Tendances émergentes façonnant l'automatisation industrielle : perspectives 2024

Le monde dans lequel nous vivons est en constante évolution et rapide grâce aux avancées technologiques. Avec des progrès tremendeux et un progrès continu qui se produit mensuellement, l'automatisation industrielle met la technologie à plein usage. L'automatisation peut englober beaucoup de choses, d'un simple système de convoyeur start-stop à une ligne de production complète avec systèmes de sécurité, collecte de données, et plus. Le progrès rapide dans l'automatisation et la technologie nous a menés à l'IoT 4.0, également connu sous le nom d'internet des objets industriel 4.0.

Exemples d'automatisation industrielle

L'automatisation peut varier grandement selon le processus et le degré d'automatisation demandé. Un exemple de base serait un système de convoyeur. À un degré simpliste, le système incorporerait un arrangement start-stop et des capteurs. Le circuit start-stop permettrait un contrôle automatique du moteur entraînant le convoyeur. Des capteurs le long du convoyeur, positionnés à des points particuliers, envoient des signaux au contrôleur principal. Avec ces signaux, le contrôleur, tel qu'un contrôleur logique programmable (PLC), peut allumer ou éteindre le convoyeur. Un employé ou un groupe d'employés n'a plus besoin de détourner son attention vers le système de convoyeur, s'inquiétant s'il est plein et doit être arrêté. Ils peuvent se concentrer sur l'emballage et d'autres tâches qui font avancer le flux de travail. Pour augmenter davantage l'automatisation de cette ligne de convoyeur, de l'équipement et de la programmation supplémentaires peuvent être ajoutés. Des variateurs de fréquence (VFD) et une programmation supplémentaire peuvent augmenter la production, la sécurité et la qualité du système de convoyeur. Avec la programmation et l'équipement supplémentaires, comme le VFD, le convoyeur peut fonctionner à des vitesses variables, détecter les produits endommagés voyageant sur le convoyeur, et collecter des données pour analyse. Des robots peuvent être ajoutés pour la palettisation et la manutention. Les limites de l'automatisation d'un système de convoyeur simpliste sont apparemment infinies et commencent à ouvrir les portes de l'introduction de l'automatisation industrielle.

Qu'est-ce que l'IoT ?

L'internet des objets industriel (IIoT) est priorisé dans l'industrie manufacturière. Ce concept a pour base l'automatisation de la fabrication pour permettre une approche avancée, simplifiée et analytique. L'IoT permet aux entreprises non seulement d'automatiser les processus mais aussi d'équiper les établissements avec les outils pour collecter, examiner et stocker des données qui peuvent être utilisées pour améliorer les processus. Amazon peut être la meilleure représentation de l'IoT 4.0. Cette entreprise utilise la robotique pour exécuter les commandes aux côtés de la collecte de données sur les quantités d'entrepôt, le flux d'expédition, et plus. En incorporant l'IoT 4.0 dans les plans, cela augmente les forces d'une entreprise et distingue les points faibles qui peuvent être améliorés.

IO-Link

Un protocole de communication série plus récent, IO-Link, est utilisé en grande partie par les PLC et leurs processus d'automatisation. Ce protocole de communication reconnu, CEI 61131, supporte un transfert de données robuste et rapide qui partage l'identification du dispositif, les données de service, les données de processus, les défauts, les signaux numériques, et plus. IO-Link, aussi trait d'union comme IOL, est une norme industrielle croissante et est intégrée avec une fréquence croissante dans l'automatisation. Le cycle de communication est généralement autour de 2 ms et contient des tailles de paquets de 1 à 32 octets. Les avantages de l'IOL sont qu'il permet une installation plus simple, une efficacité opérationnelle accrue, et la capacité de réduire le stress de maintenance. Les dispositifs IO-Link standard nécessitent un câble 3 fils - alimentation, neutre, et un fil additionnel pour le transfert de données IOL. Le besoin de câbles ou connecteurs personnalisés n'est pas présent, facilitant davantage l'installation et la maintenance. Cette communication bidirectionnelle, point-à-point, nécessite une configuration additionnelle dans la suite de programmation PLC, mais ce n'est pas une source d'inquiétude. Les dispositifs IO-Link requièrent des fichiers IODD, description du dispositif IO, et un module maître IOL tel que le 1734-4IOL d'Allen-Bradley. Enfin, IO-Link permet une visibilité diagnostique approfondie sur ce qui se passe avec les dispositifs de terrain. Avec un insight précieux, les ingénieurs et le personnel de maintenance peuvent mieux répondre aux problèmes qui surviennent.

