die erforderlich ist, um diese Anwendungen Wirklichkeit werden zu lassen, so dass die Entwickler von eingebetteter Hardware letztendlich in der Lage sein werden, innovative neue Produkte für eine Enterprise-IoT-Umgebung zu schaffen. Lassen Sie uns einen Blick auf einige wichtige Möglichkeiten in diesem Bereich werfen und die Hardware-Herausforderungen aufschlüsseln.
Enterprise-IoT: Drei Design-Herausforderungen
Die Liste der Ideen für Enterprise-IoT-Anwendungen ist lang, aber sie alle stellen einige gemeinsame Herausforderungen an das PCB-Design für Geräte dar. Designer müssen sich den Herausforderungen in einem oder mehreren der folgenden Bereiche stellen:
Mehrere Wireless-Protokolle
Wenn Sie nicht vorhaben, alle Unternehmens-Assets mit Twisted-Pair-Kabeln zu verbinden, müssen Sie für die Kommunikation ein drahtloses Protokoll wählen. Aber welches ist am besten für Enterprise-IoT-Geräte geeignet? Diese Frage ist nicht so einfach zu beantworten, vor allem weil es mehr als ein Dutzend möglicher drahtloser Protokolle für die Vernetzung gibt. Jeder ist mit Bluetooth und WiFi vertraut, aber es gibt noch eine ganze Liste anderer Drahtlosprotokolle, die sich in Reichweite, Datenrate, Frequenz und Anwendungszweck unterscheiden. Für diese Anwendungen werden Protokolle bevorzugt, die in lizenzierten Frequenzbändern arbeiten, um Interferenzen zu vermeiden.
Sie werden höchstwahrscheinlich mehrere Drahtlosprotokolle benötigen, um eine Reihe von Kommunikations- und Konfigurationsoptionen zu ermöglichen. Anwendungen mit kurzer Reichweite und moderater Datenrate wie Bluetooth werden wahrscheinlich neben Anwendungen mit größerer Reichweite und geringerer Datenrate wie LoRaWAN eingesetzt werden müssen. Da Telekommunikationsunternehmen jetzt in den Markt für Unternehmen einsteigen, sind zellulare IoT-Protokolle (NB-IoT und LTE-M) eine nützliche Option für die Übertragung kleiner Datenmengen über eine größere Reichweite. Werfen Sie einen Blick in diesen Artikel, um weitere Informationen über Protokolle zu erhalten, die in einer Enterprise-Umgebung verwendet werden können.
PCB designers need to be prepared to accommodate multiple wireless frequencies in their boards alongside digital components to provide data processing. Smartphone makers have solved a lot of layout and space problems by integrating everything into a variety of SoCs/SiPs, but custom board designers may not have this luxury. Pay attention to best practices for isolating RF circuit blocks from digital components, planning return paths, and designing a stackup to accommodate these aspects of mixed-signal design.
Low Power Design for Mobile Devices
Just like most enterprise IoT applications won’t be communicating over copper, they probably won’t be receiving power over copper either. Designers need to minimize power usage in mobile devices by opting for lower power components and eliminating unnecessary functions. To extend lifetimes, designers can consider adding some energy harvesting (thermoelectric, RF, piezoelectric, or other methods) capabilities to a device.
Edge Data Processing vs. Cloud Data Processing
This is a major decision that will determine the level of embedded processing power and memory that must be placed in the device. If your device is simply gathering sensor data and uploading it to a base station, then you won’t need much beyond a microcontroller or small FPGA. If your enterprise device needs to run prediction or classification in the field and in real-time, then you need to pack significant processing power into your embedded device. You’ll also need to scale your memory depending on the amount of data being stored or processed; applications involving high resolution images and video require much more memory than sensor data.
Diese Enterprise-IoT-Anwendung der Bildsegmentierung und -verfolgung aus Videoströmen benötigt erhebliche platineneigene Verarbeitungsleistung und Speicherplatz.
Dies widerspricht in gewisser Weise dem vorherigen Punkt, da diese Art von ML/KI-Algorithmen auf aktueller Hardware eine riesige Menge Strom verbrauchen. IC-Startups bringen jedoch neue ASICs und SoCs auf den Markt, die speziell für KI-Berechnungsaufgaben mit geringerem Stromverbrauch eingesetzt werden können. Sobald diese neuen Elemente auf den Markt kommen, werden Designer mehr Tools zur Verfügung haben, mit denen sie dedizierte KI-Funktionen direkt auf ihren Geräten bereitstellen können, anstatt sich bei diesen rechenintensiven Aufgaben auf die Cloud zu verlassen.
Einheitliche Datenformate
Wenn Sie über ein Standard-TCP/UDP-Protokoll arbeiten, sind die Paketformate bereits starr definiert und die Datenformate sind in eingebettete Betriebssystemabbilder eingebaut. Je nach Ihrer Anwendung müssen Sie möglicherweise ein neues einheitliches Datenformat erzwingen. In Bereichen wie dem industriellen IoT erzwingen die IPC-CFX-Standards ein einheitliches Datenformat für die Maschine-zu-Maschine-Kommunikation in der Fabrikhalle – ein solcher Standard kann sicherlich auch anderswo angewendet werden. Dieser spezielle Standard kann in verschiedenen Protokollen angepasst werden, so dass es sich eher um eine Nachrichtenstruktur als um einen neuen drahtlosen Standard handelt.
IoT für Unternehmen: Möglichkeiten für Embedded Entwickler
Bei der Implementierung einer Vision ist Software genauso wichtig wie Hardware. Alle Enterprise-IoT-Geräte sind effektiv eingebettete Systeme mit unterschiedlichem Komplexitätsgrad. Jeder der oben vorgestellten Anwendungsbereiche erfordert ein gewisses Maß an Software-Engineering, sowohl beim Ein- als auch beim Ausschalten eines neuen Geräts.
Anwendungsbereiche wie KI für Kundenerfahrungen, Asset-Tracking und prädiktive Analysen haben in der Entwickler-Community von Open-Source-Software bereits bedeutende Innovationen erlebt. Kundenspezifische Code- und Anwendungsbeispiele für eine Vielzahl von Anwendungen gibt es bereits in Hülle und Fülle für Desktop-, Web- und Cloud-Anwendungen. Wenn eine dieser Anwendungen in einer Enterprise-IoT-Umgebung an die Edge verschoben werden soll, muss der Code für diese Anwendungen so angepasst werden, dass er auf eingebetteten Geräten läuft. Unterstützende Dienste, die in einem privaten Netzwerk, einer privaten Unternehmens-Cloud oder einer öffentlichen Cloud laufen, müssen ebenfalls so angepasst werden, dass sie Daten von eingebetteten Geräten empfangen und verarbeiten können.
API-Entwickler werden eine entscheidende Rolle dabei spielen, diese Schnittstelle zwischen Edge-Geräten, einem Enterprise-Netzwerk und externen Interessengruppen in die Realität umzusetzen. Genau wie bei verbundenen Produktionsanlagen in einer industriellen IoT-Umgebung bietet die Ausführung von HTTP-Anfragen mit JSON-Daten einen hervorragenden Rahmen für die schnelle Verbindung von kundenspezifischen Edge-Geräten mit Enterprise-Netzwerken. Jeder Softwareentwickler, den ich kenne, hat Erfahrung im Umgang mit JSON-Datenstrukturen; diese Art der Standardisierung ermöglicht es jedem, von erfahrenen Entwicklern bis hin zu Jungunternehmern, an der Entwicklung von Enterprise-IoT teilzunehmen.
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