Новые тренды, формирующие промышленную автоматизацию: обзор 2024 года

Мир, в котором мы живем, постоянно меняется и быстр благодаря технологическим достижениям. Огромные шаги и непрерывный прогресс, происходящий ежемесячно, позволяют промышленной автоматизации использовать технологии в полной мере. Автоматизация может включать многое, от простой конвейерной системы пуск-останов до полной производственной линии с системами безопасности, сбором данных и многое другое. Быстрый прогресс в автоматизации и технологиях привел нас к IoT 4.0, также известному как промышленный интернет вещей 4.0.

Примеры промышленной автоматизации      

Автоматизация может сильно варьироваться в зависимости от процесса и степени требуемой автоматизации. Базовый пример — конвейерная система. В упрощенной степени система включала бы схему пуск-останов и датчики. Схема пуск-останов позволяла бы автоматическое управление двигателем, приводящим конвейер. Датчики вдоль конвейера, позиционированные в определенных точках, дают сигналы главному контроллеру. С этими сигналами контроллер, такой как программируемый логический контроллер (PLC), может включать или выключать конвейер. Сотрудник или группа сотрудников больше не должны отвлекать внимание на конвейерную систему, беспокоясь, заполнена ли она и нужно ли остановить её. Они могут фокусироваться на упаковке и других задачах, продвигающих рабочий процесс. Для дальнейшего увеличения автоматизации этой конвейерной линии можно добавить оборудование и программирование. Частотные преобразователи (VFD) и дополнительное программирование могут увеличить производительность, безопасность и качество конвейерной системы. С дополнительным программированием и оборудованием, таким как VFD, конвейер может работать на переменных скоростях, обнаруживать поврежденные продукты на конвейере и собирать данные для анализа. Роботы могут быть добавлены для паллетизации и манипулирования материалами. Ограничения автоматизации упрощенной конвейерной системы, казалось бы, бесконечны и начинают открывать двери для внедрения промышленной автоматизации.

Что такое IoT?

Промышленный интернет вещей (IIoT) приоритизирован в производственной отрасли. Эта концепция имеет основу в автоматизации производства для обеспечения продвинутого, упрощенного и аналитического подхода. IoT позволяет компаниям не только автоматизировать процессы, но также оснащает предприятия инструментами для сбора, проверки и хранения данных, которые могут быть использованы для улучшения процессов. Amazon может быть лучшим представлением IoT 4.0. Эта компания использует роботику для выполнения заказов вместе с сбором данных о складских количествах, потоке отгрузок и многое другое. Включая IoT 4.0 в планы, это усиливает сильные стороны фирмы и выделяет слабые места, которые можно улучшить.

IO-Link

Новый протокол последовательной коммуникации, IO-Link, используется во больших частях PLC и их процессами автоматизации. Этот признанный протокол связи, IEC 61131, поддерживает надежный и быстрый обмен данными, разделяющий идентификацию устройства, сервисные данные, процессные данные, неисправности, цифровые сигналы и многое другое. IO-Link, также с дефисом как IOL, является растущим промышленным стандартом и интегрируется с возрастающей частотой в автоматизацию. Цикл коммуникации обычно около 2 мс и содержит размеры пакетов от 1 до 32 байт. Преимущества IOL в том, что он позволяет более простую установку, повышенную операционную эффективность и способность снизить стресс от обслуживания. Стандартные устройства IO-Link требуют 3-проводной кабель — питание, нейтраль и дополнительный провод для передачи данных IOL. Потребуются нестандартные кабели или разъемы не требуются, что еще больше облегчает установку и обслуживание. Эта двунаправленная, точка-точка коммуникация требует некоторой дополнительной настройки в наборе программирования PLC, но это не стоит беспокоиться. Устройства IO-Link требуют IODD, файл(ы) описания IO-устройства и модуль IOL-мастера, такой как Allen-Bradley 1734-4IOL. Наконец, IO-Link позволяет глубокую диагностическую видимость того, что происходит с полевыми устройствами. С ценными инсайтами инженеры и обслуживающий персонал могут лучше реагировать на возникающие проблемы.

Машинное обучение

Машинное обучение синонимично промышленности или IoT 4.0. Машинное обучение не коррелирует с футуристической робототехникой, которая ходит и говорит. Вместо этого машинное обучение — это когда системы, получающие точные данные в реальном времени, обрабатывают их и реагируют соответственно. Это звучит прямо и может быть тем, что происходит на вашем заводе уже. Однако способность системы распознавать эти данные и делать разные выводы помогает производителям и другим отраслям процветать. Это не установленная программа, продолжающая свои циклы, а она помогает с аспектами вроде управления запасами, снижения затрат на хранение, отслеживания активов, прогнозирования поставок и производства и многое другое. Искусственный интеллект (ИИ) машинного обучения предоставляет автоматизированную способность обучения, решающую проблемы без явной программы. Эти машины или системы учатся сами, по мере того как им непрерывно подаются данные. Методы машинного обучения обычно попадают в одну из следующих категорий: алгоритмы обучения с учителем, алгоритмы обучения без учителя и алгоритмы обучения с подкреплением. Обучение с учителем — это когда машина или система имеет существующий набор данных с примерами для использования. По мере подачи информации, ИИ анализирует ее по сравнению с известным набором данных, производит условный выход, сравнивает выход с обучающим набором для ошибок и модифицирует его соответственно. Обучение без учителя — когда ИИ не имеет обучающего набора данных для базы своих выводов. Вместо этого, по мере поступления информации, машина или система исследует цифры для вывода экстраполяций. Это иногда лучший способ для компаний выделить снижение затрат и прогнозирование, так как ИИ быстро начинает коррелировать лучшие или худшие цифры. Полуконтролируемое машинное обучение попадает между предыдущими двумя. Небольшой обучающий набор данных устанавливается для ИИ машинного обучения; однако это небольшое количество. Этот метод обычно выбирается, когда обучающий набор данных требует большого мастерства, времени или релевантных ресурсов для сбора всего. Однако небольшое количество размеченных данных или объем неразмеченных данных позволяет машине быстро улучшить точность обучения. Метод обучения с подкреплением — когда ИИ взаимодействует с внешней средой. ИИ обнаруживает свои ошибки или успех через пробу и ошибку подачи своих выходных данных. Это позволяет машине идентифицировать идеальное поведение и среду, в которой она находится, и максимизировать свою производительность на основе награжденного успеха или частоты ошибок своей выходной информации.

Коллаборативные роботы (Cobots)

Коллаборативные роботы, или коботы, набирают тягу в отрасли, хотя и медленно. Робототехника и автоматизация были синонимами уже довольно долго, но коллаборативные роботы новее. Коллаборативные роботы имели намерение ставить людей и людей рядом в рабочей силе. Традиционные роботы нуждаются в защите, такой как световые завесы, сканеры зон и даже физические барьеры, чтобы держать людей вдали от травм или даже фатальных аварий. Коботы построены для работы рядом с нами. Однако одна проблема с коботами — у них меньшая нагрузка и они движутся на гораздо более медленной скорости. Из-за этого накладные расходы производства страдают. Коботы зависят от приложения, в которое они устанавливаются, адаптированные к рабочему партнерству с людьми. Помощь в перемещении продуктов, выполнение медленных, рутинных задач и другие задачи идеальны для них. Главное для коботов — они нашли свой путь в рестораны недавно, будучи спроектированными и внедренными для переворачивания бургеров и других действий.

Заинтересованы в получении дополнительной информации? Посетите наш сайт www.premierautomation.com или поговорите с одним из наших специалистов сегодня.
Свяжитесь с нами