PCIe 新规格推出，AI、机器学习技术成智慧工厂再升级关键
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如今我们谈制造业升级，自动化产线已远远不够，迈向智慧工厂才是必然趋势。所有制造过程的环节都必须进行串连与沟通，而这就得从底层的感测器、物联网收集数据，边缘及云端运算，再透过软件整合分析与机器学习一气呵成。资策会产业情报研究所（MIC）预测，全球智慧工厂光在今年产值就将超过 2,500 亿美元，未来数年市场规模还将以 10 % 左右的力道快速成长，不容小觑。
AI、机器学习高速成长，PCIe 角色吃重
想像一间智慧工厂，当中每台工业电脑的主机板都是一座城市，各种数据就如同川流不息的人群与物资，需要设置固定且高效的路线往返输送。而这些传输路线的枢纽，就是电脑汇流排。为了让设备做到自行相互沟通、即时状况处理以及预防性维护等工作，具备高速及高效传输速率的 PCIe 汇流排技术在工业领域重要性不断提升。近两年来 AI 与机器学习的进展，带来更多数据及运算需求，资料吞吐量大增，让新一代的 PCIe 4.0 规格终于在去年底正式发布，而 PCIe 5.0 也预计将于 2019 年推出，标志着 AI、机器学习等应用日增，才带来了这一波升级浪潮。
PCIe 汇流排实体层能提供 x1、x2、x8、x12、x16 和 x32 通道频宽，PCIe 4.0 编码规格与 PCIe 3.0 同为 128b/130b，传输速率则是翻倍来到 16 GT/s，换算下来单一单向通道频宽为 1969 MB/s。而具备低延迟与更高频宽的特点，加上模组化架构以及向下相容 PCI 的特性，让 PCIe 能满足工业电脑越来越多元的建置趋势，以及与其他高速设备串接的要求。
若要在工业 4.0 时代掌握决胜关键，智慧工厂的生产线上势必要导入 AI 及机器学习等相关解决方案，PCIe 的重要性自然也是不言而喻。在这些解决方案中，主要就有 DAQ 资料采集、机器视觉及运动控制等技术可以用来说明。
DAQ 资料采集
DAQ 资料采集，就是透过电脑测得物理或电子现象，整套系统包含感测器、DAQ 介面卡，以及搭配可程式化软件的电脑。感测器收集产生的讯号能由 DAQ 介面卡读取，而 DAQ 介面卡就是电脑与外部讯号之间的桥梁，能进行讯号处理、数位/类比转换，并具有电脑汇流排以衔接电脑。如研华科技（ADVANTECH）的 DAQ介面卡 PCIE-1802，便是一款高精度的 DAQ 资料采集 PCIe 模组，专为量测声音和振动而设计，有多卡同步、全自动校准等特色，八通道同时取样率高达 216 kSample/s，24 位元解析度的类比/数位转换器（ADC）动态范围达 115dB，并为 IEPE 感测器配置 4 或 10 mA 的激磁电流。这款 DAQ 介面卡主要应用在工具机或加工机的健诊需求上，能从机台设备发出的声音及振动判断运作状况，达到预防保养。
▲ PCIE-1802 DAQ 介面卡，能提供连续不间断、高速的串流资料。
而电脑透过可程式化的软件，得以控制 DAQ 介面卡的作业，并进一步处理、呈现、储存所测得的资料，落实软硬整合，降低工厂导入设备监控系统的技术门槛。如 WebAccess/MCM 线上监控及智慧检测软件，就能让用户轻松地进行讯号采集分析、特征值萃取、资料管理判读，还有警报通知。软件采用引导式图像化介面，进行系统整合的工程师不需要编写程式就可以设定组态，方便快速导入、处理不同的应用需求。
▲ Advantech’s WebAccess/MCM 轻松建置预知预防保养系统
机器视觉及运动控制
在生产制程上，将机器视觉与运动控制系统进行整合后，可进行非接触式的测量和判断，提高加工精密度、让人为疏失降到最低，甚至能自动分析决策，加强自动化的效率。这些优点，使机器视觉成为智慧制造相关技术及应用的焦点。根据 Marketsandmarkets 最新 Machine Vision Market 的全球市场研究报告，预计到 2022 年整体机器视觉市场价值将达到 144.3 亿美元，2016 年至 2022 年的年复合成长率 8.15%。
机器视觉的原理，主要是透过光学装置和感测器，自动获取目标影像，再由影像处理设备，根据所得影像的像素分布、亮度和颜色等资讯，加以运算分析，呈现所需的资料，或是进一步对设备进行运动控制。在机器视觉解决方案上，研华科技的 PCIE-1172/1174 系列 PCIe 影像撷取卡，能用于两个/四个独立的 GigE Vision 摄影机。
▲ PCIE-1172 影像撷取卡具备 GoE（GigE Vision Offload Engine，GigE 影像卸载引擎），能有效节省处理器资源，支援大量运算及资料传输。
GigE Vision 摄影机采用乙太网络传输技术，特别是在高频宽，多摄影机应用上时，处理器还需要处理网络资料和数入的帧（Frame），因此 PCIE-1172/1174 系列具备了 GoE（GigE Vision Offload Engine，GigE 影像卸载引擎），能将 GigE Vision 协议卸载到专用 FPGA（现场可程式逻辑闸阵列）中重建图像，然后通过 DMA（直接记忆体存取）即时传输到主机 PC，能节省处理器资源，以执行运算跟应用程式，还能避免帧或数据包在影像撷取期间遗失。此外，ToE 乙太网触发跟 PoE 乙太网供电，也可通过单根电缆连接降低安装跟维护工作量，并提供高性能稳定性。
从摄影机到影像撷取卡，最后再透过 CAMNavi 软件处理及分析，以及导入 API SoftMotion，让不同的硬件可以透过此平台共用，无痛置换，运动控制的建置及应用也能更具弹性，节省成本。
PCIe 成必备规格，导入智慧工厂刻不容缓
从以上例子可看出，随着工业 4.0 万物联网、自动控制应用领域扩张，生产线上的每一样终端设备都越来越智慧化，具备感测、资料采集，以及自主决策和连网的能力。智慧工厂中的分散式运算架构，产生了对即时反应与大量资料传输的需求，因此高频宽的高速汇流排 PCIe 的角色持续吃重，也早已成为各大主板厂开发时采用的汇流排标准。不论是对系统整合商还是工厂经营者来说，PCIe 的模组化解决方案能因应各种情境与需求，以渐进方式增添新功能或改版升级。中国台湾制造业正处于转型阶段，若能提早导入，将可降低转移的阵痛期与成本。
前往了解：驱动智慧工厂的关键──PCIe
（首图来源：Shutterstock）
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