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2019/06/07

恩智浦和微軟共同展示用於預測性維護的雲到端機器學習解決方案

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  • 借助恩智浦異常檢測工具箱、恩智浦i.MX RT跨界處理器和微軟Azure IoT,推出基於機器學習的新型異常檢測解決方案
  • 恩智浦和微軟共同開發的解決方案可在邊緣節點和雲計算功能之間取得靈活的平衡,從而優化生產力、並提高物聯網和工業設備系統級安全性
  • 恩智浦與微軟就市場部署、培訓和支持展開合作

恩智浦半導體公司(納斯達克代碼:NXPI)今天與微軟宣佈合作推出基於人工智慧 (AI) 和機器學習 (ML) 的Azure IoT異常檢測功能。通過將恩智浦的離線機器學習能力和嵌入式處理專長與微軟的雲專業知識優勢互補,兩家公司在華盛頓州西雅圖舉行的Microsoft Build上,聯合演示了一個全新的Azure IoT異常檢測解決方案。

該解決方案包括一個小型、低功耗的模組化系統 (SOM),包含恩智浦i.MX RT106C處理器、一整套感測器以及相關的異常檢測工具箱。該工具箱利用各種機器學習法,如隨機森林 (Random Forest) 和簡單向量機 (SVM),類比設備的正常行為,並通過本地和雲的組合機制,檢測異常行為。這樣可以在降低雲頻寬要求的同時,保持完整的線上日誌記錄和處理能力,大幅降低成本。相關應用包括旋轉元件的預測性維護、存在性檢測和侵入性檢測。

恩智浦物聯網和安全解決方案執行總監兼總經理Denis Cabrol表示:「預防故障和減少停機時間是提高生產力和系統安全性的關鍵。通過與微軟合作,將Azure IoT的強大功能與基於恩智浦嵌入式技術的本地智慧運行相結合,我們不但為物聯網的創新開拓了道路,還將認知服務推向晶片級別。」 微軟物聯網銷售副總裁Rodney Clark說:「很榮幸能夠擴展與恩智浦的合作,推出新的Azure IoT和i.MX RT106C異常檢測解決方案。恩智浦此類解決方案使開發人員能夠使用產品、工具和服務來加速開發完整的雲到端解決方案。」

恩智浦經濟高效的異常檢測解決方案採用強大的感測器和高性能i.MX RT106C跨界微控制器 (MCU) 設計,運行頻率高達600MHz,能夠在邊緣節點即時收集和分析感測器資料。該解決方案可無縫連接到Azure IoT Cloud,説明客戶輕鬆將資料傳輸到雲,並在雲端將資料視覺化,利用功能強大的資料分析工具來訓練行為預測模型,以便在邊緣設備上進行部署。

欲瞭解更多資訊,請訪問 https://iotedge.nxp.com/anomaly-detection/
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