Тенденции в области промышленной автоматизации

Мир, в котором мы живем in постоянно меняется и быстро развивается благодаря достижениям технологий. С огромными успехами и непрерывным прогрессом, который происходит ежемесячно, промышленная автоматизация позволяет использовать технологии в полной мере. Автоматизация может включать в себя множество вещей, от простой конвейерной системы «старт-стоп» до полной производственной линии с системами безопасности, сбора данных и т. д. Стремительный прогресс в области автоматизации и технологий привел нас к Интернету вещей 4.0, также известному как промышленный Интернет вещей 4.0.

Примеры промышленной автоматизации

<и> <я> <и>
Автоматизация может сильно различаться в зависимости от процесса и требуемой степени автоматизации. Основным примером может быть конвейерная система. В упрощенном виде система будет включать в себя систему старт-стоп и датчики. Схема старт-стоп позволила бы автоматически управлять двигателем, приводящим в движение конвейер. Датчики вдоль конвейера, расположенные в определенных точках, подают сигналы на главный контроллер. С помощью этих сигналов контроллер, такой как программируемый логический контроллер (ПЛК), может включать и выключать конвейер. Сотрудник или группа сотрудников больше не должны отвлекать свое внимание на конвейерную систему, беспокоясь о том, заполнена ли она и ее нужно остановить. Они могут сосредоточиться на упаковке и других обязанностях, которые продвигают рабочий процесс. Для повышения автоматизации этой конвейерной линии может быть добавлено дополнительное оборудование и программы. Частотно-регулируемые приводы (VFD) и дальнейшее программирование могут повысить производительность, безопасность и качество конвейерной системы. С дополнительным программным обеспечением и оборудованием, таким как VFD, конвейер может работать с различной скоростью, обнаруживать поврежденные продукты, перемещающиеся по конвейеру, и собирать данные для анализа. Роботы могут быть добавлены для укладки на поддоны и обработки материалов. Ограничения автоматизации упрощенной конвейерной системы кажутся бесконечными и начинают открывать двери для внедрения промышленной автоматизации.

Что такое Интернет вещей?

Промышленный интернет вещей (IIoT) является приоритетным направлением в обрабатывающей промышленности. В основе этой концепции лежит автоматизация производства, обеспечивающая расширенный, упрощенный и аналитический подход. Интернет вещей позволяет компаниям не только автоматизировать процессы, но и снабжает учреждения инструментами для сбора, анализа и хранения данных, которые можно использовать для улучшения процессов. Amazon может быть лучшим представителем IoT 4.0. Эта компания использует робототехнику для выполнения заказов, а также для сбора данных о складских количествах, потоке отгрузки и многом другом. Включение IoT 4.0 в планы увеличивает сильные стороны компании и выявляет слабые места, которые можно улучшить.

IO-ссылка

Более новый протокол последовательной связи, IO-Link, в значительной степени используется ПЛК и их процессами автоматизации. Этот общепризнанный протокол связи, IEC 61131, поддерживает надежную и быструю передачу данных, включающую идентификацию устройства, служебные данные, данные обработки, неисправности, цифровые сигналы и многое другое. IO-Link, также обозначаемый через дефис как IOL, представляет собой развивающийся промышленный стандарт, который все чаще интегрируется в системы автоматизации. Цикл связи обычно составляет около 2 мс и содержит пакеты размером от 1 до 32 байт. Преимущества ИОЛ заключаются в том, что она позволяет упростить установку, повысить эффективность работы и снизить нагрузку на техническое обслуживание. Для стандартных устройств IO-Link требуется 3-жильный кабель — питание, нейтраль и дополнительный провод для передачи данных ИОЛ. Нет необходимости в специальных кабелях или разъемах, что упрощает установку и обслуживание. Эта двунаправленная связь «точка-точка» требует некоторой дополнительной настройки в программном пакете ПЛК, но не о чем беспокоиться. Для устройств IO-Link требуется IODD, описание устройства ввода-вывода, файл(ы) и главный модуль IOL, такой как 1734-4IOL Allen-Bradley. Наконец, IO-Link обеспечивает углубленную диагностику того, что происходит с полевыми устройствами. Обладая ценной информацией, инженеры и обслуживающий персонал могут лучше реагировать на возникающие проблемы.

