TSN

全球COVID-19新冠肺炎疫情持續延燒，逐漸影響全世界製造產業的營運模式與工作習慣，利用人與機器的人機協作(Human-Robot Collaboration, HRC)模式，以提高工廠生產效率及製造品質，這個大趨勢帶給智慧工廠自動化產業一個全新的發展契機。 時效性網路(TSN)技術是由IEEE TSN工作小組基於網路OSI七層模型的第二層資料鏈結層所訂定的一系列IEEE 802.1標準。透過TSN技術使標準乙太網路也可以做到工業通信網路必須具備的硬實時(Hard Real-time)、確定性(Deterministic)、低延遲等實時資料傳輸需求。開放平台通訊統一架構(OPC UA)技術是由OPC基金會基於網路OSI七層模型的應用層所訂定的跨平台工業通訊協定標準，提供不同工業自動化機器與機器(M2M)間通訊的共同語言。TSN技術與OPC UA通訊協定技術的結合，提供實現工業物聯網(IIoT)與工業網際網路(Industrial Internet)的關鍵技術，未來亦將成為新一代工業通信技術的明日之星。 亞信電子(ASIX)深耕TSN技術研發，日前發表新產品AXM57104(整合4個TSN埠的PCIe超高速乙太網路卡)，這是繼推出大中華地區首款EtherCAT從站控制晶片與EtherCAT從站專用通訊SoC解決方案之後，進一步可將營運技術(Information Technology, IT)與資訊技術(Operation Technology, OT)融合的解決方案。 AXM57104符合PCI Express 2.1 Gen 1標準，支援符合IEEE 802.1標準的各種時效性網路進階功能，包含IEEE 802.1AS-Rev時效性應用之時序與同步、IEEE 802.1Qav時間敏感資料流轉發以及佇列(FQTSS)：特定Credit-Based Shaper(CBS)、IEEE 802.1Qbv時間感知整形器(TAS)與IEEE 802.1Qci逐一串流過濾與管理(PSFP)等。AXM57104支援在線應用可程式(IAP)功能，可輕鬆地實現在線更新固件韌體以因應未來可能的TSN標準更新需求，並支援32個同步I/O與1個每秒脈衝(PPS)訊號輸出。

高通(Qualcomm)日前宣布示範一系列全新先進5G技術，延續研發未來5G技術的承諾，部分示範也於日前舉行的「What’s Next in 5G」記者會上公開。此外，這些示範還展示該公司驅使全球行動生態系和新興垂直產業，支援下一代服務和商業模式以及創建全新使用案例和體驗的能力。 高通技術公司工程部門副總裁 John Smee表示，該公司的研發工作持續提供突破性技術，以推動行動生態系的發展。人們現在身處的2020年是5G時代的開始，現在是展示該公司在實驗室中進行的創新技術的良好時機，為未來一年預期的發展奠定基礎。 5G的第一階段專注於在智慧型手機裝置上提供全新與更好的體驗。然而5G的下一階段跨越3GPP Release 16、17和更高版本，將改變產業和使用案例，例如工業物聯網、汽車、擴增現實和更多。高通推動5G擴展的研究重點領域包括先進5G大規模多重輸入輸出(MIMO)空中傳輸測試網路，此端到端系統在3.5GHz中運行，強調可進一步提高多用戶大規模多重輸入輸出(MIMO)的網路容量和用戶體驗優勢的關鍵創新，以及實現如擴增實境等廣域、低延遲服務；而5G廣域技術的發展，則為了展示2020年之後5G廣域網路和裝置的未來，此展示模擬全雙工多重輸入輸出和精確裝置定位技術等新功能的性能，並介紹用於物聯網的全新數據管理方法。 此外，提供室外毫米波空中傳輸測試網路上的真實體驗，其中28GHz的端到端系統示範了在不同現實操作場景下毫米波行動性、耐用性和性能的先進途徑，帶來了增強的全新行動體驗；5G行動毫米波技術的演進則模擬將隨Release 16+推出的新毫米波網路和裝置功能的系統性能，能將簡化網路緻密化、提高系統性能並增強裝置效率。放眼未來5G工廠，此工業5G測試網路中的現場展示，示範即將推出的工業自動化相關5G功能的優勢，例如時間敏感網路(TSN)和增強的超可靠低延遲通訊(eURLLC)。 而該公司亦實現在室內5G網路上進行精確定位，透過利用多個5G傳輸點測量到達時間差，示範可用於資產追蹤和自動引導車輛控制等工業物聯網應用的次米級3D定位；談到5G新空中介面蜂窩式車聯網(C-V2X)，3GPP Release 16帶來基於5G新空中介面的其他蜂窩式車聯網功能，利用全新的先進使用案例來輔助蜂窩式車聯網。在此5G新空中介面蜂窩式車聯網展示中，透過互動式模擬以及與Release 16校準的空中傳輸測試網路原型，展示傳感器共享如何基於距離可靠性，可在具有挑戰性的無線電環境中改善反應時間。

Molex推出其用於互聯車輛及自動駕駛汽車的下一代乙太網車載通訊技術，憑藉網路滿足聯網車輛和自動駕駛車輛對自我調整性應用的需求。 Molex首席系統架構師 Michael Potts 表示，汽車業正在經歷一場重大的轉型，目前正面對著挑戰，需要滿足車載通訊提出的要求，例如自我調整性應用等等。在軟體定義的未來車輛當中，Molex的乙太網車載網路通訊解決方案是為具有自我調整性的認知功能及應用提供大力支援的建構模組。 在包括 IEEE 802 TSN、安全及 IEEE 802.3 工作組在內的乙太網標準聯盟當中，Molex一直都是積極的參與者及領導者，也是 IEEE 802.1DG TSN 標準概要的原始開發者及主要推動者，這一標準概要將應用於「汽車車載乙太網通訊設定檔」的標準草案。 Potts補充道，對於軟體定義的車載通訊網路來說，它的未來發展要求採用一種系統級的方式，容許將目前在車輛功能上的需求與新型的自我調整性應用融合在一起，從而在提高資料流量的同時，會要求使用更小一些、更加精確的確定性訊號，並且該公司還期待著端到端的延遲會達到接近零的水準。 Molex開發出的下一代車載乙太網路平台可實現完整的車輛生態系統，它跨越了軟硬體和互聯布線系統，實現無縫的多區域整合，以及未來升級所需的可擴展性。

