Silicon Labs（芯科科技）攜手Waites公司，基于MG24多協議SoC打造支持人工智能和機器學習（AI/ML）且可適配不同工廠、設備類型與運行環(huán)境的預測性維護解決方案，為工業(yè)設備提供完善的基于傳感器的狀態(tài)監(jiān)測（Condition Based Maintenance , CbM）。

MG24的可靠性與安全通信能力，使其成為數據密集型、電池供電傳感器的理想選擇。MG24的外圍設備反射系統(PRS)可讓采集系統以更高速率采集數據，同時將時間關鍵型任務從CPU中卸載。這使得系統可運行更復雜的濾波器，提升抗混疊效果，在不降低效率的前提下實現更高保真度的信號分析。

由于EFR32無線設備共用通用的軟件生態(tài)系統且具備跨設備兼容性，Waites能夠在采用其他芯科科技設備的早期解決方案中利用時間同步功能。這意味著，即便從早期的第一臺平臺產品升級到MG24這類更新的第二代平臺芯片，振動分析與濾波算法也無需大幅重寫即可直接復用?？缙脚_的穩(wěn)定性降低開發(fā)成本，加速遷移過程，確保狀態(tài)監(jiān)測應用的性能穩(wěn)定一致。

Waites在工業(yè)環(huán)境中提供卓越的狀態(tài)監(jiān)測

在當今競爭激烈的工業(yè)環(huán)境中，若認為所有基于傳感器的狀態(tài)監(jiān)測解決方案都大同小異，那就大錯特錯了。對于大型倉庫和工廠而言尤為如此：傳統有線系統需要鋪設數英里線纜及其他昂貴的物理基礎設施，更不用說人工采集數據所耗費的時間。

Waites正通過規(guī)模化提供高保真無線振動監(jiān)測，展現物聯網連接的無限可能，其優(yōu)勢是傳統系統無法比擬的。通過設計芯片級定制硬件、同步數據采集、片上AI分析和無線網絡，Waites為客戶提供保持設備持續(xù)運轉所需的精度和響應速度。

設計挑戰(zhàn)

旨在提供高保真、同步、可擴展的無線監(jiān)測，精準捕捉設備細微故障，避免傳統人工巡檢遺漏問題導致的高額停機損失。

解決方案

Waites基于芯科科技的MG24無線SoC，打造包含定制天線、固件與軟件的全棧解決方案，不僅提供高性能狀態(tài)監(jiān)測傳感器，還通過先進AI分析給出針對性修復建議。

開發(fā)成果

該方案不僅能采集更精準的數據，還能精確定位軸不對中、軸承缺陷等問題，而非僅發(fā)出簡單警報。因此，Waites的客戶每年累計節(jié)省的停機成本超過3億美元。

通過AI驅動的預防性維護消除停機時間

工業(yè)設施運行著大量電機、泵、齒輪箱、輸送機、風機等設備，每類設備都有其特有的故障點。設備故障導致的非計劃停機會造成巨大的財務影響，其造成的損失往往遠超機器本身的成本。如今許多振動監(jiān)測系統僅在參數超過閾值時發(fā)出警報，卻無法檢測早期缺陷或診斷根本原因。車間及其他工業(yè)環(huán)境需要在設備出現故障早期跡象時，就采取果斷措施。對核心基礎設施與運營狀態(tài)進行持續(xù)評估，有助于發(fā)現、預警并解決運行異常問題。通過分析和解釋各種類型機動化移動機械的狀態(tài)，企業(yè)可以最大限度地減少計劃外停機時間，增強資產生命周期管理和維護部署，最終降低安全風險。

然而，要監(jiān)測工廠內成百上千的設備資產，無線傳感器必須具備低功耗、易部署、無需集成即能可靠通信的特點。Waites在該領域深耕近二十年，憑借全天候、即插即用的在線監(jiān)測技術，為工廠和設施管理者提供運營狀態(tài)的全面視圖。其系統配備各類傳感器與網關，可遠程監(jiān)測、分析三軸振動與溫度數據，滿足大范圍設施覆蓋需求。

時間同步在狀態(tài)監(jiān)測中至關重要

Waites相較于競爭對手的核心優(yōu)勢，在于其自主完成全部數據分析。憑借自研振動分析技術，以及基于全球50萬個傳感器、8萬億條傳感器采集數據訓練的AI機器學習算法，Waites能對潛在故障提供更細致的分析洞見。

這使得時間同步成為Waites解決方案的關鍵環(huán)節(jié)。通過實時對齊多傳感器振動數據，Waites可區(qū)分軸不對中、轉子不平衡、結構松動等相似故障特征，精準判定故障類型。數據分析能力越強，故障診斷的精度就越高。

時間同步還能實現設備機組間的數據關聯分析，單個部件的調整影響可傳導至相連的軸、聯軸器或軸承。若無同步測量，大量關鍵洞察將會丟失，診斷精度會退化為僅能發(fā)出普通警報。

在狀態(tài)監(jiān)測中使用AI驅動系統的優(yōu)勢

Waites公司表示：與芯科科技合作，讓我們能提供競爭對手無法比擬的高級振動監(jiān)測功能與靈活性。利用MG24內置的AI/ML矩陣向量處理硬件加速器（MVP)，能夠以高達8倍的推理速度完成時間序列數據之大規(guī)模復雜數學運算，同時將能耗降低至原來所需的1/6。

AI驅動系統通過訓練模型、檢測異常和持續(xù)監(jiān)測設備參數及時啟動干預措施。AI/ML揭示了傳感器數據應用的嶄新視野，將狀態(tài)監(jiān)測轉變?yōu)橹鲃?、經濟高效、由數據驅動的流程。來自傳感器的數據（包括振動波形、溫度和元指標）由片上AI進行分析，然后通過蜂窩網絡或網關中繼傳輸至Waites云系統，無需集成到設施的IT網絡。

芯科科技還提供了無線電抽象接口層（RAIL）庫中的高級射頻調優(yōu)功能，讓Waites可精準控制無線性能，同時簡化協議實現。該庫具備載波偵聽、能量檢測、沖突避免、指數退避等高級功能，可實現網絡連接映射、信號強度監(jiān)測與精準網絡切換，保障更優(yōu)可靠性與效率。

憑借時間同步、統一開發(fā)體驗與靈活性能，Waites為客戶提供精準的性能監(jiān)測洞察，助力客戶更早發(fā)現潛在故障、果斷采取措施、避免高額停機損失。特別在芯科科技的助力下，Waites充分展現無線連接、精準數據采集與AI技術如何將狀態(tài)監(jiān)測提升至超越基礎感知的新高度。