工业 4.0 的愿景是将智能传感器取工业设备相结合，以进步生产力、进步可靠性并下降运营本钱。这此中很多传感器将经由过程无线体式格局相互连接（比方，经由过程网状设置）或经由过程传感器网关。然后，该网络将连收到能够收集、阐发和处置惩罚数据的云。工业物联网 (IIoT) 取物联网的不同之处在于设备必需实时履行操纵并知足工业可靠性尺度。
工业机器人是一类特别的工业设备，能够高效、正确且可反复地实行手动义务。自 1960 年月以来，它们一向适用于工场及贸易举措措施中。伴随着工业 4.0 的到来，这一些机器人正在整合智能和新功能，使智能工场成为可能。
除正在执行任务时加倍灵动以外，工业机器人还可以收集和阐明有关本身的数据，以进步生产力、服务质量和可靠性，与此同时低落总体总具有本钱。当连收到云端时，可以辨认全部机器人的操纵形式和趋向。
比方，可以阐发毛病以创立猜测性保护算法，当机器人的操纵设置记载文件有错误时会触发警报。使得题目可以正在招致设备毛病和停机之前得到解决，进而最大限度地淘汰损失。
伴随着越来越多的工业自动化 OEM 对机器人手艺举行投资，工业机器人的增加仍在持续。自 2016 年以来，机器人行业以每一年 7.6% 的速度增加（CAGR）。
1. OEM 持续投资于工业机器人技能，自 2016 年以来机器人行业以每一年 7.6% 的速度增加（CAGR），即便将 COVID-19 思量在内。
将来几年，工业机器人的开发者将面对一系列的题目。伴随着这一些体系变得愈来愈庞杂，可靠性变得愈来愈重要。本文将讨论以数据日记的情势由工业机器人收集运转数据的挑衅，包含若何处置必需收集的数据和如安在体系故障时代最大限度地淘汰数据丧失。
工业机器人的复杂性
正在最基本的情势中，工业机器人由机器手和控制器构成。机器手，平常被称为机器臂，能够挪动、扭转和施行行动。
2. 工业机器人框图。
每一个机器人机器手的各个一些根据机器枢纽衔接，每一个枢纽皆供应一个运动轴。一个典范的机器手有六个运动枢纽或六个运动轴。
由高精度伺服或步进机电卖力的每一个轴都被限定正在特定的活动局限内。别的，每一个轴以分歧的速度挪动，通常正在数据表中以每秒挪动的度数列出。活动局限越大，枢纽的最高速度越快，节制活动所需的精度就越高。对更高协调性和精度的需求还加了需要从跟踪机械手的每一个传感器记载的操纵数据量。
由可靠性来看，工业机器人必需可以由种种电源事务中规复，比方断电。抱负情况下，一旦电源妨碍清扫，即便体系已重置，机器人还可以由中断的位置立刻规复操纵。
为此，每台机电都必须可以生存关头参数和数据状况，包孕机器臂的扭转角度和位置。一样，掌握器须要保护具体的掌握日记，记实每一个轴的操纵参数，包孕其下令位置、编码器值和有效载荷。
另外，控制器必需连结伺服机电记载跟踪速度、扭矩、机电反应传感（即电流、位置、速度）和活动角度。可靠地记载所有这些数据须要某种情势的非易失性存储器，以便数据不容易因断电而丧失。
适用于数据记载的非易失性存储器
正在已往的几十年中，枢纽数据一向保存正在电池供电的 SRAM 中。可是，这类要领有许多错误谬误：
须要一些组件（电池，电源办理控制器），占用更多的 PCB 空间和增添妨碍点的数目。
为幸免电池受热，一般需要在回流工艺以后安装电池，进而加了制作本钱。
工业机器人常常暴露在振动中，这大概招致将电池固定到位的连接器泛起机械故障，进而下降团体可靠性。
电池需求开展保护和改换。
电池不符合 RoHS 请求，为厂商带来了措置题目。
因为这一些缘故和其他缘故，OEM 已转向非易失性存储设备来替换电池供电的 SRAM。该表表现了可供 OEM 利用的一系列非易失性存储器技能。
因为 EEPROM 的耐用性较低，是以大多使用都可以将其解除在外。工业机器人 24/7 全天候运转，而且必需纪录大批实时数据。因为这一些机器人可能会连气儿运转好多年，EEPROM 最终会磨损，是以这不是一个可行的挑选。
Flash 的续航才能还有限。然则，闪存的耐用性问题一般能够使用在主机处理器上的磨损平衡软件技术来办理。当一个块入手下手呈现凌驾设定阈值的错误时，磨损平衡算法会将数据移动到一个靠得住实行的块中。
磨损平衡经由过程将磨损平均地分布正在闪存中，有效地延长了内存的使用寿命。可是，正在全部内存中跟踪和挪动数据的历程会提升主机 CPU 负载并引入写入操纵延迟。