舉例來說，如ILSVRC影像分類競賽(圖1)，在這場競賽中即是使用一種稱為機器學習(ML)的人工智慧─AlexNet早在2012年就贏得這場競賽，成為第一個使用深度神經網路和GPU來進行訓練的模型；而ResNet-152在2015年的影像分類競賽中亦擊敗人類。 圖1　影像分類中機器與人類的比較 電腦優於人類的其他範例還包含遊戲，表1中的範例是機器擊敗人類冠軍以及人類仍較優秀的非競賽情境。 機器學習無疑為智慧家庭、智慧零售、智慧工廠和智慧城市之類的應用情境帶來全新美好的必要功能，且現今各種企業都能利用這項技術。運用此技術的相關機器學習雲端服務供應商有亞馬遜(Amazon) AWS、SageMaker、微軟(Microsoft) Azure ML和Google Cloud ML，而這類機器學習雲端服務的成長都極為驚人。 邊緣執行ML流程簡化 直到最近，因為推出各種運算和儲存資源，機器學習的重心都集中在執行大量集中式電腦中心的雲端，其快速移轉至邊緣有以下幾個原因： ．雲端處理、儲存空間與頻寬的成本無法將資料傳送到雲端，以執行人工智慧功能的決策。 ．較完善的使用者體驗需要在邊緣進行快速的人工智慧功能決策。 ．隱私權和安全性考量會限制在雲端中儲存的資料類型。 ．提升可靠性。 以上這些因素讓邊緣無庸置疑成為機器學習處理許多應用的顯著位置。這也是半導體廠商推出運用專屬高效能機器學習加速器之應用處理器的原因之一，像恩智浦(NXP)的i.MX 8M Plus使用14nm FinFET製程技術，提供高效能與低功耗，並具備雙鏡頭ISP在內的各種新功能，可支援兩個低成本的HD相機感測器或一個4K相機感測器，以執行臉部、物件和手勢辨識的機器學習任務。其中也整合獨立800MHz Cortex-M7來支援即時任務與低功率、H.265和H.264的影片編碼和解碼、800MHz HiFi4 DSP，以及用於語音辨識的8PDM麥克風接口。工業物聯網功能包含Gigabit乙太網路與時效性網路(TSN)、兩個CAN-FD介面和ECC。 另一方面，資料科學家正為在邊緣上部署的資源限制裝置最佳化特定演算法，進而協助加速移轉到邊緣。MobileNet是由Google開發的影像分類演算法，著重在高準確度，同時又能大幅減少所需的運算資源數量。圖2中顯示處理過程中大幅減少的趨勢。從VGG-16模型到MobileNet v2模型的轉變讓在邊緣所需的運算數量減少50倍，協助在邊緣的資源限制硬體解決方案，執行複雜的機器學習處理。 圖2　針對邊緣最佳化的NN演算法 同樣地，使用行動電話在邊緣執行MobileNet v1比起在雲端中執行MobileNet v1的速度明顯更快，此差異的成因是將雲端網路延遲降到最低，而網路往返延遲的新增範圍可以輕易橫跨200毫秒到超過1.4秒(大幅延遲回應時間)。該演算法的目標是達低於100毫秒的回應，以即時向使用者顯示(圖3)。 圖3　在邊緣更快速的使用者體驗 以下是i.MX 8M Plus支援的應用程式，這些應用程式會在邊緣執行機器學習。如圖4所示，這些使用案例都需要特定層級的效能來判斷需要哪種層級的執行硬體。這就是應用處理器須具備專屬機器學習加速器的主因。 圖4　機器學習使用案例 因為上述原因，便可較易理解為何要在邊緣執行機器學習應用。然而，必須符合幾個額外需求才能順利完成部署： ・機器學習開發人員的生態系統─讓實作變得簡單。 ・硬體安全性─保證隱私權與安全性。 ・全新、創新的混合SoC架構─提供符合成本效益的解決方案。 ・可擴充和安全的邊緣部署─讓部署變得容易。 打造適用於機器學習部署的全面性生態系統 機器學習應用的重大突破需要結合設計與部署的生態系統來負責處理任務，這也是半導體業者打造創新邊緣智慧工具環境的原因，以恩智浦eIQ為例，該工具支援各種機器學習處理元件，包含Arm Cortex-A和Cortex-M處理器、圖形處理器(GPU)、DSP和機器學習加速器。eIQ機器學習軟體環境包含推論引擎和程式庫，兩者皆利用開放原始碼機器學習技術中的改善技術，像是TensorFlow Lite、OpenCV、CMSIS-NN和Arm NN；而針對較熱門的i.MX RT應用處理器，則透過適用於MCUXpresso和Yocto(Linux)的開發環境進行評估，為應用開發過程提供順暢的支援；在物件偵測和語音辨識中的範例應用程式中會隨附eIQ軟體，作為邊緣機器學習的起點(圖5)。 圖5　eIQ機器學習開發環境 確保邊緣安全性 邊緣的安全性至關重要，其所需的功能包含安全啟動信賴起點、晶片內建加密、安全布建、相互裝置驗證、安全裝置管理、OTA或無線安全更新與生命週期管理。為了支援這樣的安全性，半導體業者打造了可擴充的EdgeLock組合，其中包含安全元件、安全驗證器和應用處理器的嵌入式安全以及MCU。像是i.MX 8M Plus具備進階EdgeLock嵌入式安全系統(含資源網域控制器、信任區、HAB、加密啟動、使用RSA的公開金鑰加密與橢圓曲線演算法)，其可為邊緣節點提供完整性、驗證確實性和隱私，並提供從邊緣到閘道和雲端的安全性。 AI/ML領域更迭不斷　加速人們生活便利性 人工智慧領域的變化步調正逐漸加快。如圖6來自「2018年人工智慧指數」和Monster.com所示的圖表呈現深度學習職缺方面的趨勢。 圖6　2015~2017年所需人工智慧技能的職缺成長 至於圖7則顯示在公司盈餘會議中提到人工智慧和機器學習的次數。 圖7　2007~2017年公司盈餘會議提到次數-IT公司 人工智慧與機器學習為電腦產業中帶來劇烈的改變，這樣的改變可使人們的生活更便利完善。新應用處理器如i.MX 8M...

