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纵观NIWeek 2018呈现的全球顶尖客户案例

时间:2018-06-16 18:36:43  来源:本站  作者:

  不论是需要推进自动化的更好方案,例如CERN(欧洲核子研究组织);抑或需要更多种类的同步I/O接口,正如ADI;不论是需要更低的延迟和更高的吞吐量,就像Qualcomm;还是需要定制化的系统级解决方案,NXP就是这样要求的,NI以软件为中心的平台化方案用各种案例实力注解“时势造英雄”,告诉你Always NI。纵观NIWeek 2018呈现的全球顶尖客户案例,唯一的感受就是“穿越”,方向是“未来”。

  聚集3,500多名“最强大脑”,Sierra Nevada Corporation(以下简称SNC)是一家向政府和商业航空航天公司提供微型卫星、远程医疗和商业轨道交通服务的公司,当然也包括这颗“太空中最亮的星”Dream Chaser。

  Dream Chaser是一款可重复使用的航天器,旨在运行各种低地轨道任务。SNC首席测试工程师Stefan Kienle表示,“事实上,NASA已经选择Dream Chaser为国际空间站提供未配备的货物运输、返回和处置服务,并计划于2020年完成首次任务。”

  Dream Chaser创新的折叠机翼让其能够适应当前和未来的各种运载火箭,并且具备在全球各大跑道上降落的能力,而据悉,这也是NASA对其“情有独钟”的关键原因。

  像Dream Chaser如此复杂的设计,SNC在前期就试图解决并减少任何设计中的风险。 实际上,Dream Chaser的测试被分为3个过程,从组件级测试中确保其独立的功能性及对极端空间环境的适应性,到后期子系统测试中各个组件的关键性能指标,最后到整机的密集、整体测试。

  由于Dream Chaser设计的大小和复杂性,SNC所做的一些测试包括获取数千个数据通道,而且需要对这些测量值进行同步,过去,这种设置通常需要大量仪器和复杂的同步方案以及长达几个月的工作时间,而NI平台的灵活性正好帮助SNC能够在整个测试过程中满足我们的需求,Stefan介绍道,“通过使用NI集成TSN同步功能的CompactDAQ,可以在短时间内为SNC提供超过1000个通道,精准且同步的应变数据,这绝对是一个指向未来精准且具备成本效益的测试方案。”

  霍尼韦尔(Honeywell)曾部署了数千个测试站来支持分布在数十个部门的数百个不同产品线。但是这样导致资产和人力管理不够灵活,并增加了高额的成本。通过与NI的战略合作,霍尼韦尔成功推出了测试平台标准化,并且已经运行了五年,简化了流程,提高了测试效率。针对航空航天领域的测试,霍尼韦尔选择NIPXI和后来的PXI-Express作为首选硬件平台,因为它具有灵活性,广泛的行业应用和丰富的产品组合。

  霍尼韦尔航空航天业务部门首席工程师Mark Keith表示:“霍尼韦尔选择NI TestStand作为测试执行开发的平台。TestStand提供了一个可重用性的标准框架,同时允许跨项目定制。我们还选择了LabVIEW,LabWindows/ CVI和Microsoft Visual Studio作为代码模块开发的标准选项。我们选择使用IVI仪器驱动程序开发标准,以尽量减少测量硬件过时的影响。”

  加盟NI Alliance Partner超过25年,基于NI平台化的解决方案,G Systems为覆盖航空航天、国防以及能源等领域的客户提供从简单的嵌入式设计到高度复杂的ATE系统。站上NIWeek的舞台,G Systems拿出了万众期待的智能工厂解决方案。

  展望未来,众所周知,生产环境和工厂正加速推进自动化,机器人技术和数据驱动型决策的广泛应用。在NIWeek现场,G Systems带来了自身客户的案例和Demo作为力证。据G Systems的工程总监项目Russell Blake介绍,他们的客户都希望在多线程运营管理(同时管理多个生产线的复杂生产环境)时,进一步提高生产速度并减少停机时间,而这离不开及时,一手的测试数据。

