端云合璧!恩智浦微软合作推出预测性维护机器学习解决方案

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-借助恩智浦异常检测工具箱、恩智浦i.MX RT跨界处理器和微软Azure IoT,推出基于机器学习的新型异常检测解决方案
-恩智浦和微软共同开发的解决方案可在边缘节点和云计算功能之间取得灵活的平衡,从而优化生产力、并提高物联网和工业设备系统级安全性
-恩智浦与微软就市场部署、培训和支持展开合作
 
 
 
恩智浦半导体公司与微软宣布合作推出基于人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的Azure IoT异常检测功能。通过将恩智浦的离线机器学习能力和嵌入式处理专长与微软的云专业知识优势互补,两家公司在5月6日-8日于华盛顿州西雅图举行的Microsoft Build上,联合演示了一个全新的Azure IoT异常检测解决方案。 
 
该解决方案包括一个小型、低功耗的模块化系统 (SOM),其中包含恩智浦i.MX RT106C处理器、一整套传感器以及相关的异常检测工具箱。该工具箱利用各种机器学习法,如随机森林 (Random Forest) 和简单向量机 (SVM),模拟设备的正常行为,并通过本地和云的组合机制,检测异常行为。这样可以在降低云带宽要求的同时,保持完整的在线日志记录和处理能力,大幅降低成本。相关应用包括旋转组件的预测性维护、存在性检测和侵入性检测。 
 
恩智浦物联网和安全解决方案执行总监兼总经理Denis Cabrol表示:“预防故障和减少停机时间是提高生产力和系统安全性的关键。通过与微软合作,将Azure IoT的强大功能与基于恩智浦嵌入式技术的本地智能运行相结合,我们不但为物联网的创新开拓了道路,还将认知服务推向芯片级别。
 
微软物联网销售副总裁Rodney Clark说:“很荣幸能够扩展与恩智浦的合作,推出新的Azure IoT和i.MX RT106C异常检测解决方案。恩智浦此类解决方案使开发人员能够使用产品、工具和服务来加速开发完整的云到端解决方案。”
 
恩智浦经济高效的异常检测解决方案采用强大的传感器和高性能i.MX RT106C跨界微控制器 (MCU) 设计,运行频率高达600MHz,能够在边缘节点实时收集和分析传感器数据。该解决方案可无缝连接到Azure IoT Cloud,帮助客户轻松将数据传输到云,并在云端将数据可视化,利用功能强大的数据分析工具来训练行为预测模型,以便在边缘设备上进行部署。 
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