Apprentissage automatique

L'apprentissage automatique est synonyme d'industrie ou d'IoT 4.0. L'apprentissage automatique ne correspond pas à la robotique futuristique qui marche et parle. Au lieu de cela, l'apprentissage automatique, c'est quand des systèmes qui reçoivent des données précises en temps réel les traitent et réagissent en conséquence. Cela semble simple et peut être ce qui se passe déjà dans votre usine. Cependant, la capacité d'un système à reconnaître ces données et déduire des conclusions variables aide les fabricants et d'autres industries à prospérer. Ce n'est pas un programme défini qui continue ses cycles mais au lieu de cela, il assiste avec des aspects tels que la gestion des stocks, la réduction des coûts d'entreposage, le suivi d'actifs, la prévision de l'offre et de la production, et plus. L'intelligence artificielle (IA) de l'apprentissage automatique fournit une capacité d'apprentissage automatisé qui résout les problèmes sans programme explicite. Ces machines ou systèmes apprennent par eux-mêmes alors qu'ils sont continuellement alimentés en données. Les méthodes d'apprentissage automatique tombent généralement dans l'une des catégories suivantes : algorithmes d'apprentissage supervisé, algorithmes d'apprentissage non supervisé, et algorithmes d'apprentissage par renforcement. L'apprentissage supervisé est quand la machine ou le système a une feuille de données existante avec des exemples à utiliser. Au fur et à mesure qu'il reçoit de l'information, l'IA l'analyse par rapport à la feuille de données connue, produit une sortie conditionnelle, compare la sortie à l'ensemble de données d'entraînement pour les erreurs et la modifie en conséquence. L'apprentissage non supervisé est quand l'IA n'a pas de jeu de données d'entraînement sur lequel baser ses découvertes. Au lieu de cela, à mesure que l'information afflue, la machine ou le système explore les chiffres pour en tirer des extrapolations. C'est parfois la meilleure façon pour les entreprises de mettre en évidence les réductions de coûts et les prévisions car l'IA commence rapidement à corréler les meilleurs, ou pires, chiffres. L'apprentissage semi-supervisé se situe entre les deux précédents. Un petit jeu de données d'entraînement est établi pour l'IA ; cependant, c'est une petite quantité. Cette méthode est généralement choisie quand le jeu de données d'entraînement nécessite une grande compétence, du temps, ou des ressources pertinentes pour le rassembler tout. Cependant, une petite quantité de données étiquetées ou une grande quantité de données non étiquetées permet à la machine d'améliorer rapidement sa précision d'apprentissage. La méthode d'apprentissage par renforcement est quand l'IA interagit avec un environnement externe. L'IA découvre ses erreurs ou succès par une soumission par essai-erreur de ses données de sortie. Cela permet à la machine d'identifier le comportement et l'environnement idéaux dans lesquels elle se trouve et maximise sa performance basée sur le taux de succès ou d'erreur récompensé de ses informations de sortie.

Robots collaboratifs (Cobots)

Les robots collaboratifs, ou cobots, gagnent du terrain dans l'industrie, bien que lentement. La robotique et l'automatisation sont synonymes depuis un certain temps, mais les robots collaboratifs sont plus récents. Les robots collaboratifs avaient l'intention de mettre les gens et les humains côte à côte dans la main-d'œuvre. Les robots traditionnels ont besoin de protections telles que des rideaux lumineux, des scanners de zone, et même des barrières physiques pour empêcher les humains de se blesser ou d'avoir des accidents mortels. Les cobots sont construits pour travailler à nos côtés. Cependant, un problème avec les cobots est qu'ils ont une charge de travail plus petite et se déplacent à un rythme beaucoup plus lent. À cause de cela, les frais généraux de fabrication en souffrent. Les cobots dépendent de l'application dans laquelle ils sont installés, adaptés à un partenariat de travail avec les êtres humains. Le mouvement de produits assisté, l'accomplissement de tâches lentes et répétitives, et d'autres tâches sont idéales pour eux. Le point fort pour les cobots est qu'ils ont trouvé leur chemin dans les restaurants récemment, étant conçus et implémentés pour retourner des burgers et d'autres actions.

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