月份：2023年10月

随着越来越多的公司考虑用 LoRa 连接物联网系统，ST 发布了一份白皮书，论述 如何在智能工业中用 LoRa 连接监测工况的预测性维护系统。选择合适的 sub-GHz 网络绝非易事。 可选方案非常多，其中 NB-IoT和 Sigfox是两个人气最高的技术，ST为想要组建物联网的企业提供联网解决方案，例如， Discovery Kit B-L462E-CELL1 和 ST4SIM，或者支持Sigfox 的软硬件工具，网络选择结果通常会长期影响生产运营，因此，选择面太广可能会让一些团队陷入困境，纠结到底该选哪一个方案。因此，让我们探讨一下选择 sub-GHz 网络时应注意的事项，以及白皮书可以提供哪些帮助。

应用层面考虑

在工况监测和预测性维护中需要注意些哪些问题？

工况监测和预测性维护应用在各个行业中越来越受欢迎，为企业维护保养设备提供了新的解决方案，并有机会把生产效率提高到新的水平。两种方案都跟踪记录设备或基础设施的磨损程度和完整性，其中，预测性维护使用机器学习来预测故障。工况监测和预测性维护可以彻底改变智能工厂或城市的运营模式，因此，人气越来越高。然而，要想取得预想的效果，必须为工况监测和预测维护建设一个强大的通信网络，以承载节点设备捕获的各种传感器数据。因此，正确选择sub-GHz技术至关重要。

当考虑选择哪种技术时，开发小组必须记住工况监测和预测性维护的相关特性。事实上，许多应用是在缺乏传统基础设施的偏远地区，例如，石油钻井平台、采矿场和大型农业区，这只是其中的几个例子。在这些应用环境中，通常没有移动数据网络。因此，开发小组必须弄清楚如何在这些偏远地区创建一个可以扩容的网络，答案是需要满足成本效益和可以扩容两个条件。网关购置维护成本过高，行不通。同样，随着新需求的迅速出现，团队必须能够扩展网络容量。

基础设施监控和资产跟踪需要注意什么？

白皮书论述的考虑因素也同样适用于越来越依赖 LoRa 的其他应用，例如，基础设施监控和资产跟踪。当跟踪桥梁的裂缝或材料完整性时，无论周围的材料或基础设施在什么位置，信号都必须传送到网关。同样，在跟踪资产时没有选对网络技术可能会在成本和能源方面付出昂贵的代价。事实上，选择功耗非常低的设备至关重要，因为在基础设施监控和资产跟踪的地方通常没有电源为网络节点供电。

LoRa 和技术考虑因素

在选择Sub-GHz 网络中需要注意什么？

白皮书旨在帮助团队简化决策过程。事实上，为了确定到底哪一个网络技术适合某一个应用，工程师通常还会考虑技术的基本特性，例如，网络传输距离和稳健性。网关和中继必须相距多远？网络使用什么调制方法？是否有纠错机制来处理数据包丢失或信号干扰？这些问题的答案至关重要。在工业环境中，来自其他设备的寄生信号可能会导致严重的问题。同样，当资产从一个大陆流向另一个大陆时，了解技术在世界不同地区的运行方式也至关重要。

团队经常关注的另一个技术考虑因素是网络的扩容能力。开发小组满足需求的效率如何？通常，随着被监控设备的数量或被跟踪资产的数量增加，需要大幅增加网络节点的数量。然而，并非所有配置都是一样的。在某些情况下，添加大量终端设备可能会很麻烦。因此，团队必须提前思考并了解支持设备数量增长的容易度。另一个问题是确定延长网络传输距离的容易度。在基础设施监控这个用例中，添加节点也意味着更远的传输距离。

为什么还要考虑安全和功耗？

开发小组在选择 sub-GHz 网络时还必须考虑一些新技术考虑因素，中之一是信息安全。一般来说，工况监测或预测性维护对安全性的要求不是很高，虽然对安全有要求，但工业泵的磨损状况数据是风险较低的信息。相反，新出台的政府报告政策和报告透明度法规正在改变资产跟踪和基础设施监控的安全性要求，因为这些应用涉及非常敏感的信息。资产相关信息泄露可能会损害某人的隐私，而公共基础设施的数据外泄可能会导致国家安全危机，某些组织会利用数据外泄对安保较弱的设施发起攻击。

能源消耗是一个新的考虑因素。工况监测和预测性维护通常依靠电池供电设备。因此，开发小组始终关注能耗。然而，基础设施监控和资产跟踪带来了新的功耗挑战。例如，当改用太阳能电池时，设备必须保持高能效。同样，跟踪公共基础设施的前提是网络节点的续航能力必须长达数年，而这只有在电流消耗极低的情况下才能实现。很多时候，射频芯片是功耗最大的组件。因此，选对网络对解决方案的性能和可行性影响很大。