  对于现场展示的测试系统,Russel解释道这套系统是基于对NI CompactRIO,LabVIEW和SystemLink的标准化整合。据悉,G Systems开发了一套LabVIEW Real-Time应用程序来捕获和处理测量结果,并通过SystemLink进行远程管理和系统监控,实时报告各项生产指标,最后用CompactRIO设计并组装了一个定制测试台。

  在强调Systemlink无需编程的优越性时,Russel介绍了在测试这些组件时,G Systems通过SystemLink为客户提供了线路健康状况的快速查看,简单如“红灯停(有故障),绿灯行(运行正常),以及事不过三(3次故障即会触发警报并通过短信提醒)”。

  作为全球知名的半导体芯片制造商,安森美在医疗领域的一项重要应用即是为用于听力障碍的助听器或者植入物提供半导体IC,采用先进的定制封装,将多个单独的半导体芯片和分立器件集合成超小型的系统级封装,小尺寸恰好置入助听器中,并能提供四核数字信号处理,存储器甚至无线连接。

  安森美医疗和无线设备的Staff Test Engineer Warren Latter在NIWeek Keynoto环节介绍道,例如融合技术,降低设备成本和快速变化的业界大潮流使半导体测试工程师不断扩大测试需求并缩减预算。因此,当选择测试设备时,大多数工程师都在选择传统的ATE或是自定义的测试方案中犹豫不决。

  Latter表示,“作为半导体行业的领导者之一,NI已经将超过15,000个PXI系统部署到实验室进行设计,验证和特性分析,并将1,800多个PXI系统部署到大批量的半导体生产制造中。基于PXI的自定义方案在包括测试覆盖率和成本方面都有显著优势,但仍需要与测试单元集成。”而这,也成为他后来“变身”NI半导体测试系统(NI STS)的拥趸的关键点。

  基于PXI平台,NI于2014年推出的NI STS 在量产测试中提供了实验室仪器级别的测量覆盖率和质量。而且由于PXI是一个模块化平台,因此,NI STS可以不断扩展以满足随之扩大的测试需求,或缩减规模以满足收缩预算的需求,而这是传统ATE爱莫能助的。

  “因此当NI推出STS时,这对于安森美来说是一个明显的选择。我们为什么不呢?它将PXI与ATE结合在一起,这正是我们所需要的,”Wallen坦言道,“通过使用STS,我们发现,首先,与技术合作伙伴例如DTS协同开发设备接口板更加方便,而且STS的使用也极大增加了设备的复用率,在这一块,NI,DTS和Exatron也会一起配合来确保项目的成功整合;其次,通过NI STS的基础培训课程帮助我们在4个月内就完成了对我们最复杂的SiP器件进行系统的双站点测试,而这距离接到预算审批仅仅6个月。”

  每月节省60,000美元,不到两年时间内获得全部投资回报,同时增加了测试覆盖率,提高了测试质量,安森美认为这都归功于PXI平台的长久性和NI的稳定性。Wallen表示安森美已经计划扩大对NI STS的使用。

  5G是现在毫无疑问的热点,它背后带来的经济效应正在吸引着所有相关厂商。5G性能的极大提升不仅需要在新频段部署新的无线架构,还需使用模拟波束赋形(analog beamforming)来提升信号强度,并通过大规模MIMO显著增加蜂窝基站上的天线信道数量,这也使得未来高度集成的混合信号前端模块复杂度剧增,给测试带来巨大挑战。

  NXP通过具有超高频谱效率和低功耗的高度集成收发器来构建大规模MIMO。据悉,基于此的关键研发计划正在进行中,多个测试程序都是使用NI的半导体测试系统进行开发。

  在过往,ATE测试只需要针对一个功能点进行测试,而如今需要进行多点同步测试时,如果使用传统的ATE测试,则更新成本比较高,而NI的STS则完美解决这个问题。NI STS相比传统ATE,以非常低的成本提供了最佳测试覆盖率。除了成本优势,STS还可以快速通过软件包实现测试更新,能够缩短客户将产品推向市场的时间。

  NXP技术运营执行副总裁David Reed对NI STS平台充分认可:“NI的STS在混合信号集成电路市场具有不可否认的潜力,与其他ATE相比,我们将测试时间缩短了一半。我们还降低了单元测试成本并增加了并行性。”

  而马自达是怎样构建了世界上第一个能够自动评估多个协同工作的电子组件逻辑和鲁棒性的系统呢?

