Table of Contents

מה זה Data Modeling in חשמל ואלקטרוניקה הנדסה?

מודלים נתונים הוא הנוהג של יצירת ייצוג מובנה, מופשט של המידע כי מערכת משתמשת או מייצרת.בהנדסת חשמל ואלקטרוניקה, זה אומר מיפוי היחסים בין רכיבים, אותות, פרמטרים, מצבים, והתנהגויות המגדירים מוצר או מערכת. לדוגמה, מודל נתונים עבור לוח מעגלים מודפס (PCB) עשוי לתאר את הסימון של כל רכיב, תכונות חשמליות, תכונות תרמיות, ואת הרשת המחברת אותם.

מודל נתונים מבוסס היטב משמש מקור יחיד של אמת אשר משותף על פני דיסציפלינות - מהנדסי חומרה, מפתחי קושחה, מהנדסי מבחן וצוותי הייצור כולם מסתמכים על זה.ללא מודלים נתונים קפדניים, חוסר עקביות מצמררת: schematic עשוי להגדיר ערך התנגדות שונה מאשר חוק החומרים, או סימולציה לא יכול להתאים את הפריסה פיזית.

איסוף נתונים בתחום זה הולך הרבה מעבר לגליונות תפוצה פשוטות.זה כרוך לכידת הן מערכות יחסים מבניות (אשר חלק מתחבר לאיזו רשת) ומגבלות התנהגותיות (מקסימום הנוכחי, עיכובים תזמון, ניתוק כוח) זה גם צריך להתמודד עם גרסאות מוצר מתפתחות וריאציות וריאציות לאורך זמן.FLT:0IEEEFLT:1 עבור אוטומציה עיצוב אלקטרוני, כגון IEEE 10V76 או סימולציה של מודלים דיגיטליים של , הם 13.

בזרימות עבודה מודרניות, מודלים נתונים מאוחסנים במאגרי מידע יחסיים, מסדי נתונים גרף, או ניהול מחזור חיים מיוחד של המוצר (PLM) מערכות. Tools כמו FLT:0DirectusofLT:1, המספק גישה גמישה, מבוססת schema לניהול נתונים יחסיים, משמשים יותר ויותר לבניית מודלים סטנדרטיים של נתונים עבור יישומים הנדסיים.

עקרונות ליבה של מודלים נתונים

עבור הנדסת חשמל ואלקטרוניקה, כמה עקרונות יסוד להנחות את יצירת מודלים נתונים יעילים:

  • (ב) ⁇ :0) ⁇ : 1FLT: 1 מסתיר פרטים מיותרים תוך שמירה על מאפיינים חיוניים.מודל של התנגדות אינו צריך לכלול אפקטים קוונטיים אלא אם כן הם רלוונטיים.
  • (FLT:0)Normalization: 1FLT (הפחתת ריצוף) על ידי ארגון נתונים לטבלאות או אובייקטים לוגיים.לדוגמה, יש לאחסן את מפרט הרכיב (כמו מתח מדורג) במקום אחד ולהתייחס לכל העיצובים המשתמשים באותו חלק.
  • (ב) ⁇ :0) ,(החזקה: 1) ייצוג אחיד של יחידות, שמות מוסכמות, ומערכות יחסים על פני כל המודל.
  • (ב) ⁇ :0) אחריות: כל רכיב נתונים צריך להיות קישור חזרה לדרישות המקור שלו, מקרה מבחן או החלטת עיצוב.
  • (FLT:0) lexibility: FLT:1 המודל חייב להתאים גרסאות רכיב חדשות, פרמטרים נוספים, או שינוי wiring topologies מבלי צורך בשיקום מלא.

עקרונות אלה חלים אם אתה מדגימים אספקת חשמל פשוטה או מערכת מורכבת על שבב (SoC) הם לא אידיאלים תיאורטיים; הם משפיעים ישירות על המודל ניתן להשתמש באופן אמין עבור סימולציה, רכש וייצור.