开发资源

虽然白皮书主要探讨工况监测和预测性维护，但我们可以看到书中提出的观点也适用于其他应用场景。因此，白皮书是团队为其应用选择合适的 sub-GHz 网络的切入点。ST 还提供开发工具，让开发者快速测试 LoRa应用项目。例如，STEVAL-ASTRA1B 是一款开发套件及参考设计，板载STM32WB5MMG蓝牙网络控制器和执行sub-GHz 协议的 STM32WL55JC 无线微控制器，以及各种传感器，是令人兴奋的原型设计和实验平台。我们甚至还提供资产跟踪云应用程序 DSH-ASSETRACKING，以缩短开发周期。

若想寻找适合工业环境的开发资源，开发小组可以选用STDES-CBMLoRaBLE。这个开发套件包括 STEVAL-ASTRA1B的蓝牙控制器和 sub-GHz 微控制器，不同的是所配备的传感器都通过了工业认证，并提供振动分析和倾斜监测专用算法。因此，工程师可以在这块板子上动手开发工况监测或基础设施监控，以及预测性维护应用。我们甚至提供支持 AWS云 的软件解决方案DSH-PREDMNT，帮助用户配置设备、记录数据、执行信息可视化，以及随时随地从云端监测资产。

10月25日-27日，第二十一届中国半导体封装测试技术与市场年会在昆山举行。本次年会以“‘敢’字为先，谋封测产业新发展”为主题，来自全球的2300余名业界专家、学者、政府领导齐聚一堂，围绕我国半导体产业政策和发展方向、先进封装测试技术、封装测试设备、智能制造等行业热点问题进行了研讨。格创东智半导体事业部副总经理马巍受邀出席大会并发表主题演讲，分享了半导体封测“关灯工厂”的建设思路与方案。

马巍介绍，在半导体等先进制造业，“关灯工厂”的建设规划一般包括三步：一是“信息化工厂”，通过基本的设备信息获取与设备控制，实现系统防呆防错；二是“暗灯工厂”，通过物料搬运自动化，实现人工的降低；三是“关灯工厂”，利用大数据、AI等技术，实现系统辅助制造、无人化等目标，助力工厂从信息化到少人化、再到无人化、智能化的数智化升级。

所以对于半导体封测智能工厂的系统建设规划，我们建议分三步走：第一阶段，利用MES、EAP、SPC等应用，让产线跑起来；第二阶段，通过自动物料搬运系统、质量管控系统，包括RTD、QMS、FDC等，来实现质量管控、良率提升；第三阶段则可以运用大数据、AI等高端应用，达到产线的完美平衡。

“在建设‘关灯工厂’前，企业还需要根据自身情况评估建设范围。在不同的阶段，选择不同的解决方案。”马巍表示，一般而言，一期建设需要优选效益高、改造Cost低的站点，例如人工成本可下降80%以上或人力减少大于50人的站点；其余站点放二期补足建设，打通全线；第三期则可以运用大数据、AI等应用，实现车间班组层级系统辅助人管理。

此外，马巍围绕物料识别、搬运方式、WIP堆放、机台控制等关键要点，重点介绍了半导体封测“关灯工厂”的Wafer 减薄-切割、键合、烤箱、切单-终检-FT站点的物流搬运自动化具体建设方案。他指出，作为脱胎于半导体制造业的软件公司，格创东智对半导体工业现场具备深刻的理解，沉淀了大量的半导体生产Know-How，能够辅助企业炼好“内功”，避免走弯路。

基于“生产-分析-预测” 的全新视角，格创东智构建了半导体智能工厂全栈国产化CIM整体解决方案，实现透明化生产执行、自动化设备管理、高效率计划协同、精准质量追溯和物流管理等，帮助半导体企业提高产能、降低损耗、提升良率、优化生产和工艺设计。

比如，在生产智能化上，对半导体行业而言，如何从海量数据中有效地快速挖掘和提升数据的价值，是智能制造发展的关键。格创东智基于数据大模型的研发创新，已实现半导体业务的高度智能化，能够利用设备与业务数据，驱动品质根因定位、前置预警、反控优参与自动决策，实现闭环管理，为半导体工厂提供一站式、一键式、可协作共享的数据科学解决方案和工具平台。

在数字化质量解决方案方面，格创东智拥有完整的产品和服务矩阵，包括QMS质量管理系统（国内全行业排名第七、半导体行业排名第一）、SPC统计过程控制、FDC故障侦测与分类、MFA多因子分析、ADC智能视觉检测等，助力封测厂有效提升品质管理、破解良率管理难题。

目前，格创东智已成功服务中芯国际、上汽英飞凌、武汉新芯、株洲中车、扬杰科技、理想汽车-斯科半导体等半导体行业客户。