瑞薩宣布針對高詢問度的矽智產權(Intellectual Property, IP)，擴大其授權陣容，這些授權讓設計人員能夠在瞬息萬變的產業中，滿足客戶各式各樣的要求。自今日起，客戶就可以使用下列IP，諸如先進的7nm SRAM和TCAM，以及尖端的標準乙太網路時間敏感網路(TSN)IP。 此外，瑞薩電子正在致力提供一種包含了記憶體中處理(PIM)的系統IP，該技術在2019年6月的會議論文中提出，由於是一種AI加速器，引起人們高度的興趣。利用這些IP，客戶可以迅速啟動其先進的半導體元件開發專案，例如為尖端的5G網路開發下一代人工智慧(AI)晶片或ASIC。 瑞薩電子核心IP研發部副總裁松本哲也表示，自從該公司2018年9月首次開放IP授權陣容以來，無晶圓廠半導體公司和製造商的反應一直非常熱烈，我們很榮幸可以繼續將新的IP產品推向市場，並協助加快下一代技術的發展。我們也感到非常榮幸，採用瑞薩所擁有科技的IP，擴展了半導體元件的供應範圍，並推動其他市場，例如以FPGA量產的客製化半導體，以及無元件先進科技開發。 為了支援客戶的半導體開發工作，瑞薩還建立了合作夥伴網路，隨時準備滿足使用者的獨特需求。該網路包括接單半導體設計的設計公司，以及提供一系列軟體和中介軟體工具的技術合作夥伴。該網路將藉由降低進入半導體元件和FPGA開發的進入門檻，來加速使用者的技術創新和產品開發工作。瑞薩還可以為經驗豐富的使用者，介紹模型式的設計開發環境，以充分利用這些尖端的IP。 瑞薩於2018年9月開放了其廣大的IP授權陣容，可使用40多個授權，包括CPU核心，用於馬達應用產品的計時器IP，USB核心和SRAM。在2019年，瑞薩電子收到了100多項查詢，並已開始向許多使用者提供IP。瑞薩的目標是使IP銷售的年成長率能高於目前的10%市場成長率，並將在建立新的和擴展現有的IP市場的同時擴大提供IP和支援系統。

IEEE 802.1工作組主席Glenn Parsons表示，只有標準化的無線技術才能實現關鍵物聯網(Critical IoT)應用。5G做為工業通訊的單一無線技術，適用於所有聯網標準，包含802.15.4、WirlessHART、ISA100.11與Wi-Fi的聚合，其本身可提供工業應用場景降低布線/開發成本與靈活性。 另一方面，TSN技術本身可提供安全可靠地傳輸數據、保證數據傳輸的低延遲、聚合不同的網路節省運營成本、簡單的系統配置和操作和開放的生態系統，兼具高流量融合(High Traffic Mix)、確定性(Deterministic)、低延遲、安全、可靠與高吞吐量等效能，在傳統昂貴、分散、不可互操作和分段的通訊基礎架構中，可說是帶來一束曙光，點燃工業物聯網端到雲的互連互通願景。 u-blox蜂巢式產品中心5G技術主管暨英國UK5G諮詢委員會委員陸曉指出，3GPP工作小組在TSN和5G網路結合上提出了幾個方案。TSN主要是通過802.11AS/gPTP協定來實現同步，例如針對單一時域，5G系統和TSN的協同則需要通過解讀gPTP協定來實現協同工作。UPF(User Plane Function)引入並做為5G系統和TSN的橋樑。在5G系統另一端，在UE端和End Station終端分別引入新的介體來解讀並傳輸時域和同步訊號。 Parsons談到，5G-TSN的整合是工業物聯網系統中非常重要的組成。3GPP R16提供了整合5G-TSN的工具，像是5G需要支援TSN的控制器協作(802.1Qcc)、時間同步(Time Synchronization)(802.1AS)、TSN限制延遲(Bounded Latency)(如802.1Qbv)與TSN可靠性(802.1CB)要求等面向。 隨著R16最終版本底定在即，R17具體標準制定方向會在2019年年底在3GPP全會上確認，屆時也會落實TSN在R17的制定方向。從現有的產業討論方向來看，主要方向以優化TSN為首要，例如減少訊號跳動(Jitter)、延遲、增強同步性，以及擴展TSN應用場景等重點。 工業4.0無線端對端通訊要求相對於傳統無線通訊要求要高得多，對於不同的應用場景、網路的服務品質機制(Quality of Service, QoS)、可靠性與安全性要求皆大不相同。舉例來說，控制級通訊對於即時性(Real-time)要求達毫秒等級低延遲、可靠性則必須達99.9999%的水準，不僅如此，抗干擾性和安全性的要求等級也相對較高。雖然新設備的引入會增加投資成本，但從長遠來看，5G技術的引入將簡化工廠布局和靈活度，為工業製造業帶來新的應用場景和商業模式，從而加速工業領域的數位化進程。

是德科技日前針對其IxNetwork測試平台，發表了一組全新的工業時效性網路(TSN)相符性測試案例。利用IxNetwork，製造商得可確保其裝置符合Avnu Alliance工業測試計畫的802.1Qbv-2015規範。 隨著工業物聯網(IIoT)持續發展，工業裝置製造商從乙太網路收集到的資料量勢必因而增加，因此有必要針對資訊的管理和傳輸，建立全新的標準。藉由控管網路基礎設施的頻寬，TSN確保網路能穩定而即時傳輸控制資料訊務，也讓低時效性的資料能在同一網路中流通。 Avnu Alliance副總裁暨主席Gary Stuebing表示，Avnu Alliance樂於支援Avnu創始會員是德科技，將Avnu Qbv測試計畫整合入其相符性測試套件。近來，多虧 Avnu工業工作小組成員的通力合作，這項測試計畫終於宣告底定。計畫中詳細訂定了通用的產品相符性測試標準，以確認新產品符合增強流量調度IEEE Std. 802.1Qbv-2015標準，該標準已整合入了IEEE Std. 802.1Q-2018的8.68.4、8.6.9 和12.29。 每家裝置製造商都須確保所部屬的TSN，符合電機電子工程師學會(IEEE)制定的 802.1Qvb標準，Avnu Alliance的測試計畫便是為此應運而生，讓製造商能夠評估新產品是否符合統稱為「TSN工作小組」的組織所訂定的各項標準。 