BR112021008393A2

BR112021008393A2 - Dispositivos de extensão e de automação, sistema, e, método para prover resultados de uma computação em um sistema industrial

Info

Publication number: BR112021008393A2
Application number: BR112021008393-6A
Authority: BR
Inventors: Heiko Claussen; Norman Drews; Renè Fischer; Johannes Frank; Andreas Macher; Josep Soler Garrido; Ingo Thon
Original assignee: Siemens Aktiengesellschaft
Priority date: 2018-11-23
Filing date: 2019-10-28
Publication date: 2021-09-14
Also published as: KR102580821B1; US20220019200A1; CN113168149A; WO2020104141A1; JP7309871B2; KR20210093331A; EP3657277A1; JP2022508136A; EP3850446A1

Abstract

dispositivo de extensão, sistema, e, método para prover resultados de uma computação em um sistema industrial. a invenção se refere a um dispositivo de extensão (mi) para um ou mais dispositivos de automação (dev) em um sistema industrial (100). a invenção particularmente se refere a unidades de processamento de dados industriais (pu) capazes de realizar processamento de dados com base em uma ou mais redes neurais artificiais. para habilitar e/ou acelerar uma ou mais computações (c1,...,cn) em um sistema industrial (100), por meio disso simplificando a integração de inteligência artificial no sistema industrial (100), e simplificar a troca de dados entre um dispositivo de extensão (mi) capaz de processar dados usando inteligência artificial e um dispositivo de automação (dev), a invenção propõe obter (s2) um ou mais resultados (r1,...,rn) de uma ou mais computações (c1,...,cn), em que os resultados (r1,...,rn) indicam um ou mais estados (s1,...,sn) do sistema industrial (100) e prover (s3) um ou mais resultados (r1,...,rn) por meio de um modelo de estado de processo (pm) compartilhado com o dispositivo de automação (dev) para monitorar e/ou controlar o sistema industrial (100).

Description

1 / 22 DISPOSITIVO DE EXTENSÃO, SISTEMA, E, MÉTODO PARA PROVER

RESULTADOS DE UMA COMPUTAÇÃO EM UM SISTEMA INDUSTRIAL REFERÊNCIA CRUZADA AO PEDIDO RELACIONADO

[001] A invenção se refere a um dispositivo de extensão para um ou mais dispositivos de automação em um sistema industrial. A invenção particularmente se refere a unidades de processamento de dados industriais capazes de realizar processamento de dados com base em uma ou mais redes neurais artificiais. A invenção adicionalmente se refere a um sistema, um dispositivo de automação e um método.

[002] Com a tecnologia AI (tecnologia de inteligência artificial, também conhecida como inteligência de máquina) tornando-se mais confiável e aplicações em sistemas industriais tornando-se mais comuns, existe uma demanda para equipamento AI industrial. Dispositivos de automação regulares, tais como controladores de lógica programável (também conhecidos como um PLC) não têm a potência de computação necessária para tecnologia AI. Soluções AI baseadas em nuvens são disponíveis, mas não são fáceis de implementar para soluções de chão de fábrica, ou seja, resultados de uma solução AI baseada em nuvens podem não ser facilmente disponíveis no piso de fábrica.

[003] A presente invenção tem o objetivo de permitir e/ou acelerar uma ou mais computações de/em um sistema industrial, por meio disso simplificando a integração de inteligência artificial no sistema industrial. É um outro objetivo da presente invenção simplificar a troca de dados entre um dispositivo de extensão capaz de processar dados usando inteligência artificial e um dispositivo de automação. Computações podem compreender cálculos.

[004] O problema é solucionado por um dispositivo de extensão operacional para obter um ou mais resultados de uma ou mais computações indicativos de um ou mais estados do sistema de automação. O dispositivo de

2 / 22 extensão adicionalmente é operacional para prover um ou mais resultados por meio de um modelo de estado de processo compartilhado com o dispositivo de automação para monitorar e/ou controlar o sistema industrial. Controlar inclui, mas sem se limitar ao controle de circuito aberto ou fechado real, alterar valores de definição, valores limites, parar, iniciar, pausar ou atualizar um processo industrial.

[005] O dispositivo de extensão pode ser um módulo físico que pode ser montado, por exemplo, em um trilho de perfil, próximo a um dispositivo de automação, por exemplo, um PLC. O dispositivo de extensão pode também ser construído como um módulo de conexão para dispositivos de automação existentes. Integração do dispositivo de extensão em um dispositivo de automação é também possível, por exemplo, com soluções plugin e/ou integração direta de hardware.

[006] As computações são, por exemplo, computações e/ou computações de redes neurais também denominadas redes neurais artificiais (ANN).

[007] Os resultados podem ser qualquer resultado das computações da aplicação, em que as computações são realizadas em dados que direta ou indiretamente se originam no sistema industrial. Os resultados incluem, mas sem se limitar a classificação de eventos que ocorreram ou estão prestes a ocorrer no sistema industrial. Por exemplo, tais eventos poderiam ser um padrão incomum que apresenta nos dados, por exemplo, sensores e acionadores usados em uma linha de produção ou uma linha de automação de processo. Indicadores de qualidade que indicam produtos produzidos tendo padrões incomuns podem também ser computados. Padrões incomuns podem indicar uma falha ou baixa qualidade antes de o evento real ocorrer.

[008] Sistemas industriais devem ser entendidos, por exemplo, como sistemas de indústria de processo, sistemas de indústria de automação, sistemas de automação de construção e similares a serem usados em um

3 / 22 ambiente industrial profissional.