שיטות הטובות ביותר עבור Data Modeling בהנדסת חשמל ואלקטרוניקה

Define Clear Objectives

לפני גיוס כל דיאגרמה או סכמה, צוות ההנדסה חייב לענות: אילו החלטות יתמכו במודל הנתונים הזה?מודל המיועד לסימולציה המעגל יש דרישות שונות מאשר אחד המשמש לייצור הצעת חוק של חומרים או מעקב אחר כיסוי בדיקה.עבור סימולציה, אתה צריך תכונות מתמטיות מדויקות (התנגדות, קפיות, מודל). עבור ייצור, אתה צריך נתונים ספק, זמניים מובילים, ואבטחת מידע מוקדם למנוע קריטריונים מוקדמים של נתונים.

אחת הדרכים המעשיות היא ליצור דרישות ממטריקס (RTM) המפות כל פיסת נתונים לצורך הנדסי ספציפי.אימון זה לעתים קרובות מגלה פערים: צוות עשוי לגלות שהם אחסון דירוגי מתח אבל לא גורמים דרמטיים, או שיש להם קישוריות פיית-על-פי, אבל לא מגבלות זהות.

שימוש בהודעות סטנדרטיות

אימוץ סטיות סטנדרטיות בתעשייה מבטל את האווירה והופך מודלים מובנים על פני קבוצות וארגונים.בהנדסת חשמל, ההערות הנפוצות ביותר כוללות:

  • (ב) [15] ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
  • (ב) ,0) שפה מודלנית (UML)OVAFLT:1 עבור אינטראקציות בין תוכנה-Hardware לבין ארכיטקטורות מערכת.
  • (ב) ,0) ,SysMLFLT:1 (מערכות דוגמנות שפה) עבור הנדסת מערכות מורכבות, במיוחד בחלל ובהגנה.
  • (ב) ⁇ :0) ,Entity-Relationship Diagrams (ERD)Felo 1 עבור מסדי נתונים של מסדי נתונים של רכיב ומערכות PLM.

באמצעות אי ציות סטנדרטי מפחית זמן אימון ומאפשר מודלים להיות משוחזר בין כלים.לדוגמה, ERD שנוצר בכלי עיצוב מסד נתונים ניתן לייבא לDirectus, שמירה על המבנה היחסי בכל פעם שניתן, להשתמש בגרסה העדכנית ביותר של תקן ומעד כל סטייה בבירור.

עיצוב מודולרי

בדיוק כמו עיצוב חומרה שבורים בלוקים פונקציונליים, מודלים נתונים צריך להיות מובנה לתוך מודולים שניתן לפתח, לבדוק, ולהשתמש בו באופן עצמאי. גישה נפוצה היא להפריד את המודל לשכבות:

  • (ב) ,0) , ⁇ , ⁇ , רשתות, ותכונות היסוד שלהם.
  • (ב) ,0) מידע התנהגותי: מודלים של SPICE:1, מגבלות תזמון, פרופילי חשמל.
  • (ב) עיין ב[[המאה ה-20]], [[1924]], [[1924]], [[1924]], [[1924]]]], [[1924]], [[1924]]]]
  • (ב) עיין ב-[[1924]], [[1924]], [[1924]], [[1924]], [[1924]], [[1924]], [[1924]]]]

מודולריות מאפשרת לצוותים שונים לעבוד על חלקם של המודל במקביל.זה גם מאפשר שימוש חוזר: מודל transistor שפותח עבור פרויקט אחד יכול להיות מחובר אחד לשני אם ממשקים (שמות פרמטר, שמות פרמטר) עקביים.

בDirectus, ניתן להשיג מודולריות על ידי בניית אוספים נפרדים (טבלאות) לכל אזור פונקציונלי וקישור אותם באמצעות שדות יחסיים.לדוגמה, אוסף "שותפים" עשוי להתייחס לאוסף "גלי נתונים" ואוסף "SimulationModels" שכל אחד מהם יכול להיות מנוהל באופן עצמאי.