有了Ixia IxNetwork測試平台，工業裝置製造商可依據TSN標準進行測試，以增進其效能，並與乙太網路中其他符合標準的裝置互通。IxNetwork的TSN相符性測試功能，可測試TSN生態系統中，涵蓋各種相關IEEE標準的情境並建立效能標竿，每個IxNetwork測試埠皆可模擬數百個乙太網路端點的真實特性，以便對裝置進行測試。使用者還可透過IxNetwork的圖形操作介面(GUI)或應用程式介面(API)指令，來執行多種測試情境，以便分析裝置的效能瓶頸和韌性。 是德科技Ixia部門產品管理副總裁Sunil Kalidindi表示，隨著工業物聯網漸趨成熟，所有重要或不重要的訊務，都須快速而有效率地送達目的地。是德科技 Ixia部門領先業界推出符合Avnu Alliance工業測試計畫規範的測試套件，讓製造商能確保其待測物(DUT)符合工業相符性規格，進而跟其他符合標準的TSN 環境互通。

AI熱潮席捲科技產業，現在連馬達的驅動/控制，也開始思考如何導入機器學習(ML)，為各式各樣的馬達應用創造更多附加價值。不過，要發揮機器學習的威力，馬達驅控系統還需要靠外部輸入各種資料，也因為如此，時效性網路(TSN)、加速度感測器、MEMS麥克風等技術，未來都有可能成為馬達驅控系統中的一環。 融合IT/MT　為機器學習鋪路 台灣東芝(Toshiba)電子元件行銷部副協理水沼仁志(圖1)表示，在物聯網風潮影響下，IT技術的應用日益廣泛。很快的，各種以馬達技術(Motor Technology, MT)為核心的應用，諸如電動車、機器手臂、冷氣機、冰箱等家電，都會內建更複雜、更智慧化的控制系統。 圖1　台灣東芝電子元件行銷部副協理水沼仁志指出，IT技術在未來的馬達應用中，將扮演更重要的角色。 這會對馬達驅動控制帶來新的挑戰，特別是在非常重視即時性，而且系統組成相對複雜的馬達應用，例如電動車跟智慧工廠的產線設備，挑戰更是艱鉅。因為在這類複雜的系統中，馬達的驅動跟控制單元必須透過網路連接，要確保控制單元的命令以最快速度傳遞到驅動單元，必須使用低延遲的網路技術。 原本被稱為Ethernet AVB，現在已改名為時效性網路(TSN)的新一代乙太網技術，就是為了確保重要的控制訊號能在最短時間內送到驅動單元而設計的技術。在TSN網路中，擁有最高優先性的封包資料，會擁有最高的網路頻寬使用權，其他優先次序較低的資料則會延後傳遞，以保障高優先性的資料能有最好的網路服務品質(QoS)。 目前東芝已經開發出支援TSN的MAC解決方案，以Arm Cortex-M3為基礎，可以讓電動車跟工業設備的網路互連升級為TSN網路。不過，目前的TSN網路頻寬還停留在1Gbps。預計在不久的將來，東芝將會推出支援10Gbps的TSN方案，更進一步促成IT與MT的融合。 除了驅動跟控制單元的連線外，大多數的馬達應用系統，例如電風扇、空氣清淨機等，驅動跟控制之間的關係不像電動車或工具機、機器手臂那麼複雜，需要透過乙太網連線。因此，對這類應用而言，如何藉由更高的整合度、更精準的控制算法，來提高驅動馬達時的能源效率、降低成本，會是比較重要的市場趨勢。 在這方面，東芝提出的解決方案是內建向量引擎與閉環檢測功能的MCU單晶片解決方案。如果要驅動的馬達功率輸出較大，例如冰箱、冷氣機跟洗衣機等，則建議搭配包爾英特(Power Integration, PI)的IPD方案作為外部驅動器。 不過，展望未來，家電智慧化是難以抵擋的趨勢，特別是導入機器學習(ML)，讓家電設備可以利用影像識別自動控制，或讓使用者以語音指令取代遙控器，將是家電產業必然要走的路。因此，東芝在機器學習領域，也已經開始展開研究，並有初步成果可供展示。 水沼表示，在影像識別方面，目前東芝所研發的Visconti影像辨識處理器，已經開始應用在豐田汽車(Toyota)的ADAS，但除了汽車產業外，像保全監控、智慧零售甚至空調、照明控制等領域，也有Visconti可以發揮的空間。 舉例來說，搭載Visconti-2的監控攝影機可以和辦公室的照明、空調系統連線，自動控制辦公室裡的照明跟空調，只針對有人活動的區域開啟照明跟空調；當所有人都離開辦公室後，空調跟照明則會自動關閉，避免浪費電力。 至於在語音控制方面，雖然目前有一派智慧家電的趨勢是以智慧音箱作為各種家電設備的控制中樞，但由於智慧音箱需要靠雲端來處理語音辨識，因此延遲時間長、網路成本跟資安疑慮也都是問題。如果家電本身就具備接收語音指令的能力，就不會有上述疑慮。 但對於帶有馬達或壓縮機的家電來說，要在環境噪音(機器運轉聲、風切聲)較強的情況下辨識出語音指令，是比較有挑戰性的設計目標。因此，東芝目前已利用機器學習來強化抗噪能力，並推出名為TZ2100的處理器與整合式模組方案。藉由該模組，設備製造商可以很輕鬆地將語音控制功能添加到既有的家電設備中。 瑞薩馬達驅控也走AI路線 相較於東芝主要將機器學習應用在馬達控制，另一家日系半導體大廠瑞薩電子(Renesas)，則是將機器學習的應用重心放在馬達狀態的監控跟診斷上。而為了達成此一目標，該公司專為馬達驅控所設計的新一代RX66T在CPU效能、PWM功能跟周邊支援上，都比過去大幅提升。 瑞薩電子產業事業部經理黎柏均(圖2)表示，RX66T在瑞薩的產品組合中，屬於專為馬達驅控設計的高階MCU，與前一代產品RX63T相比，CPU時脈從100MHz提高到160MHz，記憶體容量也從512KB提高到1MB。這些額外運算效能使得RX66T最高可同時控制四顆三相馬達，而且在PWM產生器跟類比數位轉換器(ADC)等類比功能方面，也都比過去更為強大。這些性能上的突破，都有助於馬達應用開發者設計出滿足未來客戶需求的系統。 圖2　瑞薩電子產業事業部經理黎柏均認為，以AI技術來實現馬達狀態監測，將可對馬達應用帶來很多附加價值。 