[009] Um ou mais estados do sistema industrial podem ser um ou mais indicadores gerais do sistema como um todo, um ou mais indicadores de entidades individuais tais como controladores de automação, dispositivos I/O, sensores, acionadores e similares, ou estados de um ou mais grupos de entidades. Um estado pode ser um valor ou outro parâmetro com base em pelo menos um dos seguintes: um ou mais dados sensoreados, um ou mais dados preditos ou um ou mais dados computados. Os dados por meio disso podem ser indicativos do estado da entidade descrita. Por exemplo: um motor é um acionador que compreende um ou mais dos seguintes estados: velocidade rotacional, torque, temperatura, corrente, tensão, estado de saúde, horas de operação, indicadores de manutenção, …. Cada um desses estados tendo a possibilidade de ser dividido em subestados, por exemplo, a temperatura pode ser uma temperatura do rotor, uma temperatura do estator ou uma temperatura do motor geral mediana. Os estados podem também ser estados de um produto produzido no sistema industrial, por exemplo, um indicador de qualidade. Em uma possível modalidade, um ou mais dos estados podem ser binários, por exemplo, 1 para: o produto se qualifica como satisfazendo todas as exigências de qualidade e 0 para: o produto não se qualifica para processamento adicional e portanto tem que ser descartado ou reparado.

[0010] O modelo de estado de processo no geral é uma estrutura de dados compartilhada entre o dispositivo de automação e o dispositivo de extensão, permitindo que o dispositivo de automação use diretamente os resultados providos pelo dispositivo de extensão. O modelo de estado de processo preferivelmente compreende representação real de um ou mais, preferivelmente todos, estados atuais usados pelo dispositivo de automação para controlar e/ou monitorar o sistema industrial. Em uma implementação exemplificativa, o modelo de estado de processo representa uma representação binária de dispositivos de entrada e saída. Uma forma de um

4 / 22 modelo de estado de processo é conhecida como imagem de processo ou em alemão “Prozessabbild” normalmente usada e conhecida em PLCs. O modelo de estado de processo serve como um armazenamento intermediário para os estados que são necessários para controlar e/ou monitorar o sistema industrial. Isso tem a vantagem de que as entradas e/ou saídas não têm que ser lidas ou gravadas nos registros durante execução de uma certa função no programa.

[0011] A presente invenção mostrou que comunicação por meio de um modelo de estado de processo é vantajosa para troca de dados entre o dispositivo de extensão, por exemplo, uma unidade de processamento neural, e o dispositivo de automação. Isso compreende, mas sem se limitar a retornar um ou mais resultados de uma ou mais computações do dispositivo de extensão por meio do modelo de estado de processo ao dispositivo de automação. O dispositivo de automação pode acessar os resultados trocados por meio do modelo de estado de processo diretamente e não tem que acessar uma API diferente para comunicar com o dispositivo de extensão. A engenharia de uma comunicação como essa é por meio disso simplificada e focada nos processos e necessidades de qualquer maneira para incluir qualquer outro módulo. A engenharia portanto não tem que criar uma interface customizada separada.

[0012] O modelo de estado de processo como um todo, ou partes dele, pode ser atualizado periodicamente disparado por eventos como interrupções, ou pode ser atualizado parcialmente periodicamente e parcialmente disparado por evento.

[0013] No que diz respeito a segurança e/ou medidas de segurança, o modelo de estado de processo pode ser apenas parcialmente compartilhado com o dispositivo de extensão, em que o dispositivo de extensão tem acesso apenas a dados relevantes para suas computações e também tem acesso a uma parte do modelo de estado de processo onde o dispositivo de extensão pode colocar seus resultados. Os resultados podem ser providos como estados

5 / 22 diretamente ou na forma bruta para processamento adicional pelo dispositivo de automação. Para transmissão de grandes porções de dados, o modelo de estado de processo pode ter um indicador de “transmissão pronta”. Um canal lateral pode ser usado para transmitir maiores porções de dados, por exemplo, por meio de registros de dados.

[0014] Em uma modalidade adicional, o dispositivo de extensão é uma unidade de processamento neural. A unidade de processamento neural pode ser particularmente configurada para computar uma ou mais redes neurais artificiais. Isso permite o uso de algoritmos AI diretamente em sistemas industriais e facilita o uso de AI em ambientes industriais.

[0015] Em uma modalidade adicional, o dispositivo de extensão é operacional para obter um ou mais resultados pela aplicação de lógica a um resultado intermediário das computações. Dados reais de instalações industriais verdadeiras em alguns casos podem e/ou devem ser segmentados em múltiplas classes pela aplicação de lógica. Uma segmentação pode ser, por exemplo, obtida aplicando estruturas “se – então” ou outras técnicas de segmentação mais complicadas. A lógica pode ser aplicada aos dados brutos antes de ser provida para as computações. Computações podem ser realizadas diretamente nos dados brutos e em seguida ser alimentadas à lógica e adicionalmente ser alimentada em uma computação adicional. Também as computações podem ser feitas primeiro e a lógica como uma etapa subsequente antes de prover os resultados ao dispositivo de automação.

[0016] Em uma modalidade adicional e para prover os resultados de uma maneira conveniente, o dispositivo de extensão é operacional para atualizar pelo menos partes do modelo de estado de processo com um ou mais dos resultados. O dispositivo de automação pode usar e adicionalmente processar esses resultados sem nenhum atraso adicional. A atualização do modelo de estado de processo pode ser implementada gravando variáveis nas porções aplicáveis do modelo de estado de processo, gravando por cima de

6 / 22 resultados existentes mais antigos e/ou criando uma nova parte no modelo de estado de processo para ser trocada entre o dispositivo de extensão no dispositivo de automação. Para evitar que dados desnecessários sejam transmitidos por meio da interface de comunicação entre o dispositivo de automação e o dispositivo de extensão, mostrou-se ser vantajoso definir as partes do modelo de estado de processo que devem ser atualizadas pelo dispositivo de extensão e pelo dispositivo de automação, respectivamente.

[0017] Em uma modalidade adicional, o dispositivo de extensão compreende um processador operacional para realizar uma ou mais computações para fornecer o resultado. Em uma modalidade preferida, o processador é adaptado para computar redes neurais de uma maneira eficiente, preferivelmente com capacidades de processamento paralelo. O processador pode compreender uma ou mais unidades de processamento, uma ou mais unidades de controle, uma ou mais memórias voláteis e não voláteis e/ou uma ou mais interfaces periféricas.