לשמור על אינטגרity

שלמות הנתונים מבטיחה שהמידע במודל מדויק, עקבי ואמינה לאורך זמן.טכניקות מפתח כוללות:

  • (FLT:0)Constraints: 1FLT) השתמש במגבלות מסד נתונים (מפתחות ללא צבע, מפתחות זרים, מגבלות בדיקה) כדי לאכוף כללים כגון "כל רשת חייבת להיות שם" או "התמריצים חייבים להיות לא שליליים".
  • (ב) ,0) חוקי הביטול: FLT:1iv in Implement Business Logic, למשל: "אם מרכיב מסומן מיושן, אין להשתמש בו בעיצוב חדש".
  • (ב) ⁇ :0) ,Version controlהמחשה: FLT:1 Track משתנה למודל הנתונים עצמו (הגירה של צמה) ולנתוני הנתונים ( יומני הסאונד).
  • (בקיצור:0) טיהור נתונים: ⁇ FLT:1 , סקירה תקופתית וערכי אי עקביים נכונים, כגון מספרי חלק כפול או יחידות שלא תואמים.

Directus מספק כללי אימות מובנה, סוגי שדה, ומגבלות יחסיות המסייעות לאכוף את השלמות ללא קוד מותאם אישית.עם זאת, צוות ההנדסה חייב עדיין להגדיר את הכללים - הכלי אינו יכול לנחש אילו ערכים הם בתוקף עבור יישום מסוים.

« « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « עדיפוטריעדטריעדטריעדטריעדטריעדטריעד עדיפוטריעד עדיפוטריקודמים עדיפוטריקודמים « « « «

פרויקטים חשמליים ואלקטרוניקה מתחילים לעתים קרובות קטנים ולהגדיל.מודל נתונים שעובד עבור אבטיפוס עם 50 רכיבים עשוי להיות לא רצוי ב-5,000 רכיבים. Scalability פירושה תכנון הschema כך שהוא יכול להתמודד עם נפח נתונים מוגבר, סוגים חדשים של רכיב, ותכונות נוספות ללא שינויים מבניים.

אסטרטגיות לדרגות כוללות:

  • (FLT:0) שימוש בטבלת ערכים גנרית בעלת ערך מוסף 1 (EAV) לפרמטרים שונים באופן נרחב על פני סוגי הרכיב.לדוגמה, שולחן גנרית "Parameter" עם עמודות בשם פרמטר, ערך ויחידה.
  • (FLT:0) ,Normalizing דפוסים חוזרים ונשנים 1FLT לתוך טבלאות נפרדות, במקום אחסון מספר חיבורים בסימון אחד בשדה טקסט אחד, ליצור שולחן "Nets" ושולחן "קוניונות".
  • (ב) ⁇ :0) , 000 פעמים , 000 , 000 , 000 , 000 , 000 , 000 ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
  • (ב) ,0 חלק בטבלאות גדולות של טבלאות גדולות (FLT) 1 על ידי קו המוצר או שלב הפרויקט אם מערכת מסד הנתונים תומכת בו.

סקביליה חלת גם על מספר המשתמשים הנוכחיים.מודל המשמש מהנדס יחיד יכול להיות שונה מזה שיש לתמוך בעריכה במקביל על ידי צוות חוצה תפקוד.שימוש מסד נתונים עם מנעול וסיוע עסקאות ברמה גבוהה (כגון PostgreSQL, אשר ישירותus ממינוף) מסייע לשמור על עקביות תחת עומס.

מסמך תורן

מסמך הוא רשת הבטיחות המונעת מהידע המוסדי להיאבד.מודל נתונים ללא תיעוד הוא כמו סכימטי ללא סטיות - ייתכן שהוא נכון, אך אף אחד אחר לא יכול להבין זאת.