但RX66T的效能提升，同時也為馬達應用開發者導入機器學習打下基礎。藉由瑞薩的開發工具、布署在馬達上的加速度計，還有瑞薩發展出來的嵌入式AI(Embedding AI, eAI)開發流程，RX66T可以很準確地抓到多種馬達異常訊號，例如安裝時的螺絲沒有正確鎖緊、馬達運作時轉軸螺絲是否鬆脫等，從而實現馬達故障的預兆診斷或預防性維護。 瑞薩的eAI工具可以大幅簡化AI的布署作業，並且把模型占用的記憶體空間壓縮到64.9KB，這使得用AI來監控馬達運作成為一個可行的選擇，而且整個AI系統的開發時間很短。根據瑞薩自行開發eAI展示系統的經驗，整個開發時程不到兩個月。 實現馬達監測　MEMS感測器學問多 雖然馬達驅控MCU廠商都將機器學習列為日後技術發展的重點，但除了MCU之外，實際負責監控馬達狀態的加速度感測器，也是不可或缺的關鍵元件，且由於機器學習乃是一項資料分析技術，因此感測器所提供的資料正確與否，能否抓到真正關鍵的異常訊號，將直接影響整個馬達監診系統的準確度。 安馳科技應用工程經理高富華(圖3)表示，用加速度計來監測馬達運作狀態，最重要的是關鍵是感測器安裝的位置，如果安裝的位置不理想，取得的監測資料自然會有所偏差。因此，馬達製造商或馬達應用開發商在規劃感測器位置時，必須先找到最適合的安裝位置。 圖3　安馳科技應用工程經理高富華認為，要實現有效的馬達狀態監診，客戶在感測器安裝位置、安裝方法、感測器頻寬等細節上，要十分留意。 確定安裝位置後，接下來要評估的就是振動訊號的特質。有些馬達振動的訊號是相當寬頻的訊號，如果要完整擷取，感測器本身必須具有相當高的頻寬，例如亞德諾(ADI)所提供的ADXL35x系列跟ADIS16228感測器，就支援從1kHz以下到超過10kHz的頻寬，供馬達相關業者選擇。一般來說，根據ISO 10816跟13373規範的要求，馬達振動監控所需的頻寬不會高於10kHz。 除了頻寬外，感測器本身能承受的G力也很重要。事實上，馬達用的加速度感測器除了MEMS之外，還有另一種基於壓電(PZT)技術的感測手段，但這類元件通常比較脆弱，在高G力的環境下比較容易故障，且因為PZT感測器沒有直流響應，因此在監測低頻訊號時，效能表現會比較差。 最後，感測器本體如何安裝到馬達上，也會影響到訊號量測的結果。目前業界所使用的安裝方式有Hand Probe、各種磁吸式安裝法，到直接將感測器焊在馬達外殼上。不同安裝方法，會影響到感測器取得的訊號。

TSN管理網路流量更順暢 TSN的其中一個組成部分是管理模型，能夠管理和引導網路上的流量串流，並且能夠配置IEEE通訊協定系列，以便在同一個網路上成功運作。TSN可比擬為鐵路系統，網路管理模型類似於處理列車(資料)交通的鐵路訊號系統，因此列車(承載)能夠抵達目的地而不會相撞。如IEEE P802.1Qcc通訊協定中所述，有三種可能的管理模型，包括完全集中模型、完全分散模型和部分集中模型。 在完全集中的模型中，終端裝置與集中管理實體進行關於串流要求的通訊。然後，集中管理實體使用這些要求來計算網路串流的必要調度，以滿足這些需求，並隨之配置交換器和終端裝置(也就是比擬中的火車站)。 在完全分散的模型中，發起方向接受方 (通常是終端裝置)提供開放串流，而且終端裝置上的應用程式會通知網路元件保留特定串流所需的資源。這種方法不需要中央管理實體。 雖然在部分集中模型中存在集中管理實體，但是在轉發到集中管理實體之前，來自終端裝置的資料會透過標準化通訊協定傳遞到最近的橋接。換句話說，部分集中式模型中的集中式管理實體僅管理各個網路流量串流和資源，而毋須在全域層級處理來自每個終端裝置的串流需求或承載資料。 根據IEEE 802.1CB通訊協定的定義，「區域網路和都會網路的標準：達到可靠性的訊框複製和消除」，TSN串流識別會運用幾種不同的方法來識別串流。這些方法包括目標MAC地址和VLAN識別碼、來源MAC地址和VLAN識別碼等等。此外，串流識別用於計算透過網路的特定串流的資料流以及處理容錯的備援路徑。 完全集中模型管理流量最直接 雖然完全集中的網路管理模型不是處理時效性網路中流量的唯一方法，但該模型是說明目的的三種方法之中最直接的一種。 如前所述，完全集中的網路管理模型具有執行兩個關鍵角色的集中管理實體。如圖1所示，這些功能由集中使用者配置(CUC)和集中網路配置(CNC)表示。 圖1　完全集中的時效性網路模型，是最直接處理時效性網路中流量的方法。 如圖1所示，完全集中的TSN模型包括下列五個元件： 終端站(發起方和接受方)：這些終端裝置運作需要時間關鍵的確定性通訊的應用程式，並做為透過TSN系統傳輸的乙太網路訊框來源(發起方)和目的地(接受方)。 橋接(乙太網路交換器)：TSN橋接是乙太網路交換器，用於發送和接收包含時間關鍵型通訊串流的乙太網路訊框。硬體可由任何供應商開發，但必須能夠根據嚴格同步的排程傳輸訊息。 集中使用者配置(CUC)：中央使用者配置是供應商特定的應用程式，能夠與CNC和終端裝置進行通訊。CUC代表控制應用程式和終端站，要求與CNC進行確定性通訊。  中央網路配置(CNC)：中央網路控制器是供應商特定的應用程式，可促進網路上控制應用程式的確定性訊息傳遞，並訂定計劃傳輸所有時間關鍵資訊串流，然後部署到啟用TSN的橋接(乙太網路交換器)。 時間關鍵資訊串流：在TSN模型中發起方和接受方之間傳遞的資訊包括時間關鍵「串流」。TSN模型中的發起方和接受方之間的每個時間關鍵資訊串流由終端裝置唯一標識，而且有嚴格的時間要求，須要對於確定性訊息傳遞確實遵循。 相較於僅分別處理單一需求或網路功能的完全分布式或部分集中式模型，完全集中式TSN模型使用集中方法來表示「使用者需求」和「網路功能」，以便自動整合整個系統的所有元件。雖然完全集中的模型有助於改進整合，但是須要更複雜的計算以確保更好的網路運用率。