[0018] Em uma modalidade adicional, o dispositivo de extensão compreende uma unidade de processamento configurada para realizar uma ou mais das computações. A unidade de processamento é adaptada para realizar as computações, por exemplo, com – comparada a dispositivos de automação uma maior eficiência e/ou uma maior velocidade. A unidade de processamento pode compreender uma arquitetura de aceleração de rede neural. Esses podem ser subprocessadores específicos que são especializados na computação de convoluções, multiplicações matriciais e similares. A unidade de processamento pode compreender múltiplos diferentes ou idênticos desses subprocessadores.

[0019] Em uma modalidade adicional, o dispositivo de extensão compreende uma unidade de processamento adaptada para realizar pelo menos parte das computações com uma arquitetura SIMD. A arquitetura SIMD significa uma única instrução, múltiplos dados e descreve

7 / 22 computadores com múltiplos elementos de processamento que realizam a mesma operação em múltiplos pontos de dados simultaneamente. Modernas unidades de processamento especializadas para propósitos AI têm múltiplos núcleos de processamento que são especializados para computações baseadas em SIMD. A unidade de processamento pode também comunicar com uma unidade de controle separada que é adaptada para rodar um programa para controlar a arquitetura SIMD da unidade de processamento. A unidade de processamento pode ser parte de um processador.

[0020] Em uma outra modalidade, o dispositivo de extensão compreende uma unidade de processamento com base em uma arquitetura de aceleração de rede neural. Para esse propósito, a unidade de processamento pode compreender uma arquitetura de aceleração de rede neural. Essa arquitetura pode ser subprocessadores/subunidades de processamento específicos que são especializados em computação de convoluções, multiplicações matriciais e similares. A unidade de processamento pode compreender múltiplos diferentes ou idênticos desses subprocessadores. A arquitetura pode ser parte de um processador integrado e/ou um SoC.

[0021] Em uma modalidade adicional, o dispositivo de extensão compreende uma unidade de processamento projetada para prover computações com 0,1 ou mais TOPS/Watt. TOPS/Watt descreve uma medida para eficiência de processamento por energia consumida e é um parâmetro conhecido que descreve a potência de processamento de unidades AI (também conhecidas como unidades de processamento neurais NPUs), Unidades de Processamento Tensores e similares. TOPS/Watt que dizer teraoperações (1012 ou 10^12 operações) por segundo por Watt de energia consumida. O processador preferivelmente provê 0,1, 0,5, 1 ou 2 ou mais TOPS/Watt. Fica claro que, embora potência de processamento ilimitada não seja disponível, um versado na técnica selecionará uma unidade de processamento ou um processador com uma ou mais unidades de processamento mais adequadas

8 / 22 para a invenção como descrito nesse relatório descritivo. Os valores citados descrevem processadores/unidades de processamento atualmente disponíveis (por exemplo Intel Movidius Myriad X ou Google’s Cloud TPUs) que provavelmente ficarão obsoletos em uma questão de tempo. Portanto, no futuro, versados na técnica podem selecionar futuro estado das unidades de processamento/processadores da técnica sem fugir do escopo da presente invenção. O uso de unidades de processamento altamente energeticamente eficientes tem a grande vantagem de reduzir a necessidade de dissipação de potência ativa e redução do consumo de potência geral.

[0022] Um ou mais dos recursos das ditas modalidades de unidades de processamento podem ser combinados em um único processador e/ou unidade de processamento.

[0023] Em uma modalidade adicional, o dispositivo de extensão compreende uma unidade de processamento projetada para prover computações com uma velocidade de processamento de pelo menos 10 GFLOPS, preferivelmente 20, 50 ou 100 ou mais GFLOPS de operações de ponto flutuante por segundo.

[0024] Em uma modalidade adicional, o dispositivo de extensão é operacional para obter dados industriais por meio do modelo de estado de processo. Os dados industriais podem ser obtidos do sistema industrial de uma maneira ativa ou passiva. Uma obtenção ativa dos dados industriais seria solicitando os dados diretamente do dispositivo de automação e/ou dados para os dispositivos conectados ao dispositivo de automação. Obter passivamente os dados seria lendo os dados providos pelo dispositivo de automação por meio do modelo de estado de processo.

[0025] Em uma modalidade adicional, o dispositivo de extensão compreende uma unidade de controle configurada para recuperar e/ou prover dados do dispositivo de automação por meio do modelo de estado de processo. Nessa modalidade preferida, a unidade de controle é uma unidade

9 / 22 que controla a comunicação por meio do modelo de estado de processo. Isso tem a vantagem de que a real unidade de processamento é desobrigada da comunicação e gerenciamento de tempo em excesso e pode focar nas reais computações dos resultados. A unidade de controle pode ser programável e pode prover um sistema operacional para o dispositivo de extensão. A unidade de controle pode ser configurada para controlar as computações. A unidade de controle pode executar uma aplicação para controlar a unidade de processamento para realizar as computações. A unidade de controle pode implementar a orquestração entre e configuração de subsistemas do dispositivo de extensão. Isso inclui, mas sem se limitar à configuração do próprio dispositivo de extensão, roteamento de dados do modelo de estado de processo para as aplicações que rodam em um componente de processamento de dados. Iniciar, interromper e carregar aplicações bem como implementar protocolos de comunicação entre o dispositivo de automação e o dispositivo de extensão. A unidade de controle pode também interagir diretamente com dispositivos periféricos, por exemplo, enviar um comando “tire uma foto” a uma câmera conectada.

[0026] Em uma modalidade adicional, o dispositivo de extensão compreende uma interface de comunicação operacional para trocar pelo menos partes do modelo de estado de processo entre o dispositivo de automação e o dispositivo de extensão. Preferivelmente, a interface de comunicação é projetada como uma interface de placa interna para direcionar comunicação entre o dispositivo de automação e o dispositivo de extensão. A comunicação por meio do modelo de estado de processo pode também ser aplicada a outras tecnologias de comunicação tal como PROFINET e outros padrões de comunicação industrial. Mostrou-se que é uma grande vantagem aplicar um mecanismo de controle de acesso para controlar o acesso ao recurso comum, nesse caso o modelo de estado de processo. Um exemplo para um mecanismo de controle de acesso normalmente conhecido é o uso de

10 / 22 semáforos ou mecanismos similares baseados em hardware.

