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提起工业智能化场景，以太网连接是实现智能化的基础，Modbus TCP/IP、ProfINet、Ethernet/IP 这些协议正在被应用于工业控制应用层的实时通信、系统组态对象以及工程模型中，不过，不同于这些协议在大规模设备部署和较大数据量传输需求中的应用，IO-Link 作为网关协议，在后端传感器 / 执行器到前端 PLC 控制节点的连接中发挥着重要作用，这涉及到一个需求——边缘智能。
边缘智能用于工厂自动化，意味着大幅降低停工时间和成本，提高生产力。“停工造成每年 800 小时的生产力损失，以一个汽车生产厂商为例，这样的停产会造成的损失一分钟就是 2.2 万美金，一个小时就是 130 万美元，从经济利益的损失来讲是非常巨大的。”Maxim Integrated 工业与医疗健康事业部工业通信产品线副总裁 Jeff DeAngelis 援引麦肯锡的数据表示，“自动化技术则可以减少 20%的生产维护成本，提升 10%的生产力。”
Iota Communications 的一个统计数据显示，当边缘智能用于楼宇自动化时，可以减少员工 30%的病假天数，节能 20%，改善空气质量满足 LEED 认证要求——这是一个绿色建筑评价体系。
不论是工厂还是楼宇，要实现边缘智能，离不开四个关键要素：智能传感器、智能执行器、软件可配置 IO 和增强诊断功能。智能传感器是指传感器本身会更加的智能，能够通过配置去实现更多的功能，在部署了传感器之后，可以通过一些配置或者是调整，实现不同的传感器功能。在需要部署一些新的传感器时，不需要重新的拉线、部署，只需要简单的配置操作，工厂也不需要停工。
同样，智能执行器也是指可以自动的配置、调整一些功能和一些特性。如具备一些自适应性，可根据外界的环境做出一些自动的调整等。通过这种自适应的根据环境做的调整和优化，可以提高产出率，也可以提升工作安全，并由此提高工作寿命和时效，继而降低成本和提高工作效率。
软件和可配置的输入输出接口，针对传感器和执行器与现实世界的交互 I/O，对于传统的方式来说，器件的输入或输出接口是固定的设置，缺少灵活性。而通过软件来控制 I/O 增加了灵活性，在未来部署的时候也会更加的灵活，同样的一个接口可以通过软件实现输入或输出的设置。
不管是工厂还是楼宇，智能化的设备虽然可以提高效率，但这些设备本身也需要具备能监控自身状况的诊断功能，即能够诊断设备是否存在潜在的故障等，能够越早的发现问题，就越容易解决，通过降低发生故障的机率来提高工作效率。
Jeff 认为，当这四个要素整合在一起构建智能边缘时，如何维护和扩展这个体系关乎到成本和效率，“PLC 直接到传感器 / 执行器的传统方法，维护成本高，操作复杂，并且缺乏灵活性，例如要对传感器进行复杂的编组都需要能对传感器的电气特性进行远程而快速的调整。针对这一需求，Maxim Integrated 发布了一个最新的 IO-Link 通信方案的参考设计 MAXREFDES177# IO-Link，该参考设计用于演示 MAX22515 IO-Link 收发器和通过软件配置 MAX22000 模拟 IO 的所有模式。
图：Maxim Integrated 最新的 IO-Link 通信方案的参考设计 MAXREFDES177#
MAX22000 和 MAX22515 芯片组方案充分利用了 IO-Link 的双向通信接口优势。IO-Link 接口允许每个 IO-Link 传感器、执行器或 IO 扩展模块与标准硬件接口交互操作。芯片组方案也提供软件定义的性能参数和可选的模拟输入或输出工作模式。
MAX22000 是软件可配置模拟 IO，其功耗和尺寸均为最接近竞争产品的一半，其温漂比最接近的竞争方案低 2 倍，从而支持高精度温度校准。关键功能包括 24 位 ADC 模拟输入模式和 18 位 DAC 模拟输出模式，以及工作在 2 线或 4 线电阻温度检测器(RTD)/ 热电偶温度测量。
MAX22515 是一款 IO-link 收发器，与最接近的竞争产品相比，功耗仅为四分之一，尺寸仅为二分之一。MAX22515 是业界最小的具有±1.2kV/500Ω浪涌保护的单通道 IO-Link 收发器。这款高度集成器件内部包括保护二极管、辅助数字输入、I2C 或引脚控制、内置振荡器和可选 3.3V 或 5V LDO，有助于提供高可配置性、减少 SKU。器件的 C/Q 驱动级导通电阻仅为 2.2Ω或 2.65Ω (典型值)，采用最小 2.5mm x 2.0mm WLP 封装，使热损降低 4 倍。与最接近的竞争产品相比，方案尺寸减少 50%，适用于小尺寸空间受限的 IO-Link 传感器或执行器。
两款产品比市场上的其他方案占位面积缩小 50%。“我们这些新的技术再结合下一代最新的 AI 算法，将为未来的工业领域带来更大的提升。”Jeff 说，“Maxim Integrated 其实是从 AI 控制的角度为未来的工业 5.0 自适应的机器发展铺平道路。”
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