Trends in der Industrieautomation

Die Welt, in der wir leben, verändert sich ständig und ist durch die Fortschritte der Technologie schnelllebig. Mit enormen Fortschritten und kontinuierlichen Fortschritten, die monatlich stattfinden, nutzt die industrielle Automatisierung die Technologie voll aus. Automatisierung kann viele Dinge umfassen, von einem einfachen Start-Stopp-Fördersystem bis hin zu einer vollständigen Produktionslinie mit Sicherheitssystemen, Datenerfassung und mehr. Der schnelle Fortschritt in der Automatisierung und Technologie hat uns zum IoT 4.0 geführt, auch bekannt als das industrielle Internet der Dinge 4.0.

Beispiele für industrielle Automatisierung

Die Automatisierung kann je nach Prozess und gewünschtem Automatisierungsgrad stark variieren. Ein grundlegendes Beispiel wäre ein Fördersystem. Vereinfacht gesagt würde das System eine Start-Stopp-Anordnung und Sensoren enthalten. Die Start-Stopp-Schaltung würde eine automatische Steuerung des Motors ermöglichen, der das Förderband antreibt. Sensoren entlang des Förderers, die an bestimmten Punkten positioniert sind, geben Signale an die Hauptsteuerung. Mit diesen Signalen kann die Steuerung, beispielsweise eine speicherprogrammierbare Steuerung (PLC), den Förderer ein- oder ausschalten. Ein Mitarbeiter oder eine Gruppe von Mitarbeitern muss seine Aufmerksamkeit nicht mehr auf das Fördersystem richten und sich Sorgen machen, ob es voll ist und angehalten werden muss. Sie können sich auf das Verpacken und andere Aufgaben konzentrieren, die den Arbeitsablauf vorantreiben. Um die Automatisierung dieser Förderlinie zu erhöhen, können weitere Geräte und Programmierungen hinzugefügt werden. Antriebe mit variabler Frequenz (VFDs) und weitere Programmierung können die Produktion, Sicherheit und Qualität des Fördersystems erhöhen. Mit der zusätzlichen Programmierung und Ausrüstung wie dem VFD kann das Förderband mit unterschiedlichen Geschwindigkeiten laufen, beschädigte Produkte auf dem Förderband erkennen und Daten zur Analyse sammeln. Roboter können zum Palettieren und Materialhandling hinzugefügt werden. Die Beschränkungen der Automatisierung eines einfachen Fördersystems sind scheinbar endlos und beginnen, die Türen für die Einführung der industriellen Automatisierung zu öffnen.

Was ist IoT?

Das industrielle Internet der Dinge (IIoT) hat in der Fertigungsindustrie Priorität. Dieses Konzept basiert auf der Automatisierung der Fertigung, um einen fortschrittlichen, vereinfachten und analytischen Ansatz zu ermöglichen. IoT ermöglicht es Unternehmen nicht nur, Prozesse zu automatisieren, sondern stattet Einrichtungen auch mit den Tools aus, um Daten zu sammeln, zu überprüfen und zu speichern, die zur Verbesserung von Prozessen verwendet werden können. Amazon ist vielleicht die beste Repräsentation von IoT 4.0. Dieses Unternehmen nutzt Robotik, um Bestellungen auszuführen, zusammen mit der Datenerfassung von Lagermengen, Versandfluss und mehr. Durch die Integration von IoT 4.0 in Pläne werden die Stärken eines Unternehmens gestärkt und Schwachstellen identifiziert, die verbessert werden können.

IO-Link

Ein neueres serielles Kommunikationsprotokoll, IO-Link, wird in großen Teilen von SPSen und ihren Automatisierungsprozessen verwendet. Dieses anerkannte Kommunikationsprotokoll, IEC 61131, unterstützt eine robuste und schnelle Übertragung von Daten, die Geräteidentifikation, Servicedaten, Verarbeitungsdaten, Fehler, digitale Signale und mehr teilen. IO-Link, auch als IOL mit Bindestrich bezeichnet, ist ein wachsender Industriestandard und wird immer häufiger in die Automatisierung integriert. Der Kommunikationszyklus beträgt normalerweise etwa 2 ms und enthält Paketgrößen von 1 bis 32 Bytes. Die Vorteile von IOL bestehen darin, dass sie eine einfachere Installation, eine erhöhte Betriebseffizienz und die Fähigkeit, den Wartungsaufwand zu reduzieren, ermöglichen. Standard-IO-Link-Geräte benötigen ein 3-adriges Kabel – Strom, Nullleiter und eine zusätzliche Ader für die IOL-Datenübertragung. Es sind keine kundenspezifischen Kabel oder Stecker erforderlich, was die Installation und Wartung erleichtert. Diese bidirektionale Punkt-zu-Punkt-Kommunikation erfordert einige zusätzliche Einstellungen in der SPS-Programmiersuite, ist aber kein Grund zur Sorge. IO-Link-Geräte erfordern IODD, IO-Gerätebeschreibung, Datei(en) und ein IOL-Mastermodul wie das 1734-4IOL von Allen-Bradley. Schließlich ermöglicht IO-Link eine detaillierte diagnostische Sichtbarkeit dessen, was mit Feldgeräten passiert. Mit wertvollen Erkenntnissen können Techniker und Wartungspersonal besser auf auftretende Probleme reagieren.

Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ist gleichbedeutend mit Industrie oder IoT 4.0. Maschinelles Lernen korreliert nicht mit futuristischer Robotik, die läuft und spricht. Stattdessen ist maschinelles Lernen, wenn Systeme, denen genaue Echtzeitdaten zugeführt werden, diese verarbeiten und entsprechend reagieren. Das klingt einfach und ist möglicherweise bereits in Ihrer Anlage der Fall. Die Fähigkeit eines Systems, diese Daten zu erkennen und unterschiedliche Schlussfolgerungen abzuleiten, hilft jedoch Herstellern und anderen Branchen, erfolgreich zu sein. Dies ist kein festes Programm, das seine Zyklen fortsetzt, sondern es hilft bei Aspekten wie Bestandsverwaltung, Reduzierung der Lagerkosten, Bestandsverfolgung, Versorgungs- und Produktionsprognosen und mehr. Die künstliche Intelligenz (KI) des maschinellen Lernens bietet eine automatisierte Lernfähigkeit, die Probleme ohne ein explizites Programm löst. Diese Maschinen oder Anlagen lernen selbstständig, da sie kontinuierlich mit Daten gefüttert werden. Methoden des maschinellen Lernens fallen normalerweise in eine der folgenden Kategorien; überwachte maschinelle Lernalgorithmen, unüberwachte maschinelle Lernalgorithmen und verstärkte maschinelle Lernalgorithmen. Überwachte maschinelle Lernalgorithmen sind, wenn die Maschine oder das System über ein vorhandenes Datenblatt mit Beispielen verfügt, die verwendet werden können. Wenn ihr Informationen zugeführt werden, analysiert die KI sie im Vergleich zum bekannten Datenblatt, erzeugt eine bedingte Ausgabe, vergleicht die Ausgabe mit dem Trainingsdatensatz auf Fehler und modifiziert sie entsprechend. Unüberwachtes maschinelles Lernen liegt vor, wenn die KI keinen Trainingsdatensatz hat, auf den sie ihre Ergebnisse stützen kann. Stattdessen untersucht die Maschine oder das System die Zahlen, wenn Informationen einfließen, um Extrapolationen vorzunehmen. Dies ist manchmal der beste Weg für Unternehmen, Kostensenkungen und Prognosen hervorzuheben, da die KI schnell beginnt, die besten oder schlechtesten Zahlen zu korrelieren. Halbüberwachtes maschinelles Lernen liegt zwischen den beiden vorherigen. Für das maschinelle KI-Lernen wird ein kleiner Trainingsdatensatz erstellt; jedoch ist es eine kleine Menge. Diese Methode wird normalerweise gewählt, wenn der Trainingsdatensatz viel Geschick, Zeit oder relevante Ressourcen erfordert, um alles zu sammeln. Eine kleine Menge gekennzeichneter Daten oder eine Menge nicht gekennzeichneter Daten ermöglicht es der Maschine jedoch, ihre Lerngenauigkeit schnell zu verbessern. Bei der Reinforcement-Machine-Learning-Methode interagiert die KI mit einer externen Umgebung. Die KI entdeckt ihre Fehler oder ihren Erfolg durch eine Trial-and-Error-Übermittlung ihrer Ausgabedaten. Dadurch kann die Maschine das ideale Verhalten und die ideale Umgebung identifizieren, in der sie sich befindet, und ihre Leistung basierend auf der belohnten Erfolgs- oder Fehlerrate ihrer Ausgabeinformationen maximieren.

Kollaborative Roboter (Cobots)

Kollaborative Roboter oder Cobots gewinnen in der Branche an Bedeutung, wenn auch langsam. Robotik und Automatisierung sind seit geraumer Zeit Synonyme, aber kollaborative Roboter sind neuer. Kollaborative Roboter hatten die Absicht, Menschen und Menschen in der Arbeitswelt Seite an Seite zu stellen. Herkömmliche Roboter benötigen Sicherheitsvorkehrungen wie Lichtvorhänge, Flächenscanner und sogar physische Barrieren, um Menschen vor Verletzungen oder sogar tödlichen Unfällen zu bewahren. Cobots sind so gebaut, dass sie mit uns zusammenarbeiten. Ein Problem bei Cobots ist jedoch, dass sie eine geringere Arbeitsbelastung haben und sich viel langsamer bewegen. Aus diesem Grund leidet der Herstellungsaufwand. Cobots sind abhängig von der Anwendung, in der sie installiert werden, zugeschnitten auf eine funktionierende Partnerschaft mit Menschen. Unterstützte Produktbewegungen, langsame, alltägliche Aufgabenerfüllung und andere Aufgaben sind ideal für sie. Das Highlight für Cobots ist, dass sie in letzter Zeit ihren Weg in Restaurants gefunden haben und zum Umdrehen von Burgern und anderen Aktionen entwickelt und implementiert wurden.

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Konfigurationen für HMIs in riskanten Situationen Notstopp und Stoppsteuerung