[0027] Em uma modalidade adicional, o modelo de estado de processo compreende representações de estado saídas em- e/ou do dispositivo de automação. Uma representação de estado de uma entrada binária pode ser por exemplo um “1” para um alto lógico ou um “0” para um baixo lógico. Se a entrada, por exemplo, for um DAC com 8 bits de resolução, a representação de estado pode ser qualquer valor variando de 0 a 255. Esses exemplos mostram o princípio básico das representações de estado que também podem compreender dados bem mais complexos. Uma implementação usando um modelo de estado de processo tem a vantagem de que o dispositivo de automação não tem que ler entradas em cada ciclo ou gravar a entrada em cada ciclo de forma que o manuseio de I/O baseado em hardware é separado da real aplicação. Isso simplifica a programação do dispositivo de automação e do dispositivo de extensão que trabalham juntos como um sistema. Como uma grande vantagem da modalidade atual e do dispositivo de extensão que comunicam por meio do modelo de estado de processo é que os resultados podem ser tratados como saídas em- e/ou do dispositivo de automação e podem ser processados de forma igualmente simples e rápida. A parte do modelo de estado de processo compartilhado entre o dispositivo de automação e o dispositivo de extensão pode também compreender qualquer das representações de estado das saídas em e/ou.

[0028] Em uma modalidade adicional, o dispositivo de extensão compreende um sistema operacional de conectividade periférica para prover conectividade às fontes de dados. As fontes de dados são preferivelmente diretamente conectadas ao dispositivo de extensão. Nessa modalidade preferida, o dispositivo de extensão provê a capacidade para conexão direta ao dispositivo periférico, tais como câmeras, sensores e/ou fontes de dados adicionais. Isso é de grande vantagem quando equipamento de alta taxa de dados é usado. Por exemplo, visão de computador para garantia de qualidade

11 / 22 em aparelhos industriais com câmeras de alta velocidade produz grandes quantidades de dados que normalmente têm que ser processados a uma velocidade adequada para que sejam de uso no sistema industrial. Com o dispositivo de extensão provendo uma unidade de processamento especializada e o sistema de conectividade periférica que pode conectar diretamente tais fontes de dados de alta velocidade e/ou alta largura de banda, o real dispositivo de automação não tem que ser estressado com cargas de dados desnecessárias dessas fontes de dados. O sistema de conectividade periférica pode ser provido como, mas sem se limitar a interfaces USB 3.0 ou

3.1. Interfaces adicionais tal como Ethernet (por exemplo GigE Vision) ou conexões de fibra ótica são possíveis.

[0029] O problema é também solucionado por um sistema operacional de engenharia para configurar um dispositivo de extensão. Um sistema de engenharia é um sistema para programar e/ou configurar dispositivos de automação e também dispositivos de extensão. O sistema de engenharia adicionalmente provê a possibilidade de projetar sistemas industriais completos. Um sistema de engenharia bem conhecido é o Portal de Automação Totalmente Integrado SIEMENS (Portal TIA).

[0030] O problema é também solucionado por um sistema que compreende um ou mais dispositivos de automação e um ou mais dispositivos de extensão de acordo com a presente invenção. Pelo menos um dos dispositivos de automação é operacional para monitorar e/ou controlar um sistema industrial de acordo com um ou mais resultados de uma ou mais computações realizadas por um ou mais dos dispositivos de extensão. Um ou mais resultados são providos ao controlador por meio de um modelo de estado de processo.

[0031] O problema é também solucionado por um dispositivo de automação operacional para controlar um sistema industrial com base em um ou mais resultados de uma ou mais computações realizadas por um ou mais

12 / 22 dispositivos de extensão de acordo com a invenção. Um ou mais resultados são providos ao controlador por meio de um modelo de estado de processo.

[0032] A problema é adicionalmente solucionado por um método para prover resultados de uma computação em um sistema industrial. As etapas compreendem: obter um ou mais resultados de uma ou mais computações e prover um ou mais resultados por meio de um modelo de estado de processo. A etapa de obter é preferivelmente realizada por um dispositivo de extensão de acordo com a presente invenção. Os resultados indicam um ou mais estados do sistema industrial e podem ser compartilhados com um dispositivo de automação para monitorar e/ou controlar o sistema industrial.

[0033] Os aspectos e modalidades aqui definidos e aspectos e modalidades adicionais da presente invenção são mostrados nos exemplos a ser descritos a seguir e são explicados com referência aos desenhos, mas aos quais a invenção não está limitada.

BREVE DESCRIÇÃO DOS DESENHOS

[0034] A FIG 1 é um dispositivo de automação com um dispositivo de extensão em um sistema industrial, a FIG 2 é um dispositivo de automação com um dispositivo de extensão e uma fonte de dados, a FIG 3 é um dispositivo de automação com um dispositivo de extensão mais detalhado, a FIG 4 é um dispositivo de extensão com um módulo de conexão, a FIG 5 é um dispositivo de automação com múltiplos dispositivos de extensão, e a FIG 6 é um fluxograma de um método de acordo com a presente invenção.

[0035] A FIG 1 mostra um sistema 10 compreendendo um dispositivo de automação DEV com um dispositivo de extensão MI anexo em um sistema

13 / 22 industrial 100. O dispositivo de automação DEV pode ser, por exemplo, um PLC. O dispositivo de extensão MI e o dispositivo de automação DEV podem ser montados em um sistema de montagem baseado em trilho, por exemplo, diretamente próximos uns aos outros ou pelo menos na mesma comunicação de placa interna. Soluções de conexão para o dispositivo de extensão MI a ser ligado no dispositivo de automação DEV são possíveis, mas não mostradas. Robustez industrial é vantajosa para o dispositivo de extensão MI. O sistema industrial 100 compreende adicionalmente um sensor S e um acionador A que apenas a título de exemplo significa componentes adicionais no sistema industrial 100. O sistema industrial 100 na maioria dos casos de uso terá uma complexidade muito superior à mostrada. O sensor S e o acionador A são conectados ao dispositivo de automação DEV por meio de um barramento industrial PN, que, por exemplo, é um sistema de barramento industrial tais como PROFINET, PROFIBUS e similares, e pode ser conectado a módulos I/O, sensores, acionadores, dispositivos HMI adicionais, ….