  马自达将NI PXI,LabVIEW等结合打造了复杂而庞大的信息娱乐设施测试系统,用以控制HILS引擎、机器人手臂、工业相机、语音合成器和GPS模拟器,而这个系统在没有NI生态系统支持的情况下是无法建立起来的。

  马自达高级首席工程师Tomohiko Adachi对NI的测试平台高度赞扬:“NI产品兼容性和灵活性很强,使用NI的测试平台之后,测试时间减少了90%。”

  每年NIWeek都在围绕工程师如何利用科技改变世界介绍各项前沿科技和先进应用,而在众多改变人类社会的技术中,无人驾驶绝对是和日常生活息息相关的代表。NI全球销售和市场执行副总裁Eric Starkloff笑谈初次坐上无人驾驶汽车时,他甚至对这个新事物产生怀疑。

  但业界的怀疑丝毫不能阻挡电气化、ADAS以及车联网对汽车产业翻天覆地的变化,世界各国都已制定出针对这3大趋势的落地时间表,就像Eric自己也已经习惯了在方向盘之后让汽车对自己“运筹帷幄”。

  因此,以为话题,Eric在NIWeek 2018上另辟蹊径,聚焦当前无人驾驶最受瞩目的安全问题,和全球合作伙伴一起展开探讨。其中,NXP ADAS副总裁Kamal Khouri表示这是一个让所有汽车从业者振奋的时代,何其幸运我们才能身处在被电气化、ADAS以及车联网3股潮流席卷的风口。但在技术的飞跃发展中,工程师更需要保持初心,回归汽车业本质的Safety and Security。

  Kamal表示,“当我们在拆解一个自主驾驶车辆时,我们主要看3大版块,sense,think and act。” 感知就如同创建一个模拟车身周围的虚拟世界,基于这个虚拟世界呈现出来的特征,无人驾驶汽车需要作出一个决定。“这个决定至关重要,而且它必须是正确的,因为它是需要被执行的,”Kamal强调,“而这一切都需要大量的计算。”

  “但是你仍有几率是不正确的,因此这也让safety成为关键,”Kamal认为在无人驾驶中定义安全,可以将其分为3个环节:

  Functional Safety:汽车在器件级是否运转良好,而如果发现异常,需要发出报告或者在某种程度上进行修复;

  Environmental Safety:汽车将如何应对环境的改变?Kamal举例,如果突然下起大雨,汽车在驶过路边的水坑时,传感器感知到了溅起的水花,那这时它应该做出怎样的判断?将其视为普通水花径直向前,还是视为潜在危险进行避让?

  同时,汽车数据遭遇黑客袭击,多起技术问题引发的汽车召回事件,这一切都让安全成为智能网联汽车推行的前提。

  正如Eric所讲,2018年全球首款具备L3级自动驾驶功能的奥迪新A8的推出被视为汽车史上的里程碑之一,“而其中Audi AI traffic jam pilot可以接管低于37英里/小时的穿越交通堵塞的繁琐工作。”在开拓无人驾驶的早期,所有人都将这视为减少交通事故、降低交通拥堵的最佳手段,那么现在,当技术发展超越我们的预期的时候,所有的工程师也应该更警醒推进技术发展的初衷。行之将远,每一步都离不开对人类更大的善意。

  看了一个关于数据采集处理的论文,功率谱图用XY图形显示,请问是怎么实现的?

  视频和数据采集处理能够同时进行,而且内存足够用,不运行一会就内存不够,请问这是什么原因?

  请问谁有LabView的声卡作为数据采集卡的? 声音信号采集与分析程序框图?

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