• in English
  • INDUSTRIELLE

    EMBEDDED-COMPUTER

    Farnell bietet die neuesten industriellen Embedded-Computer, welche für die Verwendung in den anspruchsvollsten industriellen IoT- und Edge Computing-Umgebungen von heute entwickelt wurden.

    Um Ihnen Sicherheit zu geben, helfen unsere Industriecomputer, Ausfallzeiten zu reduzieren und Störungen zu verhindern. Embedded-Computer von branchenführenden Anbietern stehen in einer Vielzahl von Formfaktoren zur Verfügung, die sich ideal für platzkritische Implementierungen eignen und auf Leistung und Zuverlässigkeit ausgelegt sind.

    Warum industrielle Embedded-Computer?

    Der Aufstieg des Internets der Dinge wurde durch die Verbreitung industrieller Embedded-Computer sowie durch die zunehmende Verwendung von Sensoren und anderen vernetzten Technologien (IoT) unterstützt.

    Das Internet der Dinge bringt beispiellose Chancen für Unternehmen und Gemeinschaften mit sich. Industriecomputer bieten eine hohe Rechenleistung sowie eine Vielzahl von I/O-Optionen für die Verbindung von Maschinen, Sensoren und anderen Geräten. Ein Industriecomputer kann Daten von fast überall sammeln, verarbeiten und teilen, indem er die Leistungsfähigkeit der Cloud und der drahtlosen Konnektivität nutzt.

    Sie sind in beinahe jeder Branche zu finden, einschließlich Energie, Gesundheitswesen und Fertigung. Mit Sensoren und Computern, die in einer Gemeinschaft und einem Unternehmen verwendet werden, kann ein IT-Ausfall schwerwiegende Folgen haben. Ausfallzeiten, wenn auch nur für kurze Zeit, können in vielen Fällen katastrophal sein. Um den Anforderungen des IoT gerecht zu werden, sind sie so konzipiert, dass sie 24 Stunden am Tag, sieben Tage die Woche laufen.

    Robust für raue Umgebungen
    Robust für raue Umgebungen
    Umfangreiche Konnektivitäts- und I/O-Optionen
    Mehrfache Konnektivität
    Kompakte Formfaktoren
    Kompakte Formfaktoren
    Compliance und Support
    Compliance und Support
    Langfristige Verfügbarkeit
    Langfristige Verfügbarkeit
    Umfangreiche Konnektivitäts- und I/O-Optionen
    Erweiterte IOs

    Verfügbare Hersteller

    Raspberry Pi Compute Module 4

    Die Leistung von Raspberry Pi 4 in einem kompakten Formfaktor, der für Embedded-Anwendungen entwickelt wurde.

    Das Raspberry Pi Compute Module 4 verfügt über einen ARM Cortex-A72-Quad-Core-Prozessor, einen doppelten Videoausgang und eine große Auswahl anderer Schnittstellen. Verfügbar in 32 Varianten, mit einer Reihe von RAM- und eMMC-Flash-Optionen und mit oder ohne drahtlose Verbindung.

    Zu den wichtigsten Eigenschaften gehören ein leistungsstarker 64-Bit-Quad-Core-Prozessor, Unterstützung einer Doppelanzeige mit Auflösungen bis 4K, Hardware-Video-Decoding mit bis zu 4Kp60, bis zu 8 GB RAM, Gigabit-Ethernet, USB 2.0, zwei Kamera-Schnittstellen und eine PCIe Gen 2 x1-Schnittstelle. Das optionale Dualband-WLAN (2,4/5,0 GHz) und Bluetooth 5.0 verfügen über eine modulare Compliance-Zertifizierung.

    Dadurch lässt sich die Leiterplatte in Endprodukten verbauen. So können Konformitätstests wesentlich reduziert werden, wodurch wiederum Kosten gesenkt und Markteinführungszeiten verkürzt werden. Es kann entweder die integrierte Antenne oder ein externer Antennensatz verwendet werden.

    Raspberry Pi RP2040

    Egal, ob Sie einen Raspberry Pi Pico oder eine andere RP2040-basierte Mikrocontroller-Platine haben, hier finden Sie alles, was Sie für den Einstieg benötigen.

    Sie finden Unterstützung für die ersten Schritte mit C/C++ oder MicroPython auf dem Raspberry Pi Pico und Links zu Ressourcen für andere Platinen, die RP2040 verwenden. Es gibt auch Links zur technischen Dokumentation für die Raspberry Pi Pico-Mikrocontroller-Platine und unseren Mikrocontroller-Chip RP2040.

    Fallstudie

    Raspberry Pi-betriebene Roboterfarmer
    FutureHome: Das auf einem Compute Module entwickelte IoT-Smarthome
    Multicomp Pro

    Kundenspezifische Gehäuse:
    Für funktionskritische Anwendungen

    powered by:

    gttwireless

    Verfügbare Ressourcen

    Wir haben uns zwischen September 2020 und Dezember 2020 mit einer Umfrage zur Zukunft des IoT an unseren globalen Kundenkreis gewandt. Daraufhin haben 2.095 Teilnehmer aus 60 Ländern, hauptsächlich IoT-Entwickler, unsere Umfrage beantwortet. Hier sind die Ergebnisse.

    Erfahren Sie, wie Sie mit Raspberry Pi 4 Spracherkennung und Human Vision-Funktionen integrieren, um mit der Entwicklung von KIoT-Anwendungen für den persönlichen und beruflichen Gebrauch zu beginnen.

    Ein Lösungsleitfaden zeigt das binäre neuronale Netz (BNN) und das quantisierte neuronale Netz (QNN) auf Ulta96-V2 von Avnet unter Verwendung von PYNQ-Overlays von Xilinx. Die Benutzer implementieren Bilderkennungsanwendungen wie die Erkennung von Verkehrszeichen und die ImageNet-Tieridentifikation mithilfe neuronaler Netze. In diesem Projekt wird erläutert, wie ein leistungsstarkes, hardwarebasiertes Beschleunigungsmodell in einer eingebetteten KIoT-Edge-Verarbeitungsanwendung anstelle einer Softwareimplementierung mit eigenen Einschränkungen implementiert wird.

    Wir haben uns zwischen September 2020 und Dezember 2020 mit einer Umfrage zur Zukunft des IoT an unseren globalen Kundenkreis gewandt. Daraufhin haben 2.095 Teilnehmer aus 60 Ländern, hauptsächlich IoT-Entwickler, unsere Umfrage beantwortet. Hier sind die Ergebnisse.

    Technische Ressourcensammlung

    Inspiring information on front-line technologies and applications

    Top-Lieferanten