[0036] O dispositivo de automação DEV e o dispositivo de extensão MI são conectados por meio de uma ligação de comunicação COM, que é indicada pelas linhas tracejadas que se expandem sobre ambos os dispositivos MI, DEV. A ligação de comunicação COM permite compartilhar um modelo de estado de processo PM entre os dois dispositivos DEV, MI. A ligação de comunicação COM pode ser uma comunicação de placa interna provida pela comunicação de placa interna ASICs em cada um dos dispositivos DEV, MI. Tais ASICs são normalmente conhecidas em aplicação industrial.

[0037] O modelo de estado de processo PM mostra estados S1,…,Sn que podem indicar qualquer estado do sistema industrial. Isso inclui, mas sem se limitar a: estados S1,…,Sn de I/Os do dispositivo de automação DEV ou do próprio dispositivo DEV, estados S1,…,Sn de dispositivos do sistema industrial 100, estados S1,…,Sn de mercadorias produzidas no sistema industrial 100, estados S1,…,Sn de garantia de qualidade de mercadorias,

14 / 22 estados S1,…,Sn de estados de saúde de equipamento usado no sistema industrial, tais como máquinas e ferramentas. Os estados S1,…,Sn podem ser usados pelo dispositivo de automação para controlar e/ou monitorar o sistema industrial 100. Os resultados R1,…,Rn são preferivelmente obtidos computando uma ou mais redes neurais artificiais.

[0038] Em um exemplo, o sensor S e o acionador A podem cada qual prover estados S1,…,Sn indicativos de seu próprio estado (liga, desliga, temperatura, …). Esses estados S1,…,Sn podem ser providos ao dispositivo de automação DEV e/ou ser sondados ou determinados pelo próprio dispositivo de automação DEV.

[0039] O dispositivo de extensão MI provê a possibilidade de obter S2 um ou mais resultados R1,…,Rn de uma ou mais computações C1,…,Cn. O dispositivo de extensão MI provê adicionalmente S3 um ou mais resultados R1,…,Rn por meio do modelo de estado de processo PM. Em uma modalidade adicional, o dispositivo de extensão MI pode atualizar diretamente certos estados S1,…,Sn com os resultados R1,…,Rn. Opcionalmente, como uma linha tracejada indica, a etapa de obter S11 estados S1,…,Sn para realizar as computações C1,…,Cn com base em pelo menos um dos estados S1,…,Sn é mostrada.

[0040] A ligação de comunicação COM preferivelmente suporta mecanismos de controle de acesso para controlar o acesso ao modelo de estado de processo PM para evitar dados mal pareados, por exemplo, um estado S1 tendo um valor diferente no modelo de estado de processo PM atualmente disponível no dispositivo de automação DEV comparado ao modelo de estado de processo PM atualmente disponível no dispositivo de extensão MI. Um exemplo para um mecanismo de controle de acesso como esse para um recurso comum é o uso de semáforos.

[0041] Em um exemplo, o acionador A pode ser um motor e o sensor S um sensor de temperatura conectado ao lado de fora do motor. O dispositivo

15 / 22 de automação DEV então poderia ler o valor do sensor como um estado de temperatura e provê-lo ao dispositivo de extensão MI por meio do modelo de estado de processo PM. Uma rede neural treinada no dispositivo de extensão MI poderia então prover um resultado R1,…,Rn indicativo de um estado predito S1,…,Sn. Nesse exemplo, esses resultados poderiam ser um estado de saúde do motor, uma temperatura em uma posição diferente no motor, um indicador de carga do motor. Os resultados R1,…,Rn preferivelmente são computados por uma rede neural artificial ou similares no dispositivo de extensão MI.

[0042] A FIG 2 mostra um sistema 10 similar ao sistema da FIG 1 ainda usando os mesmos sinais de referência quando se referencia aos mesmos elementos. O dispositivo de extensão MI é, como esquematicamente indicado, diretamente conectado a uma fonte de dados DS por meio de uma interface periférica PI. A etapa de obter S12 dados da fonte de dados DS para realizar computações C1,…,Cn com base pelo menos em parte em dados da fonte de dados DS pode ser realizada pelo dispositivo de extensão MI. A interface periférica PI é também conectada às computações C1,…,Cn, indicando que os dados da fonte de dados DS podem ser alimentados (diretamente sem pré-processamento ou indiretamente durante aplicação de alguma forma de pré-processamento) nas computações C1,…,Cn. Uma linha tracejada S11 dos estados S1,…,Sn providos por meio do modelo de estado de processo PM às computações C1,…,Cn indica que os estados S1,…,Sn podem ser diretamente ou indiretamente usados nas computações C1,…,Cn. Isso foi também mostrado na FIG 1. Os estados S1,…,Sn também podem ser usados para desencadear a execução de uma ou mais computações C1,…,Cn ou comutar entre diferentes computações C1,…,Cn (por exemplo, diferentes redes neurais pré-treinadas) disponíveis no dispositivo de extensão MI.

[0043] Uma vantagem da presente invenção é que as modalidades da FIG 1 e FIG 2 são combináveis de alguma maneira. Por exemplo, esses

16 / 22 sensores S e acionadores A conectados por meio de um barramento industrial PN podem ser usados para ou em computações C1,…,Cn com base em dados de uma fonte de dados de alta velocidade DS. Isso assegura um nível de flexibilidade frequentemente necessário para aplicações industriais.

[0044] A FIG 3 mostra uma vista mais detalhada de um sistema compreendendo um dispositivo de automação DEV e um dispositivo de extensão MI. O dispositivo de automação DEV compreende uma interface de comunicação CI que conecta a uma interface de comunicação CI do dispositivo de extensão MI por meio de uma ligação de comunicação COM. Como conhecido pela FIG 1 e FIG 2, a ligação de comunicação COM permite que um modelo de estado de processo PM seja compartilhado entre o dispositivo de extensão MI e o dispositivo de automação DEV.