最後，使用者選擇的TSN模型取決於應用的特定需求，而且不屬於TSN任務群組制定的IEEE標準的範圍。不過，由於每個模型和應用程式中部署的特定技術和通訊協定可以由任何供應商提供，因此顯然需要獨立供應商和其他產業組織來填補這片空白。 TSN為IIoT/工業4.0提供高確定性網路 TSN技術為標準乙太網路上的確定性網路提供可擴展、可預測的方法。但是，由於TSN不僅僅是一個工具，而是一個全面的解決方案，系統整合商最終必須仰賴獨立供應商和多種通訊協定來滿足每個工業應用的特定需求。這種困境正是互通性為確保成功採用TSN的關鍵所在。最後，採用TSN的統一基礎架構從根本上需要在兩個關鍵方面實現互通性(圖2)： 圖2　完整的工業自動化互通性通用架構具第二層互通性。  1.對於第2層網路和訊息傳遞達到TSN相容的通用結構。 2.跨越整個網路的多個通訊協定進行通訊的通用語義。 體認到工業4.0的效益和未來的智慧製造，全球標準組織、工作小組和獨立供應商正在努力建立共同的基礎架構，並展現互通性，以便機器對機器協作、行動裝置的資料存取和更多的應用得以實現。 做為確定性乙太網路標準，TSN本質上是電腦網路的開放系統互連(OSI)模型中的第二層技術。第二層也稱為資料鏈結層，其中包含轉發乙太網路訊框的技術。為了滿足工業4.0對低延遲網路即時通訊的需求，雖然已經達到高網路負載的穩定性，以及資訊技術(IT)和操作技術(OT)的融合資料傳輸，但是，許多乙太網路交換器製造商和產業組織仍然採用IEEE開發的開放TSN標準。 透過與其他乙太網路交換器領導供應商合作，Moxa對於符合IEEE 802.1 TSN標準而且滿足未來需求的解決方案實施確定性乙太網路通訊，直接為第二層技術的開發做出貢獻。藉由Moxa等製造商提供的TSN規格乙太網路交換器，系統整合商可以滿足工業4.0的高頻寬即時需求，而毋須更改現有的應用程式。此外，這些製造商可以簡單地使用標準IEEE乙太網路交換器來完成這些工作，甚至可以將「隨插即製」裝置加入到融合網路中。實際上，TSN規格乙太網路交換器可為IIoT和工業4.0應用提供高確定性網路，其效能與傳統專用系統相當。除了達到可擴展性、彈性、高頻寬和高可用性之外，TSN乙太網路交換器在部署和維護方面具有成本效益。 除了提供用於建立符合TSN標準的統一基礎架構的標準乙太網路硬體之外，Moxa也積極參與跨廠商TSN插拔大會(電子設備設計人員測試其產品與其他製造商的產品之間技術標準互通性的活動)和世界各地的測試台。Moxa已加入四個插拔大會/測試台，分別是德國的邊緣運算聯盟(ECC)、美國的工業網際網路聯盟(IIC)、德國的(Labs Network Industrie 4.0, LNI)和中國的工業互聯網產業聯盟(AII)。透過參與這些插拔大會/和測試台，Moxa可以嚴格測試TSN與其他供應商產品的互通性，並確保開發的實作方式在上市前穩定可靠。 即使未來「自制金字塔」中的裝置可以由獨立供應商開發，每個裝置也必須能夠與系統中的每個其他元件進行通訊，而不僅僅是第二層裝置進行通訊，才能充分實現工業物聯網的效益。除了消除隔離傳統第二層自動化孤島的障礙之外，成功的TSN實施也需要跨層的通訊協定互通性，才能實現更靈活的拓撲結構，並為工業應用開創新的機會。 例如，世界各地的產業組織，包括CC-Link合作夥伴協會(CLPA)、EtherCAT技術集團(ETG)、乙太網路 Powerlink標準化組織(EPSG)、機械工程產業協會(VDMA)、開放DeviceNet供應商協會(ODVA)、Profibus和Profinet International(PI)等等，均針對OPC統一架構(OPC UA)和配套規格進行整併，藉以實現不同供應商和標準之間的通用語義。 OPC UA配套規格允許現有機器透過不同通訊協定進行通訊的公司對應到OPC統一架構，藉以實現IIoT通訊。事實上，EtherCAT、MTConnect、Profinet、Sercos、Powerlink等等已經完成對OPC UA配套規格的對應。OPC UA配套規格提供一種表示不同工業通訊協定的方法，其中資訊通常以不同格式建立為共用通用語言。透過這種方式，來自不同供應商的機器可以實現互通性，而毋須立即放棄現有系統和通訊協定。 雖然OPC UA配套規格為機器互通性提供中間解決方案，但新的計劃是對於從現場到雲端的所有層級應用運用OPC UA做為通用平台，無論是水平層級還是垂直層級。由於OPC UA可用於完整描述複雜系統和語義，因此工業自動化應用可以運用OPC UA實現「原生」通訊協定互通性，並結合TSN技術的支援。例如，如果世界上的每個人說同一種語言，沒有人會在與其他人溝通時需要字典。實際上，無需在不同通訊協定之間進行轉換即可實現無縫互通性，顯然有助於促使產業組織和獨立供應商為未來的工業自動化支援通用語言。 透過採用統一的網路基礎架構，可以實現從廠區的感測器、傳動器、機器和控制器到雲端的雙邊IIoT資料通訊，而不會減損工業控制/自動化的效能。仍然，擴大整合和互連也會導致工業系統面臨網路安全風險。 但是，製造商不應該由於風險而避免採用IIoT技術，並放棄時效性網路優於標準乙太網路的優勢。所幸，國際電工委員會(IEC)也正在制定工業網路和系統安全的全球標準，例如IEC 62443。因此，選擇這些先進技術可以支援未來IIoT網路的統一架構，並對於運用工業4.0和數位化轉型帶來的機會減少面臨的風險。 無論是透過提供產品即服務來提高資產運用率，還是尋求新的商機，目前的數位化轉型浪潮都有望在未來幾年內徹底改變製造業。但是，充分運用工業物聯網的能力需要高頻寬、低延遲、確定性的網路，才能實現工業控制系統的即時通訊。 如今，時效性網路的問世表示標準乙太網路技術能夠提供確定性服務，突破盡力傳送式通訊的傳統限制。透過TSN，製造商不再須要透過專用通訊協定和控制系統將應用侷限於自動化孤島中。工業應用反而可以期待一個未來的大時代，全新的雙邊通訊流程將超越傳統普渡模型的水平和垂直隔閡。實際上，隨著國際標準組織和裝置供應商持續針對TSN進行整併，標準乙太網路技術已經準備就緒，必將成為IIoT時代工業網路的未來基礎。 (本文作者為MOXA產品經理)