利用闪存举行数据记实时，最主要的思量因素多是它以块的情势写入数据。日记数据必需收集正在缓冲区中，直到全部块准备好写入。磨损平衡算法也许触及正在大表中举行基于软件的查找，然后挑选应写入数据的块。最终，闪存必需先擦除块才可以写入。
只有完成这一些义务后，能力终究写入日记数据。所有这一些因素城市招致预期数据收集取写入直接的长延迟。
实时可靠性
如前所述，数据纪录的两个首要原因是随时间推移的性能剖析和电源事务规复。关于这两个功效，可以说最主要的信息全是正在产生毛病时收集的数据。
正在电源毛病的情形下，数据将适用于规复和规复工业机器人中断运转的切实位置。关于性能剖析，此“末了时刻”数据关于掌握毛病前产生的情形和大概致使毛病产生的缘故至关重要。
当体系产生妨碍或产生电源题目时，几乎没有时候做出反映。利用闪存和 EEPROM，缓冲区中的任何内容都将丧失。然而，这是最主要的数据。写入内存所需的时候越长，丧失环节数据的风险就越大。斟酌一个正在高贵部件上运转的高精度机器人。若是机器人碰到电源妨碍，体系需求可以以高精度复位到停止的位置。不然，此次加工的零件可能要报废。
为了维持具有高可靠性的操纵参数和数据日记，必需连气儿捕捉数据并将其存储正在非易失性存储器中。出于这个缘故原由，机器人开发者正正在转向铁电随机存取存储器 (F-RAM)。由表中能够看得出，F-RAM 具有很多上风，使其成为存储枢纽操纵参数和数据记实的首选。
F-RAM 具有 10的14 次方写入周期的耐用性，对数据记实应用程序具有无限耐用性。另外，F-RAM不需要磨损平衡，进而简化并降低了写入内存的延迟。
F-RAM 是一种不需要刷新周期的随机存取存储器。无需缓冲数据块，由于数据能够当即存储正在非易失性存储器中。另外，F-RAM 的随机存取特征消除内存分页带来的延迟。当数据被捕捉时，它会被当即存储。
数据记载市场趋势
开发人员必需决定是正在主控制器内会合记实数据，照样正在每一个机电的边沿记实数据。现在，正在机电边沿侧的数据记实须要高达 1 Mb 的容量，而控制器则须要高达 16 Mb 的容量。
关于六轴机器人控制器等高速使用，英飞凌最新一代的非易失性存储器 Excelon F-RAM 给予更高密度的存储器和四通道 SPI 接口，以帮忙进步吞吐量。关于数据纪录请求较小的使用，则有密度较低单通道SPI的产物。
然而，跟着工业机器人中轴和传感器数目的不休增加，数据纪录的规定只会扩大（图 3）。与此同时，基于人工智能的性能和展望性保护算法将需要以更高的邃密度拜访更遍及的参数，进而提升必需收集和存储的数据总量。
3. 跟着工业机器人轴数和传感器数目的不时增添，数据记实请求将跟着工夫的推移而增加。
危害非易失性存储器密度的另一个趋向是将记实功效移到更接近网络边沿的位置。正在每一个机电中的高可靠性和功效宁静的边沿测算取存储，能够清除将数据发送回主控制器的延迟。
很多制造商正在每一个机电上皆利用微型控制器，其行动由主六轴控制器调和。是以，每一个机电皆会跟踪自身的参数和传感器。反过来，这将使更进步前辈的人工智能和机械进修 (ML) 本领转移到边沿和单个机电成为可能。
工业机械人中的其他存储器
除数据纪录存储器外，工业机器人还在体系中采用了很多其他存储器手艺，包含将引诱代码存储为扩大存储器。跟着工业 4.0 的呈现，掩护体系免受网络要挟的需求激增。
黑客的首要方针之一是闪存设备，它存储启动代码、平安密钥和其他对体系一般功用至关重要的枢纽数据。在这里层面，英飞凌开发了契合功用平安尺度的 SEMPER Secure NOR 闪存，并集成了平安功用以护卫代码免遭黑客攻击。
机器人节制器的日趋复杂性致使很多机器人节制器还具有本人的TFT显示器，以撑持取技术人员的直接交互和长途节制。关于缓冲数据、音频、图象和视频，或用作数学和数据密集型运算的暂存器，HyperRAM则很是合适作为工业显示器的扩大存储器。它在低引脚数串行 HyperBus 接口上具有高达 800MB/s 的传输率。
结论
数据记实是工业机器人的基本功效，能够由妨碍和电源事务中规复，而不容易对出产发生负面影响。经过供应将推进这一些应用程序立异的数据，数据记实在启用新兴 AI 和 ML 功效（比方展望性保护）层面还施展着重要作用。
F-RAM 的无限耐用性与其实时性、非易失性、高吞吐量和靠得住的数据捕捉相结合，使其成为针对工业机械人中高性能数据纪录的非易失性存储器的强盛挑选。因为F-RAM能够包管正在电源事故时期数据丧失起码，是以能够履行高精度规复，机械人能够正在复位或毛病之前停滞的位置持续操纵。