Logic Supply presenta la PC compacta y resistente Karbon 300, construida para IoT

El sistema ha sido diseñado para ayudar a los innovadores a superar las limitaciones de la implementación de hardware informático confiable en entornos difíciles.

“La computación en el borde es cada vez más el núcleo de las soluciones actuales de Industria 4.0 e Industrial IoT”, dice Murat Erdogan, Vicepresidente de Productos de Logic Supply. “Estos dispositivos se están implementando en entornos que destruirían rápidamente el hardware de las computadoras tradicionales. Los constructores y creadores con los que trabajamos requieren una cuidadosa combinación de conectividad, procesamiento y protecciones ambientales. Con Karbon 300, ofrecemos la combinación ideal de capacidades para ayudar haga de la próxima generación de innovaciones que conforman la industria una realidad, y permita a los innovadores desafiar realmente lo que es posible “.

Especificaciones del sistema
Diseñadas para usarse como pasarela industrial o móvil, PC de automatización, estación de trabajo o dispositivo de medios digitales, el chasis completamente metálico de Karbon 300 mide solo 154 x 56 x 119 mm y puede montarse en la pared, VESA o riel DIN. El sistema funciona con un procesador Intel Apollo Lake Atom E3930 Dual-Core o E3950 Quad-Core. La conectividad incluye 3x LAN con Power over Ethernet (PoE +) opcional, doble DisplayPorts, doble puerto COM RS-232/422/485, 4x USB 3.0, bus CAN integrado y DIO. Las opciones inalámbricas disponibles incluyen Wi-Fi / Bluetooth, 4G LTE y LTE Cat M1. La expansión y el almacenamiento se pueden configurar a través de dos ranuras M.2 y el sistema está disponible con 4 u 8 GB de memoria LPDDR4 de alta velocidad integrada. Las opciones de SO incluyen varias versiones de Windows 10 y Linux Ubuntu 18.04.

Karbon 300 puede configurarse con una Unidad de Procesamiento de la Visión de Intel Movidius (VPU) para acelerar los algoritmos de visión de la máquina y habilitar aplicaciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático. El hardware integrado TPM proporciona la seguridad de los datos de Root of Trust para ayudar a proteger la información confidencial y el control electrónico integrado del consumidor permite a Karbon 300 controlar las pantallas conectadas en señalización digital, kiosco o instalaciones de entretenimiento. 

Construido para ambientes resistentes
“Nuestros clientes están presionando constantemente los límites de lo que pueden hacer las computadoras”, dice Erdogan. “Queríamos desafiarnos a nosotros mismos para construir una pieza de hardware robusto que fuera más resistente al daño ambiental que cualquier otra cosa que hayamos diseñado antes. Siempre hemos sido obsesivos con la confiabilidad, pero sometimos a Karbon 300 a tensiones más allá de lo habitual. batería de pruebas, incluidas pruebas de vibración e impacto adicionales, así como temperaturas extremas más altas y más bajas. El resultado es un sistema informático que proporciona una increíble flexibilidad de instalación, dondequiera que se necesite potencia de cálculo “.

Para satisfacer las demandas de los entornos informáticos extremos, Karbon 300 se prueba de acuerdo con los procedimientos IEC 60068-2-27 e IEC 60068-2-64 / MIL-STD-810 para golpes y vibraciones. El rendimiento de EMC, choque y vibración también cumple con las normas EN50155 de la marca E y el material rodante de la CEPE de la CEPE para vehículos. El sistema es compatible con CE y FCC. Una amplia clasificación de voltaje de entrada, rango de temperatura de operación de -25 ~ 70 ° C (-13 ~ 158 ° F) y capacidades de potencia automotriz hacen que el sistema sea adecuado para instalaciones en vehículos y otras instalaciones móviles. 

Listo para la nube
Con organizaciones que identifican la necesidad de mover más de sus recursos informáticos al límite, Karbon 300 puede preconfigurarse para comunicarse sin problemas con los servicios web de Amazon. La Inferencia AWS IoT Greengrass con Aprendizaje Automático (ML) está disponible como una opción preinstalada, lo que permite a Karbon 300 realizar tareas de ML y permite el uso de modelos de ML construidos y entrenados en la nube para ser utilizados localmente en el borde.