m5彩票网:意法半导体:智能工业将推动MEMS传感器的下一次浪潮

2018年05月16日 16:05    m5彩票官网
关键词: MEMS传感器 , 倾角计 , 智能工业 , 智能工厂
意法半导体(STMicroelectronics,简称ST)是MEMS传感器主要供应商之一。MEMS传感器市场近年的爆发式增长为ST带来了丰厚的收入。在此情况下,ST正在努力寻找和培养新的MEMS传感器增长点。这是为什么呢?

虽然MEMS传感器早在上世纪60年代初就已经问世,但它真正的兴起也只不过有十来年时间。可以说,当年没有人能够预料到MEMS传感器会以这种方式爆发。近年兴起的移动设备,即以智能手机为代表的便携式消费电子产品,包括平板电脑和智能手表、手环等,为MEMS传感器提供了广阔的用武之地。我们的每一部智能手机都离不开诸如陀螺仪加速度计、磁力计、压力传感器温度传感器等MEMS器件,这造就了一个庞大的MEMS半导体市场。

ST副总裁、MEMS传感器产品部总经理Andrea Onetti先生将移动时代产生的MEMS巨大市场称作第一波MEMS浪潮,而ST正是这波浪潮的主要受益者之一。然而,ST担心这第一波MEMS盛宴的高潮已过。原因有两个。首先,全球智能手机的出货量已经停止增长,而曾被寄予厚望的可穿戴设备市场并没有如期爆发。其次,新上市的移动设备中并没有配置更多的MEMS器件。也就是说,移动设备市场已经趋近饱和,而且MEMS器件在移动设备中的应用也基本饱和,消费类MEMS市场规模不再增长。更糟糕的也许是,随着更多供应商的加入,消费类MEMS器件的利润会遭受侵蚀。

在这种情况下,作为一家先进的MEMS传感器厂商,ST有必要寻找和培养下一个MEMS市场增长点。在Onetti先生看来,智能工业应用将启动大量MEMS传感器需求,促成下一波MEMS应用浪潮。

智能工业或智能制造,在欧洲称作“工业4.0”,中国称作“中国制造2025”。智能工业是最近特朗普政府挑起的贸易战、科技战的核心战场,可见该领域的战略重要性。MEMS传感器很幸运,它又成了场上主力队员。因为智能工业设备,包括智能汽车,首先必须能够随时感知自身所处的环境,所以它们需要各类传感器。

Onetti先生指出,与消费类市场不同的是,工业传感器的后装市场潜力巨大。虽然目前新上市的智能设备出货量有限,但现存的工业设备数量庞大,而我们不可能像扔掉旧手机一样扔掉这些旧设备,而是要对它们进行升级改造。据他估算,全球潜在的智能工业设备市场的总规模在10亿台左右。

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图1:既有设备和新装设备通过不同的通信方式实现智能化

与消费类市场相比,工业市场对传感器的要求很不相同。消费类市场对成本和功耗敏感,而对于寿命和可靠性的要求则不甚苛刻。工业市场则不同,它对成本不甚敏感,但对寿命和可靠性则要求极严。工业设备所处的环境通常十分恶劣,尤其是温度变化幅度巨大,传感器的性能需要在变化的环境中保持稳定可靠。还有,工业设备的服役时间往往长达十年以上,这要求工业传感器经久耐用。

此外,当同一类传感器应用在不同领域时,我们对它的性能要求也可能是不一样的。Onetti先生举例说,当用于采集人类语音信号时,MEMS麦克风的频率响应范围一般是20Hz至2kHz。但是,当它要应用在机器对机器(M2M)环境中时,我们要求它能够收集高达80kHz的音频信号。

Onetti先生介绍说,在工业传感器领域,ST具有自己独特的优势。ST拥有自己的厂房,可以完全控制MEMS产品制造过程,具备研发、生产和测试流程完全控制的能力。ST可以针对工业市场的特殊要求对传感器进行精度校准和性能优化,保证产品的可靠性和长寿命。此外,ST的大规模产能为稳定的供货提供了保障。Onetti先生强调,针对工业市场的需求,ST已经做出了郑重的承诺:所有在工业类产品的生命周期超过十年。

ST提供各种类别的MEMS传感器,包括多种运动传感器,以及温湿度、压力和声音传感器等等。针对工业应用,ST首先着力于运动传感器,比如Onetti先生重点介绍的ST最新高精度倾角计。

倾角计的原理是三轴加速度计。倾角计早已应用于工业领域,例如用于货物搬运的叉车。现在,ST提升了倾角计的精度,使它能够应用到新的场景,例如设备自动安装。Onetti先生说,这种设备安装过程是由电脑自动控制的,甚至是远程遥控的,它可以知道设备在安装的整个过程中是否符合安装流程,是否安装到足够的精度,以及在安装过程中遇到了什么异常。要达到自动安装标准,倾角计的精度必须很高,而ST最新的IIS3DHHC MEMS倾角计就可以做到。

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图2:高精度倾角计可实现更多应用,如设备自动安装

除了运动传感器,ST还在布局其他种类的工业标准MEMS传感器,以实现工业设备的智能化。Onetti以电机为例说明了ST的传感器产品以及ST的其他产品在智能工业中的应用场景。

智能工业里最常见的是马达,马达的状态需要实时监测,监测参数包括速度、加速度、噪音、角速度、力矩、电流电压和温湿度等环境因素,这些信息可以告知系统马达是否工作正常。常规的做法是把这些采集到的数据传输给后台的云,让云来进行数据处理。但是,工业马达通常24小时运行,它们会产生庞大的数据量。如果后台的云一直在做满负荷的计算,那么总体成本会很高昂。ST的做法是,按照不同应用的需求量身订做。用加速传感器/模块来检测振动,用麦克风模块来检测噪音,用温湿度模块来检测温湿度:不同类别的信息可以通过几个传感器进行本地采集,然后在本地的人工智能模块(local AI)里面进行信号处理,或称作“预处理”,即本地化的人工智能判别 (local AI)。如果本地人工智能判断出异常,即发现不符合先前定义的工作状态、工作表征,则将数据上报到云,而平时产生的只是小数据量。如此则整个系统就变得相对精简。

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图3:采用各类传感器和本地人工智能降低设备监测成本

Onetti最后总结说,继消费市场之后,工业市场对传感器的需求在快速增长。工业市场对传感器的要求有所不同,MEMS传感器必须满足新的要求。智能工业需要严苛环境下的高精度传感器,而ST可以根据应用需求对其裁剪。ST能够提供多种高可靠、长寿命的传感器,以迎合新一波自动化时代对MEMS传感器的需求。
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