在過去，對於特定的工業控制應用，製造商通常不得不採用專用的通訊協定和系統，而不是採用標準的乙太網路技術。雖然早期的乙太網路只能進行盡力傳送式通訊，但近年來標準乙太網路已經發展了漫長的歷程。隨著時效性網路(TSN)的出現，標準乙太網路現在能夠提供確定性服務，並整合了由過去眾多專用通訊協定隔離的「自動化」。 為了對於未來的智慧製造界定真正統一的網路基礎架構，Moxa等國際標準組織和硬體供應商正在共同開發以時效性網路為基礎的解決方案。隨著TSN成為實施真正的IIoT網路的堅實基礎，全球製造商終於可以發揮工業4.0本有的全部效益。本文會將時效性網路對工業自動化的革新分為兩部分，第一部分將介紹TSN與工業自動化的發展現況，另一部分將探討國際標準組織和裝置供應商如何促使TSN成為工業網路的未來基礎。 推動數位化轉型　技術/通訊協定無縫接軌 現今的世界正在見證數位化轉型的新曙光，製造商須要重新考慮現有的商業模式和工業自動化基礎架構。為了在「工業4.0」時代保持關聯性和競爭力，製造商須要做的不僅僅是採用數位技術，並像過去一樣在自動化孤島中部署預先定義的流程。未來的工業有賴於瞭解推動新一波數位化浪潮的因素、目前工業自動化模式對實現數位化轉型的侷限性，以及如何克服這些限制以實現工業4.0的全部優勢。 目前製造技術自動化和資料交換趨勢的基礎，也稱為「工業4.0」或「工業物聯網」(IIoT)，基本上是數位化。透過將類比訊號、聲音、影像、文字和其他資訊轉換為電腦可讀取格式，數位化幾十年來一直在改變產業的本質。傳統產業不僅能夠提高效率和生產力，而且以往難以想像的機會也開拓並改變了我們在全球展開業務的方式。在可預見的未來，這些趨勢將持續以相當強勁的速度推動成長，預計不僅對工業部門，而且對全球經濟都有重大利益。 然而，工業中的數位化轉型不僅僅涉及將類比資訊轉換為1和0系列的過程。為了讓製造商瞭解所有這些資訊，必須從廠區的無數感測器和設備傳輸資料，並為人或其他機器進行處理，以便即時做出明智的決策。因此，智慧製造的數位化轉型必然包括各種網路技術和通訊協定，這些技術和通訊協定能夠實現無縫通訊，而且從感測器到具有人工智慧的精密機器人提高各種數位化設備的可視性。 實際上，數位化能夠實現將來自連線裝置的資料整合，以及收集和採取效能提升回應的能力，這促使許多製造商採用IIoT技術。公司有明確的動機採用智慧製造，以促進營運效率和業務實務做法。無論是尋求減少機器停機時間、提升效能以開拓業務創新的新機會，還是採用全新的商業模式，例如提供產品即服務，製造商都在進行數位化轉型。 自從工業革命以來，製造商一直在尋找提高生產力的方法。在生產機械化之後，製造商已經將裝置連線做為提高效率和利潤的手段。從20世紀80年代開始，製造商開始採用數位裝置，這導致了我們現今所知的工業自動化的出現。可視化工業自動化目前架構的有用方法是經常引用的普渡模型(圖1)。 圖1　現今的普渡模型為現今的工業網路帶來許多基礎架構挑戰。 在目前的普渡模型中，工業自動化形成了金字塔，其中隔離的專用通訊協定佔據不同的層。但是，這種模式也為現今的工業網路帶來許多基礎架構挑戰。雖然獨立的專用通訊協定可能相當擅長自動進行對於本身開發的原始任務，但實質上說的是不同的「語言」，因此導致難以進行即時通訊。此模型中的傳統工業網路也針對延遲和控制進行了調整，無法共享線路，而且通常限制在100Mb/s(或更低)的傳輸速度，最後不利於可擴展性。 此外，為多個應用程式使用專用硬體和軟體會妨礙互通性，並增加維護和營運成本。因此，跨層的系統整合和可見性變得難以實現，這對整個價值鏈產生負面影響。 顯然，製造策略也需要發展，公司才能保持全球競爭力。如今，客戶需求變得愈來愈多樣化，公司正在尋找滿足這些新的和未來需求的方法，同時提高營運效率。企業必須盡可能靈活、高效率和快速回應，才能保持全球競爭力。製造商可以根據銷售預測單獨擴大生產的情況已經不復存在。相反地，製造商可能需要運用大數據分析的相關見解來即時滿足客戶需求，並且以更低的成本優化生產。這只是製造商如何部署最新技術以實現「工業4.0」並向前發展的一個例子。 由於產業正在持續數位化、自動化和創新，因此，在複雜的全球營運中，設備、裝置和人員比以往更加緊密。最後，工業網路需要趕上市場和產業發展，以確保企業能夠透過更可靠和可擴展的網路將效率、彈性和可用性轉化為更好的效能、更高的員工和客戶滿意度，以及更多的成長。 通用語意/統一基礎架構成要務 傳統的普渡模型以「自動化金字塔」為代表，概略呈現不同層次的網路通訊，這些層次仍然很零碎，可能不可靠且難以維護，尤其是從長遠來看。業界的呼籲已經轉向能夠即時回應市場和商業條件的「自制金字塔」。在這個新設想的架構中，自動化和網路資料流孤島能夠透過通用語義和統一的基礎架構相互通訊。 如圖2所示，這個新的「自制金字塔」將未來的工業自動化設想為一個無縫連接的系統。 圖2　未來的普渡模型將未來的工業自動化設想為一個無縫連接的系統。 小規模、靜態和隔離的控制環路演變成大規模、動態和開放的控制環路通訊，這稱為網路實體系統(CPS)，可將軟體和實體元件緊密結合。 閉環資料以前可以在共同基礎上公開通訊，藉以實現可以透過智慧的方式互相進行新的雙邊資料通訊流量傳輸。 從設備到材料再到人員的所有業務資產都在統一的基礎架構中智慧連接，透過端點對端點的「自主」通訊、協作、反應、適應和優化來滿足各種客戶需求，所有這些都能夠「適時」完成。 製造商透過為多種不同的應用程式(包括自動化、維護、分析等等)使用統一的網路基礎架構，可以實現下列效益： 1.由於不同的終端裝置能夠即時相互通訊，因此配置系統、裝置和應用程式來實現即時回應循環變得相當容易。