[0045] O dispositivo de extensão MI compreende um processador AICPU, que compreende adicionalmente subunidades e interfaces. Uma unidade de controle CU conecta à interface de comunicação CI e serve como uma unidade de gerenciamento, que gerencia a conexão ao dispositivo de automação DEV e que adicionalmente provê dados recebidos por meio do modelo de estado de processo PM. A unidade de controle CU também pode prover um ambiente de execução para executar aplicações. Aplicações executadas no dispositivo de extensão MI implementam a funcionalidade que as computações e os resultados provêm. As aplicações podem ser executadas tanto na unidade de controle CU quanto na unidade de processamento PU, em que as reais computações C1,…,Cn são executadas na unidade de processamento PU. É vantajoso que a parte de gerenciamento da aplicação seja executada na unidade de controle e que a parte de computação real seja executada na unidade de processamento PU.

[0046] A unidade de processamento PU provê a real implementação de hardware para realizar as computações de uma maneira energeticamente eficiente e otimizada no tempo. Uma memória MEM pode compreender uma

17 / 22 memória volátil de alta velocidade tal como uma RAM (preferivelmente DDRRAM) e uma memória não volátil tal como, por exemplo, um cartão SD como mostrado. Outros tipos de memória não volátil são possíveis. A memória de alta velocidade pode ser usada para prover diretamente os dados para as computações à unidade de processamento. O armazenamento de dados não volátil ou persistente pode ter usos adicionais. Tais usos poderiam ser, mas sem se limitar a: armazenar amostras dos dados corridos na unidade de processamento PU, armazenar a aplicação que controla dinamicamente um fluxo de dados e resultados por meio da unidade de controle CU para o processamento de dados (as computações C1,…,Cn), armazenar os dados para a aplicação (por exemplo, a rede neural treinada) e prover um armazenamento para os dados/aplicações armazenados a serem copiados/modificados para e a partir da memória diretamente ou por meio de funções de comunicação como barramento de placa interna, USB ou Ethernet.

[0047] A unidade de processamento PU (em outras palavras, um subsistema de processamento de dados) roda a aplicação que realiza realmente as computações. A unidade de processamento PU tipicamente provê hardware especializado para realizar eficientemente as computações AI e neurais, tais como processadores vetoriais com capacidades SIMD, ou hardware dedicado para implementar operações matriciais ou convoluções, e outras unidades de processamento programáveis. A unidade de controle CU pode controlar a unidade de processamento PU rodando uma parte da aplicação de usuário que controla as computações.

[0048] A unidade de controle CU pode prover acesso a uma interface periférica PI. Nessa modalidade, a interface periférica PI compreende duas portas USB e uma porta Ethernet ETH. A interface periférica PI pode ser projetada para conectar a qualquer tipo de dispositivo que pode prover dados que podem ser usados para as computações para prover resultados. Por exemplo, comunicação sem fio a múltiplas fontes de dados DS é possível e

18 / 22 especialmente útil para soluções de modernização, por exemplo, para instalações industriais já existentes.

[0049] Como indicado pelas conexões pretas cheias entre a unidade de processamento PU, a unidade de controle CU e a memória MEM, cada uma dessas unidades (ou subunidades) pode acessar a outra parte diretamente ou por meio da unidade de controle CU. Em algumas modalidades, apenas partes das unidades PU, CU, MEM podem ser acessíveis por outras. O conceito geral sendo que a unidade de controle CU gerencia funções enquanto roda uma aplicação e controla a operação da unidade de processamento PU com as computações C1,…,Cn a serem providas para a aplicação. A unidade de processamento PU tem acesso à memória MEM, especialmente uma memória rápida, como uma DDRRAM, para processar os dados que a unidade de controle CU provê.

[0050] Uma câmera CAM é conectada à interface periférica PI. Os dados da câmera CAM são providos à unidade de controle CU por meio da interface periférica PI. A câmera poderia ser conectada por meio de Ethernet (por exemplo, GigE Vision), USB 3.0, 3.1 ou seguindo padrões.

[0051] O processador AICPU pode ser projetado como um único SOC (sistema em um chip) que provê todas as unidades citadas. O processador AICPU também pode ser construído como uma placa de processamento compreendendo algumas das subunidades agrupadas em chips de hardware simples e outros providos como hardware de processamento independente.

[0052] Em um exemplo detalhada, uma computação típica C1,…,Cn poderia ser como se segue, as etapas individuais sendo na ordem de sua execução regular com a possibilidade de trocar, repetir ou saltar etapas.

[0053] 1.) O dispositivo de automação DEV (por exemplo um PLC) atualiza continuamente o modelo de estado de processo PM, lê entradas do dispositivo de extensão MI e grava saídas no dispositivo de extensão MI. Tudo isso pode ser feito em um ciclo do dispositivo de automação.

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[0054] 2.) Um evento de disparo no dispositivo de automação DEV poderia ser o início da execução de um bloco de organização (que pode estar livremente rodando ou precisamente sincronizado, por exemplo, por meio de interrupções/disparos periódicos). Os blocos de organização são algumas vezes denominados tarefas contínuas ou tarefas periódicas, respectivamente.

[0055] 3.) O dispositivo de automação DEV dispara um comando no dispositivo de extensão MI. Isso pode ser realizado definindo uma sinalização no modelo de estado de processo PM.

[0056] 4.) Opcionalmente e/ou adicionalmente, registros de dados podem ser enviados em paralelo do dispositivo de automação DEV ao dispositivo de extensão MI. Um registro de dados é uma forma de uma transmissão de dados direta normalmente usada em dispositivos de automação.

[0057] 5.) Quando o gatilho é processado no dispositivo de extensão MI, a unidade de controle CU está chamando uma função em uma aplicação a ser processada pelo dispositivo de extensão MI.