Машинное обучение

Машинное обучение является синонимом промышленности или Интернета вещей 4.0. Машинное обучение не коррелирует с футуристической робототехникой, которая ходит и разговаривает. Вместо этого машинное обучение — это когда системы, которые получают точные данные в режиме реального времени, обрабатывают их и реагируют соответствующим образом. Это звучит прямолинейно и может быть тем, что уже происходит на вашем заводе. Однако способность системы распознавать эти данные и делать различные выводы помогает производителям и другим отраслям процветать. Это не установленная программа, которая продолжает свои циклы, но вместо этого она помогает в таких аспектах, как управление запасами, снижение затрат на складирование, отслеживание активов, прогнозирование поставок и производства и многое другое. Искусственный интеллект (ИИ) машинного обучения обеспечивает возможность автоматического обучения, которая решает проблемы без явной программы. Эти машины или системы учатся сами по себе, поскольку им постоянно поступают данные. Методы машинного обучения обычно относятся к одному из следующих:алгоритмы машинного обучения с учителем, алгоритмы машинного обучения без учителя и алгоритмы машинного обучения с подкреплением. Алгоритмы контролируемого машинного обучения — это когда у машины или системы есть существующий лист данных с примерами для использования. По мере поступления информации ИИ анализирует ее по сравнению с известной таблицей данных, выдает условный вывод, сравнивает вывод с обучающим набором данных на наличие ошибок и соответствующим образом модифицирует его. Неконтролируемое машинное обучение — это когда у ИИ нет обучающего набора данных, на котором можно основывать свои выводы. Вместо этого по мере поступления информации машина или система исследует цифры для экстраполяции. Иногда это лучший способ для компаний выделить снижение затрат и прогнозирование, поскольку ИИ быстро начинает сопоставлять лучшие или худшие цифры. Полууправляемое машинное обучение находится между двумя предыдущими. Для машинного обучения ИИ создается небольшой набор обучающих данных; однако это небольшая сумма. Этот метод обычно выбирается, когда для сбора обучающего набора данных требуются большие навыки, время или соответствующие ресурсы. Однако небольшое количество помеченных данных или большое количество неразмеченных данных позволяет машине быстро повысить точность обучения. Метод машинного обучения с подкреплением — это когда ИИ взаимодействует с внешней средой. ИИ обнаруживает свои ошибки или успех путем проб и ошибок при подаче выходных данных. Это позволяет машине определить идеальное поведение и среду, в которой она находится, и максимизировать свою производительность на основе вознаграждения за успех или частоту ошибок в выходной информации.

Коллаборативные роботы (коботы)

Коллаборативные роботы, или коботы, набирают обороты в отрасли, хотя и медленно. Робототехника и автоматизация уже давно стали синонимами, но коллаборативные роботы появились новее. У коллаборативных роботов была цель объединить людей и людей в рабочую силу. Традиционные роботы нуждаются в защите, такой как световые завесы, сканеры области и даже физические барьеры, чтобы уберечь людей от травм или даже несчастных случаев со смертельным исходом. Коботы созданы для того, чтобы работать вместе с нами. Однако одна проблема с коботами заключается в том, что они имеют меньшую рабочую нагрузку и перемещаются с гораздо меньшей скоростью. Из-за этого страдают производственные накладные расходы. Коботы зависят от приложения, в котором они устанавливаются, адаптированного к рабочему партнерству с людьми. Помощник в перемещении продукта, медленное выполнение рутинных задач и другие задачи идеально подходят для них. Изюминкой коботов является то, что в последнее время они нашли свое применение в ресторанах, разрабатывая и внедряя их для переворачивания гамбургеров и других действий.

Хотите узнать больше? Посетите наш веб-сайт www.premierautomation.com или поговорите с одним из наших специалистов уже сегодня.
Свяжитесь с нами

Конфигурации для HMI в опасных ситуациях Контроллеры аварийного останова и останова