산업용

임베디드 컴퓨터

element14은 오늘날 가장 까다로운 산업용 IoT와 에지 컴퓨팅 환경을 위해 설계된 최신 첨단 산업용 임베디드 컴퓨터를 제공합니다.

당사의 산업용 컴퓨터는 작동 중지 시간을 줄이고 오류를 방지하여 안심하고 사용할 수 있습니다. 업계를 선도하는 공급업체의 임베디드 컴퓨터를 공간 제약형 구현에 최적이며 성능과 안정성을 위해 엔지니어링된 다양한 폼팩터로 제공합니다.

왜 산업용 임베디드 컴퓨터인가?

사물 인터넷은 센서와 기타 커넥티드 기술의 확산뿐 아니라 산업용 임베디드 컴퓨터의 확산에 힘입어 발전하였습니다.

사물 인터넷은 비즈니스와 커뮤니티에 전례 없는 기회를 제공합니다. 산업용 컴퓨터는 기계, 센서, 기타 기기와 연결하기 위한 다양한 I/O 옵션과 프로세싱 파워를 제공합니다. 산업용 컴퓨터는 클라우드와 무선 연결 기능을 활용하여 거의 모든 곳에서 데이터를 수집, 처리, 공유할 수 있습니다.

산업용 컴퓨터는 에너지, 헬스케어, 제조 등 거의 모든 분야에서 사용되고 있습니다. 센서와 컴퓨터가 커뮤니티와 비즈니스 전반에 사용될 때 IT 장애가 발생하면 심각한 결과를 초래할 수 있습니다. 설령 잠깐이더라도 작동이 중지된다면 많은 상황에서 큰 손실이 발생할 수 있습니다. 산업용 컴퓨터는 IoT의 요구를 충족할 수 있도록 24/7 상시 작동하도록 설계되었습니다.

혹독한 환경에 적합한 내구성
혹독한 환경에 적합한 내구성
다양한 연결성 및 I/O 옵션
다중 연결성
소형 폼 팩터
소형 폼 팩터
규정 준수 및 지원
규정 준수 및 지원
장시간 가용성
장시간 가용성
다양한 연결성 및 I/O 옵션
확장된 IO

주요 공급업체

라즈베리 파이 컴퓨트 모듈 4

임베디드 애플리케이션을 위해 설계된 소형 폼 팩터의 라즈베리파이 4의 파워

라즈베리 파이 컴퓨트 모듈 4는 쿼드코어 ARM Cortex-A72 프로세서, 듀얼 비디오 출력, 광범위한 기타 인터페이스를 포함합니다. 다양한 RAM 및 eMM 플래시 옵션, 무선 연결 유무에 따라 32개 변형 제품으로 제공됩니다..

주요 특징에는 고성능 64비트 쿼드코어 프로세서, 최대 4K 해상도 듀얼 디스플레이 지원, 최대 4Kp60의 하드웨어 비디오 디코딩, 최대 8GB 램, 기가비트 이더넷, USB 2.0, 듀얼 카메라 인터페이스, PCIe Gen 2 x1 인터페이스가 포함됩니다. 옵션 듀얼 밴드 2.4/5.0GHz 무선 LAN 및 블루투스 5.0은 모듈 적합 인증을 받았습니다.

이로 인해 적합성 테스트를 획기적으로 줄이면서 이 보드를 최종 제품으로 설계할 수 있었으며, 가격과 출시 기간이 모두 개선되었습니다. 온보드 안테나 또는 외부 안테나 키트를 사용할 수 있습니다.

라즈베리 파이 RP2040

보유 제품이 라즈베리 파이 피코이든 다른 RP2040 기반 마이크로컨트롤러 보드이든, 시작에 필요한 모든 것이 준비되어 있습니다.

라즈베리 파이 피코에서 C/C++ 또는 MicroPython을 시작할 수 있도록 지원하며, RP2040을 사용하는 다른 보드의 리소스에 대한 링크를 제공합니다. 또한 라즈베리 파이 피코 마이크로컨트롤러 보드와 당사의 RP2040 마이크로컨트롤러 칩의 기술 자료에 대한 링크도 제공합니다.

사례 연구

라즈베리 파이 구동 로봇 농부
FutureHome: 컴퓨트 모듈 기반 IoT 스마트 홈
Multicomp Pro

미션 크리티컬 애플리이션을 위한
맞춤형 인클로저

구동:

gttwireless

특집 리소스

당사는 전 세계 고객의 의견을 수렴하고자 2020년 9월부터 12월까지 IoT 관련 설문 조사를 실시했습니다. 60개 국가에서 IoT 솔루션 엔지니어를 주 대상으로 하여 2,095건의 설문 조사를 완료하였습니다. 그 결과를 공개합니다.

라즈베리 파이 4를 사용해 음성 인식과 인간 시각을 통합하고, 개인용 및 전문가용 AIoT 애플리케이션 개발을 시작하는 방법을 소개합니다.

솔루션 가이드는 Xilinx PYNQ 오버레이를 사용하는 Avent의 Ultra-V2에서 2진 신경망(BNN)과 양자 신경망(QNN)을 설명합니다. 사용자는 신경망을 사용하여 Road Traffic Sign Detection 및 ImageNet Animal Identification 등의 이미지 인식 애플리케이션을 구현하게 됩니다. 이 프로젝트는 자체 한계가 있는 소프트웨어 구현이 아닌 임베디드 프로세싱 AIoT 엣지 애플리케이션에서 하드웨어 기반의 고성능 가속화 모델 구현 방법을 설명합니다.

당사는 전 세계 고객의 의견을 수렴하고자 2020년 9월부터 12월까지 IoT 관련 설문 조사를 시행하였습니다. 60여 국가에서 IoT 솔루션 엔지니어를 주 대상으로 하여 2,095건의 설문 조사를 완료하였습니다. 그 결과를 공개합니다.

e-TechJournal 최신호 "전력을 관리하세요"에서는 전력 관리와 시스템 설계에 관해 깊이 있게 알아봅니다.

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