[0058] a. Opcionalmente, uma coleção de dados adicionais de fontes de dados externas DS como uma câmera CAM pode ser realizada usando a interface periférica PI. O dispositivo de extensão MI pode prover um indicador por meio do modelo de estado de processo PM que uma imagem capturou e agora está disponível para processamento adicional, por exemplo, pela unidade de processamento PU. O indicador pode ser um estado S1,…,Sn.

[0059] b. Em uma etapa adicional, os dados coletados são processados de acordo com as necessidades de processamento de dados, isso, por exemplo, pode ser normalizando uma ou mais imagens de maneira tal que um nível constante de contraste e/ou brilho seja alcançado ou um ajuste de escala de uma ou mais imagens em uma resolução adequada para processamento adicional. A lógica pode ser aplicada aos dados para eliminar dados não necessários ou selecionar dados para pré-processamento adicional.

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[0060] c. Em seguida, todos os dados (por exemplo, estados S1,…,Sn do dispositivo de automação DEV, obtidos por meio do modelo de estado de processo PM, valores de fontes de dados DS, acionadores A e/ou sensores S), são empacotados em uma forma tipo aplicação de processamento de dados está esperando, por exemplo, um tensor/vetores para ser processados por uma rede neural pela unidade de processamento PU.

[0061] d. A etapa seguinte é executar uma ou mais funções matemáticas prescritas pela parte de processamento de dados da aplicação pela unidade de processamento PU.

[0062] e. Em uma etapa pós-processamento, um ou mais resultados de uma ou mais funções matemáticas são agregados e preparados para ser retornados ao dispositivo de automação DEV.

[0063] f. Após todas as funções terem sido aplicadas, um ou mais resultados R1,…,Rn são coletados e a unidade de controle CU é notificada.

[0064] 6.) A unidade de controle CU então provê os resultados do processamento ao dispositivo de automação DEV por meio do modelo de estado de processo PM.

[0065] 7.) Um ou mais resultados são processados no dispositivo de automação DEV para monitorar e/ou controlar o sistema industrial. Como a computação pode levar diversos ciclos, a disponibilidade de um novo resultado pode ser indicada por um bit de estado (por exemplo, um estado binário) no modelo de estado de processo PM.

[0066] A FIG 4 mostra uma outra modalidade de um sistema compreendendo um dispositivo de extensão MI conectado a um módulo de conexão CM. O módulo de conexão CM provê conexão a um sistema de barramento industrial PN por meio de uma interface de barramento PNI. O sistema de barramento industrial PN provê conexão a um dispositivo de automação DEV. O módulo de conexão CM compreende uma interface de comunicação CI conectada a uma interface de comunicação CI do dispositivo

21 / 22 de extensão MI. As interfaces de comunicação CI provêm a ligação de comunicação COM conhecida das modalidades anteriores. Um modelo de estado de processo PM é estendido do dispositivo de automação DEV ao dispositivo de extensão MI por meio do sistema de barramento industrial PN e do módulo de conexão CM. O módulo de conexão CM permite que todas as modalidades da FIG 1, 2 e/ou 3 sejam aplicadas ao mostrado na FIG 4. Em uma modalidade adicional, o módulo de conexão CM pode ser uma parte (tal como um plugue no módulo) do dispositivo de extensão MI.

[0067] A FIG 5 mostra um único dispositivo de automação DEV com múltiplos dispositivos de extensão MI. O modelo de estado de processo PM conhecido das modalidades anteriores expande por todos os dispositivos DEV, MI. Isso pode ser vantajoso quando múltiplas redes neurais para diferentes propósitos (por exemplo, um para uma inspeção de qualidade de câmera e um para um estado de saúde geral do sistema industrial) têm que ser computados e/ou mais potência de processamento é necessária. Também, grandes redes neurais poderiam ser distribuídas entre os múltiplos dispositivos de extensão MI. Isso mostra a flexibilidade que a comunicação por meio de um modelo de estado de processo PM de acordo com a presente invenção permite.

[0068] A FIG 6 mostra um fluxograma de um exemplo para uma modalidade de um método aplicável ao dispositivo de extensão MI. A ordem provida pode ser seguida ou alterada sem fugir do escopo da invenção. Algumas etapas S11, S12, S2, S3 podem ser saltadas ou executadas mais que uma vez.

[0069] Uma primeira etapa compreende obter S11 estados S1,…,Sn para realizar computações C1,…,Cn com base em pelo menos um dos estados S1,…,Sn. Uma segunda etapa compreende obter S12 dados da fonte de dados DS para realizar computações C1,…,Cn. As computações C1,…,Cn são pelo menos em parte baseadas nos dados da fonte de dados DS e pode ser realizada

22 / 22 pelo dispositivo de extensão MI. As etapas de obter S11 e S12 são opcionais e podem ser realizadas múltiplas vezes.

[0070] Uma terceira etapa compreende obter S2 por um dispositivo de extensão MI, um ou mais resultados R1,…,Rn de uma ou mais computações C1,…,Cn são obtidos. Os resultados R1,…,Rn indicam um ou mais estados S1,…,Sn do sistema industrial 100.

[0071] Uma quarta etapa compreende prover S3 um ou mais resultados R1,…,Rn por meio de um modelo de estado de processo PM compartilhado com um dispositivo de automação DEV para monitorar e/ou controlar o sistema industrial 100.

[0072] A invenção se refere a um dispositivo de extensão MI para um ou mais dispositivos de automação DEV em um sistema industrial 100. A invenção particularmente se refere a unidades de processamento de dados industriais PU capazes de realizar processamento de dados com base em uma ou mais redes neurais artificiais. Para habilitar e/ou acelerar uma ou mais computações C1,…,Cn em um sistema industrial 100, por meio disso simplificando a integração de inteligência artificial no sistema industrial 100, e simplificar a troca de dados entre um dispositivo de extensão MI capaz de processar dados usando inteligência artificial e um dispositivo de automação DEV, a invenção propõe obter S2 um ou mais resultados R1,…,Rn de uma ou mais computações C1,…,Cn, em que os resultados R1,…,Rn indicam um ou mais estados S1,…,Sn do sistema industrial 100 e prover a S3 um ou mais resultados R1,…,Rn por meio de um modelo de estado de processo PM compartilhado com o dispositivo de automação DEV para monitorar e/ou controlar o sistema industrial 100.