  • (ב) עיין:0) מילון נתונים: ⁇ FLT:1 לכל שדה או אוסף, מתאר את מטרתו, סוג הנתונים, ערכי המותר, ואת היחסים עם שדות אחרים.
  • (ב) ⁇ (ב) ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
  • [ה]ההיסטוריה: [ה]: [ה]: [ה] [ה] [ה], מתי ומדוע כל שינוי נעשה לשלמה?
  • (FLT:0) דוגמאות לחיקוי: כיצד לשאול את המודל לשאלות הנדסיות טיפוסיות (למשל, "לפגוש את כל המרכיבים בסובלנות של ±1% וזמן מוביל מתחת לשבועיים").

ב Directus, ניתן לאחסן תיעוד בשדה "הערות" של כל אוסף או באוסף "דוכוומנט" נפרד הקשור לרכיב הschema הרלוונטי. לחלופין, להשתמש בהתייחסות ה- API מובנה כדי ליצור באופן אוטומטי תיעוד מהשמצה אם הצוות שלך עוקב אחר מוסכמות שמות עקביות.

שיטות איסוף נתונים והודעות

מעבר לשיטות הגבוהות, מהנדסים חייבים לבחור טכניקות ספציפיות ללכידת ולתקשר את דגמי הנתונים שלהם.

Entity-Relationship Diagrams (ERD)

(ב) , ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇

יצירת ERD מאלצת את הצוות להחליט כיצד נתונים קשורים.לדוגמה, מרכיב יכול להיות מספר רב של pins, אבל כל סיכה שייכת בדיוק מרכיב אחד.מערכת יחסים זו היא קישור חד-מיני.מערכות יחסים רבות-לגברים, כגון "שותפים בשימוש בפרויקטים מרובים ופרויקטים המכילים רכיבים מרובים", נפתרים עם צומת (למשל, FLT:0ponent: 1.coment: 1.coments המשמשים פרויקטים מרובים ופרויקטים).

שפה לא מזוהה (UML)

דיאגרמות של UML הן שימושיות כאשר מודל הנתונים חייב גם ללכוד התנהגות ותפעול.לדוגמה, שיעור עבור FLT:0PowerSupplyFLT:1 יכול להיות תכונות (מתח קידוד, גבול נוכחי) ושיטות (יעילות חישובית, הדמיה תגובה טרנסית) UML הוא מועיל במיוחד במערכות משובצות שבו חומרה ותוכנה הם זוג הדוק.

סייקס

עבור מערכות מורכבות יותר, SysML מרחיבה את UML עם מושגים כמו דרישות, parametrics, וזרימה יציאות. סיס.ס. בלוק דיאגרמות הגדרות בלוק (bd) ו ⁇ בלוקים פנימיים (ibd) משמשים כדי מודל ההיבטים מבניים וקשריים של מערכות חשמל, כגון רתום המתפתל של מטוס או רשת הפצת הכוח של לוויין.

ג'ייסון שema ו-XML Schema

בזרימות עבודה מבוססות API מודרניות, במיוחד כאשר משלבים פלטפורמות ענן או מכשירי IoT, מודלים נתונים באים לידי ביטוי לעתים קרובות JSON Schema או XML Schema. אלה Schemas מגדיר את המבנה הצפוי ואת סוגי הנתונים עבור הודעות החלקו בין מערכות. לדוגמה, ג'ייסון schema עבור קריאת חיישן עשוי לציין שדות עבור "timeamp", "Sensor id", "ערך", ו"עונשים אלה יכולים להיות תוקף באופן אוטומטי על ידי שערות" על ידי ממשקי API.

Directus עצמו מייצר ג'ייסון סכמה עבור ה- API שלו, ומשתמשים יכולים להגדיר כללים נוספים אימות באמצעות הגדרות סכימה.שימוש בשפה סכימה גם מאפשר דור קוד: ג'ייסון סכימה ניתן להשתמש כדי ליצור ממשקי סוג-גנטיאט אוטומטי, פייתונים, או Cstructs, להבטיח כי מודל הנתונים הוא עקבי על פני ערימה ההנדסה כולה.