統一的脈絡導向網路結構也允許進行機器學習，因此從長遠來看，可以運用大數據分析並做出相對應的回應，進一步提高按訂單生產的彈性和效率。 2.改進的資料存取有助於即時進行生產監控，因此可以在不同的情況下建立更高品質、更注重細節的KPI。 3.更強大的網路基礎架構可以支援廠區設備的更多應用，例如計數、分類、品質控制和視訊監控。由於所有即時資料都輸入系統，因此機器不再孤立地工作，而能夠與其他機器協同作業來提高生產力。結合機器人技術和機器感測技術的發展，例如動作引導、擴增實境、機器視覺和觸覺，工廠資產能夠以更低的成本達到優化的效能。 4.標準化技術和可擴展的結構(例如採用乙太網路標準的技術)可達到更大的彈性。透過基礎架構技術和通訊協定的標準化，能夠以與其他模組化單元或擴展類似的方式管理對網路配置構成重大挑戰的拓樸差異。建立、維護和移除分層更具成本效益，而且耗時更少。 實際上，能夠將現今普渡模型中的自動化孤島障礙打破的統一基礎架構將建立連接的實體工業物件系統，而且物件能夠交換並且分析資料，藉以產生有價值的資訊。透過這樣的做法，工業物聯網可以在適當的時間和地點做出正確的決策，藉以將以前預先定義的流程轉變為真正的動態流程。 TSN為工業網路奠定統一基礎 最後，工業自動化和控制系統的未來是關於資訊和網際網路技術的整合(圖3)，這些技術持續滿足高可用性和即時通訊的需求，並且也支援成本和效益達到最佳平衡的新產品和創新解決方案開發。更準確來說，未來的統一網路基礎架構也需要確定性的通訊功能，這些功能可以確保效能和QoS，或甚至優於目前將自動化孤島隔離開的專用通訊協定。值得慶幸的是，標準組織和獨立供應商已經體認到工業4.0的潛在效益，並且共同努力為工業網路奠定新的統一基礎：時效性網路。 圖3　使用統一的網路基礎架構邁向IIoT和工業4.0的道路。 為了滿足統一確定性基礎架構的需求，TSN具備一系列標準，可透過標準乙太網路實現確定性訊息傳遞。根據電機電子工程師學會(IEEE)的定義，TSN涉及一種網路流量管理形式，可確保端點對端點傳輸延遲的確切時間範圍。因此，所有TSN裝置必須將本身的時鐘彼此同步，並使用共同時間參考來支援工業控制應用的即時通訊。雖然TSN標準最初是由IEEE開發而成，但重要的是要體認到TSN已超出主要的IEEE標準，而且這是許多國際組織和公司共同辛勤努力的成果。 早期的標準乙太網路無法保證資料傳輸，而且受到高延遲的影響。因此，需要高網路可靠性和可用性的產業開發本身的專用網路解決方案(例如，改進的乙太網路、Fieldbus)，用於工業控制系統和自動化。為了滿足製造業工業應用的高可用性和低延遲要求，傳統盡力傳送式乙太網路技術必須不斷發展，才能變得更有確定性。 TSN基本上是標準乙太網路技術發展的下一個階段，目的是滿足IIoT未來的需求。除了為乙太網路上的確定性服務提供一套標準之外，TSN也將許多不同的產業組織和市場領導廠商聚集在一起，共同實現工業4.0的全部潛力和數位化效用。 傳統的乙太網路技術通常包括採用盡力傳送式封包傳送的集線器和交換器。在大多數情況下，資料封包會依序成功傳遞，但不保證必定如此。雖然盡力傳送式網路可以充分運用於網頁瀏覽應用，但是工業控制應用需要更高的可用性、零封包遺失和更低的延遲。畢竟，如果不能保證資料封包傳送，關鍵控制資料可能無法適時傳送到正確的位置。 在20世紀80年代，製造商開始從機械或類比技術轉向數位技術時，雖然盡力傳送式乙太網路提供比傳統Fieldbus更高的頻寬，但是，對於需要高精度、可用性和有保證即時傳輸的工業控制系統而言，並不是適合的基礎架構選項。除了當時乙太網路技術的高成本之外，乙太網路重新傳輸演算法和衝突偵測尚無法滿足工業控制系統的效能要求。因此，製造商必須開發專用系統和通訊協定，才能透過確定性網路實現數位化。 不同於盡力傳送式網路，確定性網路支援下列服務： ．時間同步 ．資源保留 ．極低的封包遺失 ．保證端點對端點延遲和頻寬 從乙太網路和工業自動化的早期開始，網路技術已經發生了很大變化。實際上，現代乙太網路技術甚至可以提供確定性服務，滿足以前需要專用系統和通訊協定的許多工業應用需求。由於融合網路的發展趨勢以及頻寬需求的相對應成長，真正確定性乙太網路可能比專用網路更具成本效益並符合未來需求。 為了實現能夠傳輸即時控制以及在工業設施中傳輸音訊/視訊的真正融合網路，IEEE 802.1工作小組的TSN任務群組正在為乙太網路上的確定性資料傳輸界定一套標準。做為一系列標準，TSN更像是一個工具箱，而不是多功能解決方案；要瞭解有哪些「工具」可用，以及每個工具有什麼作用，才能確定哪些工具適合什麼應用。 如表1所述的關鍵通訊協定所示，時效性網路標準主要著重於下列主要方面： 1.時間同步 2.延遲 3.可靠性 4.資源管理 正如名稱「時效性網路」所示，TSN需要所有網路設備採用IEEE 802.1AS(未來的IEEE 802.1AS-Rev)，這會界定定時和同步的標準。畢竟，所有終端裝置和乙太網路交換器之間的共享時間概念是確定性網路的其中一個關鍵特徵。此外，IEEE 802.1Qbv界定裝置須如何根據固定排程傳輸時間關鍵訊框，而且也要為共用相同線路的其他大量流量保留盡力傳送式通訊。除了網路基礎架構本身，TSN也需要一種新方法來處理資料流和需要更複雜計算的相對應需求。因此，IEEE 802.1Qcc界定啟用網路管理新方法的管理介面、機制和原則。 為了便於說明，TSN可以比擬為鐵路系統，列車類似於乙太網路資料訊框(圖4)。在這個例子中，乙太網路交換器和終端裝置就像火車站。想像一下，如果每個火車站顯示不同的當地時間，而不遵循整個系統的嚴格時間表，會發生什麼情況。如果列車從A站出發，而且火車站沒有共同時間參考，乘客如何知道列車何時抵達B站？這個問題正是鐵路開始規定標準鐵路旅客和列車時間的原因，也說明了為什麼工業網路需要時間同步。 圖4　時效性網路幫助工業網路時間同步。 (本文作者為Moxa產品經理)