Claims

REIVINDICAÇÕES

1. Dispositivo de extensão (MI) para um dispositivo de automação (DEV) em um sistema industrial (100), que habilita e/ou acelera uma ou mais computações (C1,…,Cn), o dispositivo de extensão (MI) caracterizado pelo fato de ser diretamente conectado a uma câmera (CAM) por meio de uma interface periférica (PI), o dispositivo de extensão obtém dados a partir da câmera (CAM) para realizar as computações (C1, ..., Cn) com base pelo menos em parte dos dados a partir da câmera (CAM), o dispositivo de extensão operacional para: obter (S2) um ou mais resultados (R1,…,Rn) de uma ou mais computações (C1,…,Cn), em que os resultados (R1,…,Rn) indicam um ou mais estados (S1,…,Sn) do sistema industrial (100), e prover (S3) um ou mais resultados (R1,…,Rn) por meio de um modelo de estado de processo (PM) compartilhado com o dispositivo de automação (DEV) para monitorar e/ou controlar o sistema industrial (100), o dispositivo de extensão (MI) compreendendo uma interface de comunicação (CI) operacional para trocar pelo menos partes do modelo de estado de processo (PM) entre o dispositivo de automação (DEV) e o dispositivo de extensão (MI), em que o modelo de estado de processo (PM) compreende representações de estado de saídas em- e/ou do dispositivo de automação (DEV).

2. Dispositivo de extensão (MI) de acordo com qualquer uma das reivindicações anteriores, caracterizado pelo fato de que o dispositivo de extensão é uma unidade de processamento neural, em particular configurada para computar uma ou mais redes neurais artificiais.

3. Dispositivo de extensão (MI) de acordo com qualquer uma das reivindicações anteriores, caracterizado pelo fato de ser operacional para aplicar lógica a um resultado intermediário das computações (C1,…,Cn) e/ou a um ou mais estados (S1,…,Sn).

4. Dispositivo de extensão (MI) de acordo com qualquer uma das reivindicações anteriores, caracterizado pelo fato de ser operacional para atualizar pelo menos partes do modelo de estado de processo (PM) com um ou mais dos resultados (R1,…,Rn).

5. Dispositivo de extensão (MI) de acordo com qualquer uma das reivindicações anteriores, caracterizado pelo fato de que compreende uma unidade de processamento (PU) configurada para realizar as computações (C1,…,Cn).

6. Dispositivo de extensão (MI) de acordo com qualquer uma das reivindicações 1 a 4, caracterizado pelo fato de que compreende uma unidade de processamento (PU) adaptada para realizar pelo menos parte das computações (C1,…,Cn) com uma arquitetura SIMD.

7. Dispositivo de extensão (MI) de acordo com qualquer uma das reivindicações 1 a 4, caracterizado pelo fato de que compreende uma unidade de processamento (PU) baseada em uma arquitetura de aceleração de rede neural.

8. Dispositivo de extensão (MI) de acordo com qualquer uma das reivindicações 1 a 4, caracterizado pelo fato de que compreende uma unidade de processamento (PU) projetada para prover computações (C1,…,Cn) com 0,1 ou mais TOPS/Watt.

9. Dispositivo de extensão (MI) de acordo com qualquer uma das reivindicações anteriores, caracterizado pelo fato de ser operacional para obter dados industriais (DADOS) por meio do modelo de estado de processo (PM).

10. Dispositivo de extensão (MI) de acordo com qualquer uma das reivindicações anteriores, caracterizado pelo fato de que compreende uma unidade de controle (CU) configurada para recuperar e/ou prover dados (ID) do dispositivo de automação (DEV) por meio do modelo de estado de processo (PM).

11. Dispositivo de extensão (MI) de acordo com qualquer uma das reivindicações anteriores, caracterizado pelo fato de que compreende adicionalmente um sistema de conectividade periférica (PS) operacional para prover conectividade às fontes de dados (DS) conectadas ao dispositivo de extensão (MI).

12. Sistema (10) compreendendo um ou mais dispositivos de automação (DEV) e um ou mais dispositivos de extensão (MI) como definidos em qualquer uma das reivindicações 1 a 11, caracterizado pelo fato de que pelo menos um dos dispositivos de automação (DEV) é operacional para monitorar e/ou controlar um sistema industrial (100) de acordo com um ou mais resultados (R1…,Rn) de uma ou mais computações (C1,…,Cn) realizadas por um ou mais dos dispositivos de extensão (MI), em que um ou mais resultados (R1…,Rn) são providos ao dispositivo de automação (DEV) por meio de um modelo de estado de processo (PM).

13. Método para prover resultados (R1,…,Rn) de uma computação (C1,…,Cn) em um sistema industrial (100), o dispositivo de extensão (MI) é diretamente conectado a uma câmera (CAM) por meio de uma interface periférica PI, caracterizado pelo fato de que compreende as etapas de: obter dados a partir da câmera (CAM) para realizar as computações (C1, ..., Cn) com base pelo menos em parte dos dados a partir da câmera (CAM), obter (S2), por um dispositivo de extensão (MI), um ou mais resultados (R1,…,Rn) de uma ou mais computações (C1,…,Cn) em que os resultados (R1,…,Rn) indicam um ou mais estados (S1,…,Sn) do sistema industrial (100), e prover (S3) um ou mais resultados (R1,…,Rn) por meio de um modelo de estado de processo (PM) compartilhado com um dispositivo de automação (DEV) para monitorar e/ou controlar o sistema industrial (100),

o dispositivo de extensão (MI) compreendendo uma interface de comunicação (CI) operacional para trocar pelo menos partes do modelo de estado de processo (PM) entre o dispositivo de automação (DEV) e o dispositivo de extensão (MI), e o modelo de estado de processo (PM) compreendendo representações de estado de saídas em- e/ou do dispositivo de automação (DEV).