Tendances de l'automatisation industrielle

Le monde dans lequel nous vivons est en constante évolution et rapide grâce aux progrès de la technologie. Avec des progrès considérables et des progrès continus qui se produisent chaque mois, l'automatisation industrielle utilise pleinement la technologie. L'automatisation peut impliquer de nombreuses choses, d'un simple système de convoyeur start-stop à une chaîne de production complète avec des systèmes de sécurité, la collecte de données, etc. Les progrès rapides de l'automatisation et de la technologie nous ont conduits à l'IoT 4.0, également connu sous le nom d'Internet industriel des objets 4.0.

Exemples d'automatisation industrielle

L'automatisation peut varier considérablement en fonction du processus et du degré d'automatisation demandé. Un exemple de base serait un système de convoyeur. Dans une mesure simpliste, le système incorporerait un agencement marche-arrêt et des capteurs. Le circuit marche-arrêt permettrait le 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 activer ou désactiver le convoyeur. Un employé ou un groupe d'employés ne doit plus détourner son attention du système de convoyage, s'inquiéter s'il est plein et doit être arrêté. Ils peuvent se concentrer sur l'emballage et d'autres tâches qui font progresser le flux de travail. Pour augmenter l'automatisation de cette ligne de convoyage, d'autres équipements et programmes peuvent être ajoutés. Les entraînements à fréquence variable (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, tels que le VFD, le convoyeur peut fonctionner à des vitesses variables, détecter les produits endommagés circulant 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 semblent sans fin et commencent à ouvrir les portes de l'introduction de l'automatisation industrielle.

Qu'est-ce que l'IdO ?

L'Internet industriel des objets (IIoT) est une priorité dans l'industrie manufacturière. Ce concept repose sur 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 également de doter les établissements des outils nécessaires pour collecter, examiner et stocker des données pouvant être utilisées pour améliorer les processus. Amazon est peut-être la meilleure représentation de l'IoT 4.0. Cette société utilise la robotique pour exécuter les commandes parallèlement à la collecte de données sur les quantités d'entrepôt, le flux d'expédition, etc. En intégrant l'IdO 4.0 dans les plans, il 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 largement utilisé par les API et leurs processus d'automatisation. Ce protocole de communication reconnu, CEI 61131, prend en charge un transfert robuste et rapide de données qui partage l'identification de l'appareil, les données de service, les données de processus, les défauts, les signaux numériques, etc. IO-Link, également appelé IOL, est une norme industrielle en pleine croissance et est intégré de plus en plus fréquemment dans l'automatisation. Le cycle de communication est généralement d'environ 2 ms et contient des tailles de paquet de 1 à 32 octets. Les avantages de l'IOL sont qu'elle permet une installation plus simple, une efficacité de fonctionnement accrue et la capacité de réduire le stress lié à la maintenance. Les appareils IO-Link standard nécessitent un câble à 3 fils - alimentation, neutre et un fil supplémentaire pour le transfert de données IOL. Le besoin de câbles ou de connecteurs personnalisés n'est pas présent, ce qui facilite l'installation et la maintenance. Cette communication point à point bidirectionnelle nécessite une configuration supplémentaire dans la suite de programmation PLC, mais il n'y a pas de quoi s'inquiéter. Les périphériques IO-Link nécessitent un IODD, une description de périphérique IO, un ou plusieurs fichiers 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 appareils de terrain. Avec des informations précieuses, 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 n'est pas corrélé à la robotique futuriste qui marche et parle. Au lieu de cela, l'apprentissage automatique se produit lorsque des systèmes alimentés en 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 à en déduire des conclusions variables aide les fabricants et d'autres industries à prospérer. Il ne s'agit pas d'un programme fixe qui poursuit ses cycles, mais plutôt d'une assistance pour des aspects tels que la gestion des stocks, la réduction des coûts d'entreposage, le suivi des actifs, les prévisions d'approvisionnement et de production, etc. 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 car ils sont continuellement alimentés en données. Les méthodes d'apprentissage automatique appartiennent généralement à l'une des catégories suivantes ; algorithmes d'apprentissage automatique supervisés, algorithmes d'apprentissage automatique non supervisés et algorithmes d'apprentissage automatique par renforcement. Les algorithmes d'apprentissage automatique supervisés se produisent lorsque la machine ou le système dispose d'une fiche technique existante avec des exemples à utiliser. Au fur et à mesure qu'elle reçoit des informations, l'IA l'analyse par rapport à la fiche technique connue, produit une sortie conditionnelle, compare la sortie à l'ensemble de données d'apprentissage pour détecter les erreurs et la modifie en conséquence. L'apprentissage automatique non supervisé se produit lorsque l'IA ne dispose pas d'un ensemble de données d'entraînement sur lequel fonder ses conclusions. Au lieu de cela, au fur et à mesure que les informations affluent, la machine ou le système explore les chiffres pour en tirer des extrapolations. C'est parfois le meilleur moyen pour les entreprises de mettre en évidence les réductions de coûts et les prévisions, car l'IA commence rapidement à corréler les meilleurs ou les pires chiffres. L'apprentissage automatique semi-supervisé se situe entre les deux précédents. Un petit ensemble de données de formation est établi pour l'apprentissage automatique de l'IA ; cependant, c'est une petite quantité. Cette méthode est généralement choisie lorsque l'ensemble de données d'entraînement nécessite de grandes compétences, du temps ou des ressources pertinentes pour tout rassembler. Cependant, une petite quantité de données étiquetées ou une masse de données non étiquetées permet à la machine d'améliorer rapidement sa précision d'apprentissage. La méthode d'apprentissage automatique par renforcement se produit lorsque l'IA interagit avec un environnement externe. L'IA découvre ses erreurs ou son succès grâce à une soumission par essais et erreurs 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 ses performances en fonction du taux de réussite 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 barrières immatérielles, des scanners de zone et même des barrières physiques pour empêcher les humains de se blesser ou même d'avoir des accidents mortels. Les cobots sont conçus 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 une vitesse beaucoup plus lente. De ce fait, 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 des êtres humains. Le déplacement assisté du produit, l'exécution de tâches banales et au rythme lent et d'autres tâches sont idéales pour eux. Le point culminant pour les cobots est qu'ils ont trouvé leur chemin dans les restaurants ces derniers temps, étant conçus et mis en œuvre pour retourner des hamburgers et d'autres actions.

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