כלים לדגם נתונים חשמלי

הכלי הנכון תלוי בהיקף הפרויקט, בערימה הטכנית של הצוות, ובתחום ההנדסה הספציפי.

Relational Database Management Systems (RDBMS)

PostgreSQL, MySQL ו-SQLite הם מסדי הנתונים הנפוצים ביותר לאחסון מודלים של נתונים הנדסיים. PostgreSQL התמיכה של JSON, ערכות, וסוגים מותאמים אישית הופכת אותו גמיש במיוחד. Directus יכול להיות פרוס על גבי כל אלה, מתן ממשק ידידותי למשתמש כדי לנהל את הschema והנתונים ללא כתיבת SQL.

מסדי נתונים של Graph

עבור נתונים מקושרים מאוד, כגון נתיבי אות דרך מעגלים מורכבים או תלותיים בין מקרי מבחן, מסדי נתונים גרף כגון Neo4j יכול להיות אינטואיטיבי יותר מאשר שולחנות יחסיים. Graph מסדי נתונים לאחסן צמתים (שותפים, רשתות) ו הקצוות (קשרים, תלותיות) ישירות, ביצוע שאילתות טראנסאליים (למשל, "מצא את כל הנתיבים מהשעון אל הזיכרון").

ניהול מחזור המוצר (PLM) Platforms

כלי אנטרפרייז PLM כמו Siemens Teamcenter, PTC Windchill, או Aras Innovator לספק מודלים נתונים מובנה עבור חלקים, BOMs, ולשנות הזמנות.הם כבדים אבל מציעים ממשל חזק ואינטגרציה עם כלים CAD / CAE. עבור קבוצות קטנות יותר, חלופות קלות קלות קלות יותר כמו Directus בשילוב עם schema מובנה יכול לספק הרבה יתרונות ללא יתר על פני.

ניהול נתונים

כלים כמו Ansys מינרווה או Dassault Systèmes Exalead מתמחים בניהול מודלים סימולציה תוצאות. הם שומרים על נתונים מוכחים: איזו גירסה של מודל שימש, אילו קלטות ניתנו, ומה נוצרו.זה קריטי עבור חידוש ניתוח הנדסי.

אינטגרציה: CAD ו- EDA

מכשירים אלקטרוניים עיצוב אלקטרוני (EDA) כגון Altium Designer, קדינס אורCAD, ו- KiCad יש מודלים פנימיים של נתונים עבור לכידת סכימטית ופריסת PCB. עם זאת, אלה הם לעתים קרובות ספציפיים כלי ולא משולבים בקלות עם מערכות נתונים ארגוניים. A נפוץ הטוב ביותר הוא לייצא את הנתונים נטורליסטיים ומרכיב לתוך מסד נתונים יחסי (או מקרה ישיר) המשמש כמערכת של תיעוד, ולאחר מכן לסנכרון באמצעות שינויים של כלי ל- EDA או ל-EDAs.

יישומים אמיתיים

עיצוב חשמל

בפרויקט אלקטרוניקה כוח, מודל הנתונים חייב ללכוד מגוון רחב של פרמטרים: טווח מתח קלט, פלט ripple, החלפת תדירות, תנופה תרמית והזדקנות רכיב.על ידי מודל נתונים אלה באופן מובנה, מהנדסים יכולים באופן אוטומטי לסנן רכיבים העומדים בכל המגבלות, להפעיל סימולציות פרמטריות ב SPICE, וליצור דוחות תאימות.

מערכות Embedded ו-IoT

מערכות Embedded משלבות חומרה ותוכנה, המחייבות מודל המשתרע הן תחומים.מודל נתונים עבור מוצר IoT עשוי לכלול מיפוי pin של microcontroller, תצורה היקפית, גרסאות תמונה קושחה, ועקוםי חיישן caliation. Using Directus, הצוותים יכולים ליצור schema המתייחסת לכל תיקון של חומרה לגרסאות המתאימות שלה, למסילות קושחיקה, ניהול ועדכונים שדה.

