工場が生産性の向上と運用コストの改善に努める中、新しい製品を提供する需要が高まっています。 テクノロジー エッジでのインテリジェンスを強化する機能が増加しています。 「エッジ」が何を意味するのか疑問に思っている方のために、 マキシム、「エッジ」は、マシンが実世界と出会う、または相互作用する場所として定義されます。
工場の自動化の最先端でインテリジェンスを強化することは、工場がXNUMX年間に経験する生産性の損失を減らすことを意味します。 では、エッジでインテリジェンスを強化するには何が必要ですか？
それは新しい考え方を取ります。
As 半導体 サプライヤーには、インテリジェントなセンサーとアクチュエーターを実現し、ソフトウェアで構成可能なI / Oをサポートし、高度な診断を提供するソリューションを提供する必要があります。 これらのXNUMXつの重要な要素の重要性と、エッジでインテリジェンスを強化する上でそれらが提供する主要な機能を確認しましょう。
インテリジェント- センサー テクノロジー
センサーはいたるところにあります！ 彼らは私たちの日常生活の至る所に存在するようになりました。 製造環境では、すべての製造製品は、機械が物体を検出し、物体までの距離を決定し、物体の色と組成を構成し、物体の温度と圧力を監視するのに役立つ一連のセンサーを必要とします。液体。
損傷したセンサーを交換するために新しいセンサーを試運転したり、別の製品の製造を可能にするために機器を適合させたりすることは、労働集約的であり、生産性の損失による大きなコスト負担につながります。 センサーを交換してから正しい製造パラメーターに再調整するために技術者を工場のフロアに派遣するコストは、工場のスループットに影響を与えます。 工場全体のすべてのセンサーに対してこれと同じレベルのメンテナンスを掛けると、センサーの変更または再構成は、すべての製造ラインで発生する最も大きな費用になります。
IOリンク は、工場フロアの機械に至るまでインテリジェントなセンシングを可能にするエキサイティングな新技術です。 この新しいテクノロジーにより、柔軟な製造が可能になり、工場のスループットと運用効率が向上します。 このテクノロジーは、センサーとの双方向の情報交換を提供することにより、従来のデジタルまたはアナログセンサーをインテリジェントセンサーに変換します。 これにより、センサーをリモートで試運転するための新しいレベルのインテリジェンスと機能、およびセンサーパラメーターをオンザフライで調整することでリアルタイムで反応する機能が追加されます。
産業オートメーション機械は、工場フロア全体に配置されたセンサーのネットワークの状態とステータスに基づいて、リアルタイムの動作条件に動的に応答するための新たなインテリジェンスを備えています。 インテリジェントセンサーのネットワーク全体でこのエンドツーエンドの情報の海を利用することで、施設は工場フロアのマッピングを作成し、製造のボトルネックを迅速に特定できる包括的な人工知能監視ソリューションにより良いリアルタイム情報を提供できます。障害点だけでなく、工場フロア全体を最適化して運用効率を向上させる新しい機能を提供します。
IO-Linkテクノロジーが試運転プロセスを簡素化し、工場のスループットを向上させる方法は、プロトコルスタックとIOデバイス記述（IODD）ファイルを使用する共通の物理インターフェイスを介してセンサーを交換可能にすることです。 これにより、技術者はセンサーを迅速に試運転できるため、工場のダウンタイムが短縮され、製造ラインをその場で再構成できるようになります。
IO-Linkハブとソフトウェアで構成可能なI / O
IO-Linkテクノロジーが一連の新しいインテリジェントセンサーの背後にある触媒であることは明らかですが、IO-Linkハブソリューションを通じてインテリジェンスをエッジにもたらす新しい機会も提供しています。 これらの新しいIO-Linkハブは、アナログおよびデジタルI / O拡張チャネルを追加する簡単な方法と、ソレノイドやモータードライブなどのインテリジェントアクチュエータの統合を提供します。
IO-Linkハブは、予期しない製造ラインの再構成をサポートするために必要なチャネルのタイプと数を拡張する簡単な方法を提供します。 これらのIO拡張ハブは、IO-Linkテクノロジーのすべての利点を活用し、デジタルおよびアナログI / Oポートを追加するタスクを簡素化するソリューションを提供します。 この新しいクラスの製品は、IO-Linkハブを介したセンサーの試運転を可能にし、工場のダウンタイムを削減します。 これらのソリューションの例には、次のものがあります。 オムロンのIO-LinkハブNXR 製品ファミリ。セットアップ時間と試運転時間を90％短縮します。
ソフトウェアで構成可能なデジタルおよびアナログI / Oソリューションにより、自動化エンジニアおよび技術者は、リモートで試運転できるユニバーサルI / Oポートを提供できるという利便性が得られます。 IO-Linkが提供する利点と比較して、この新しいクラスのデジタルおよびアナログソフトウェア構成可能I / O製品は、工場のワイヤマーシャリングの負担を簡素化し、デジタルおよびアナログI / Oセンサーまたはアクチュエータを割り当てられていないものに物理的に接続する柔軟性を提供しますデジタルおよびアナログI / Oポート。 このソフトウェア構成可能なテクノロジーは、より費用効果が高く、工場フロアのチャネル密度を高めます。
オムロンのNXRシリーズIO-LinkコントローラーおよびMAX14918、MAX14827A、およびMAX14912 / 15を備えたIO-LinkI / Oハブ（出典：Maxim Integrated）
インテリジェントアクチュエータ
アクチュエータは、製品が工場の床を横切って移動する方向と速度に影響を与え、制御するために使用されます。 すべてのアプリケーションには独自のモーションコントロールとモータードライブ特性のセットが必要なため、これらのスマートアクチュエータは、環境に動的に適応して、完璧なメカトロニクスサイバーフィジカルシステムを形成する必要があります。
現在、インテリジェントアクチュエータは、運用環境の要求を満たすためにパフォーマンスパラメータを自律的に調整する自動構成機能を提供するように進化しています。 これは、アクチュエーターがその環境を自己認識し、システムがそのパフォーマンスを最適化してスループットを最大化するか、アクチュエーターの長期的な信頼性と動作パフォーマンスを最大化できるようにするための最初のステップです。 いずれの場合も、結果として運用コストが削減され、効率が向上します。
このインテリジェントモーションの組み合わせを強化するには、XNUMXつの重要な要素を統合する必要があります。
最初の重要な要素は、電力効率の高いアナログ駆動技術であり、電圧 モーターの最適化を可能にし、高効率と高速スループットのバランスを実現するために、ローカル環境の状態と状態を提供しながら動作します。
XNUMX番目の重要な要素は、スムーズな可動域を可能にするモーション制御アルゴリズムを提供する機能です。 これは、動作中にモーターにかかる負荷を検出して、ライン障害を回避し、消費電力を最小限に抑える機能で構成されています。
モーションコントロールアルゴリズムはスムーズで正確な動きを提供し、チョッピングアルゴリズムはモーターの電力効率を高めることに重点を置いています。 さらに、電機子の位置を感知することは、モーターが正しい位置に移動したかどうかを知るために重要です。 これは、通常、ホールセンサーまたはある種の光エンコーディングソリューションを使用して、磁気センシングで行われます。
これらの次世代インテリジェントアクチュエータの価値を実証するために、次のXNUMXつの新しい例を示します。 PD42-1-1243-IOLINK 最近リリースされたEnd-of-ArmTooling（EOAT）グリッパーリファレンスデザイン、TMCM-1617-GRIP-REF。 どちらのソリューションも、インテリジェントモーション、ドライバー、およびIO-Link通信テクノロジーを組み合わせる力を示しています。
これらのインテリジェントアクチュエータは、IO-Link通信インターフェイスを介して産業オートメーションエンジニアが50％多い構成およびパフォーマンスパラメータにアクセスできるようにすることで、試運転を簡素化し、工場の生産性を向上させます。 さらに、これらのインテリジェントアクチュエータは、動作環境の変化に対応し、高度なAI派生の生産性ソリューションを実装するためにオンザフライで調整できます。 動作環境に基づいてアクチュエータの性能を形成するこの機能は、インテリジェントモーションコントロールの未来です。
End-of-Arm Tooling（EOAT）グリッパーリファレンスデザイン、TMCM-1617-GRIP-REF（出典：Trinamic）
診断とリアルタイムの意思決定
より高いレベルの診断機能は、工場フロアでの生産性と運用の整合性を改善するために、リアルタイムのエッジベースの意思決定を改善するより豊富なデータセットを提供し続けます。
これらの強力な製造ベースのAIアルゴリズムプラットフォームは、「製造市場における人工知能」というタイトルの1 MarketsandMarketsレポートによると、2018年の17億ドルから2025年までに50億ドル以上、または2019％に近い複合年間成長率で成長すると予想されます。 」 この間、スマートファクトリーを実装するために急速な投資が行われているため、機械学習はAIの最も高い成長セグメントになると予想されます。
この成長の背後にある原動力は、IIoTを利用したデバイスのネットワーク、予測分析を提供するアルゴリズム、製品の品質を監視し、ステータスと運用状態を評価するマシンビジョンカメラから生成される豊富なヘルス情報とステータス情報に由来します。マシンの。
に IC レベルでは、ますます多くの情報が監視され、収集され、SPIバスを介してマイクロプロセッサとの間で通信されています。 これらのICデータグラムの量は、デバイスの温度ステータス、過電圧、過電流、断線検出、短絡検出、過熱警告、サーマルシャットダウン、CRCなどの重要な情報を伝達するため、増え続けています。
今一歩後退して、工場フロアの機器全体にわたってデータグラムを提供する半導体の数を増やすと、製造ラインの障害を予測、特定、および診断するために、工場フロアの診断マッピングを実現できることが明らかになります。 。
次の大きい事
XNUMXつ明らかなことは、この「新しい考え方」を強化することで、スマートファクトリーはこれらの新しい機能を利用してスループットを向上させ、生産性を向上させることができるということです。 これらの新しいテクノロジーが成熟し続けるにつれて、次世代のAIアルゴリズムは、これらのソリューションから生成される高品質のリアルタイムデータを活用することで受益者になります。
その結果、これらの新しい自己認識対応マシンは、AIで生成されたソリューションを自動的に実装し、技術者による修理またはサービスが行われるまで製造ラインを稼働させ続けます。 自己認識マシンのこの時代は、産業オートメーションの次の大きなものを刺激します。
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