המונחים: integrity Analysis

עיצובים דיגיטליים מהירים דורשים ניתוח זהיר של אפקטים קו שידור, צולב וג'ייטר.מודל הנתונים כאן כולל מידע ערימה של PCB, תכונות חומריות, מעקב אחר גיאוגרפיות, ונהג / קבלת מודלים IBIS. מודלים אלה במסד נתונים מאפשר למהנדסים לרוץ סימולציות על פני וריאנטים עיצוב מרובים ולהשוואת תוצאות באופן שיטתי.

אתגרים ופתרונות

מורכבות

מערכות חשמל יכולות לכלול עשרות אלפי רכיבים ותלויות הדדית.ללא מודל טוב, מהנדסים מבזבזים זמן בחיפוש אחר נתונים או ניתוק מידע סותר.FLT:0Solution: FigFLT:1 התחל עם מודל פשוט המכסה את צרכי הליבה ולהרחיב את זה באופן גמיש. השתמש בכלים אוטומטיים כדי להפוך את ה- schema הראשונית בנתונים הקיימים (g, BOMlists, ).

בקרת גרסאות

בניגוד לקוד המקור, נתוני הנדסה (סכמטיים, מודלים, הגדרות בדיקה) מאוחסנים לעתים קרובות בקבצים בינאריים שקשה לגוון.FLT:0)Solution:FLT:1 Store ככל האפשר בקבצי טקסט מבוססי טקסט, פורמטים מובנים (JSON, CSV, SQL). השתמש בגרסת המובנה של מסד הנתונים או אימוץ גישה מבוססת הגירה שבה schema הם שינויים כמו קוד פתוח.

נתונים סטטיסטיים

מחלקות שונות (עיצוב, סימולציה, ייצור, רכש) לעתים קרובות לשמור על חנויות הנתונים שלהם, המוביל לאי-consistities.FLT:0Solution:03FLT 1 צור מודל נתונים סמכותי יחיד (החוט המוזהב) שכל מחלקה תורמת לקריאה וקריאה ממנו.זה עשוי לדרוש שינויים ארגוניים כמו גם אינטגרציה טכנית.

יכולת

נתונים מכלי EDA אחד לעתים קרובות לא ניתן לייבא בקלות לתוך אחר.FLT:0 (Solution:ראהFLT:1 השתמש בפורמטים פתוחים כגון IPC-2581 עבור נתונים PCB, STEP עבור 3D CAD, ו- XML לתוצאות סימולציה.מפות פורמטים אלה למודל הנתונים הפנימי שלך באמצעות תסריטים.

מסקנה

מודלים נתונים אינם משימה מעל פני השטח - זה משמעת הנדסית בסיסית הקובעת האם ניתן להפיק תובנות, בשימוש מחדש, וסמוך על מחזור החיים של מוצר. בהנדסת חשמל ואלקטרוניקה, שבו ניתן למדוד את העלות של טעות בזכרות המוצר או סכנות בטיחות, השקעה במודל נתונים חזק משלם דיבידנדים תוך פחות זמן פיתוח ותוצאות איכות.

הנה שיטות הטובות ביותר המפורטות כאן - מטרות ברורות, סטיות סטנדרטיות, עיצוב מודולרי, שלמות נתונים, דחיסות ותיעוד יסודי - יוצרים מסגרת מוכחת בשילוב עם כלים מודרניים כמו Directus, קבוצות יכולות ליישם את התרגילים האלה מבלי צורך מנהל מסד נתונים ייעודי.המטרה הסופית היא להפוך את מודל הנתונים לחפץ חי מתפתח עם המוצר, תמיכה בחדשנות ולא להפריע אותו.

בעוד פרויקטים הנדסיים ממשיכים לגדול במורכבות (יותר חיישנים, יותר קישוריות, שולי ביצועים הדוקים יותר), התפקיד של מודלים נתונים יגדל רק.צוותים אשר שולטים בו יספקו מוצרים אמינים מהר יותר ועם ביטחון גדול יותר.