공장이 생산성을 높이고 운영 비용을 개선하기 위해 노력함에 따라 새로운 제품을 제공해야 하는 수요가 증가하고 있습니다. technology 엣지에서 인텔리전스를 강화하는 기술이 증가하고 있습니다. "가장자리"가 무엇을 의미하는지 스스로에게 묻는 분들을 위해 격언, 우리는 기계가 현실 세계와 만나거나 상호 작용하는 곳으로 "가장자리"를 정의합니다.
공장 자동화의 엣지에서 인텔리전스를 강화한다는 것은 공장이 XNUMX 년 동안 경험하는 생산성 손실을 줄이는 것을 의미합니다. 그렇다면 에지에서 인텔리전스를 강화하려면 무엇이 필요합니까?
새로운 사고 방식이 필요합니다.
As 반도체 공급 업체는 지능형 센서 및 액추에이터를 활성화하고 소프트웨어 구성 가능한 I / O를 지원하며 고급 진단을 제공하는 솔루션을 제공해야합니다. 이 네 가지 중요한 요소의 중요성과 에지에서 인텔리전스를 강화하는 데 제공하는 주요 기능을 살펴 보겠습니다.
지능형 감지기 technology
센서는 어디에나 있습니다! 그들은 우리의 일상 생활에서 어디에나 있습니다. 제조 환경에서 모든 제조 된 제품에는 기계가 물체를 감지하고, 물체까지의 거리를 결정하고, 물체의 색상과 구성을 구성하고, 물체의 온도와 압력을 모니터링하는 데 도움이되는 일제히 작동하는 센서 배열이 필요합니다. 액체.
손상된 센서를 교체하기 위해 새 센서를 시운전하거나 다른 제품을 제조 할 수 있도록 장비를 조정하는 것은 노동 집약적이며 생산성 손실로 인한 상당한 비용 부담에 기여합니다. 기술자를 공장 현장으로 보내 센서를 교체 한 다음 올바른 제조 매개 변수로 재보 정하는 비용은 공장 처리량에 영향을 미칩니다. 공장의 모든 센서에 대해 이와 동일한 수준의 유지 관리를 곱하면 센서를 변경하거나 재구성하는 것이 모든 제조 라인에서 발생하는 가장 큰 비용입니다.
IO-링크 공장 현장의 기계까지 지능적인 감지를 가능하게하는 흥미로운 신기술입니다. 이 새로운 기술은 유연한 제조를 통해 공장 처리량과 운영 효율성을 향상시킵니다. 이 기술은 센서와 양방향 정보 교환을 제공하여 기존의 디지털 또는 아날로그 센서를 지능형 센서로 변환합니다. 센서 매개 변수를 즉석에서 조정하여 실시간으로 반응 할 수있을뿐만 아니라 원격으로 센서를 시운전 할 수있는 새로운 수준의 지능과 기능을 추가합니다.
산업 자동화 기계는 이제 공장 현장에있는 센서 네트워크의 상태 및 상태를 기반으로 실시간 작동 조건에 동적으로 대응하는 새로운 인텔리전스를 갖게되었습니다. 인텔리전트 센서 네트워크를 통해 이러한 종단 간 정보의 바다를 활용함으로써 시설은 공장 현장의 매핑을 생성하여 제조 병목 현상을 신속하게 식별 할 수있는 중요한 인공 지능 모니터링 솔루션에 더 나은 실시간 정보를 제공 할 수 있습니다. 더 나은 운영 효율성을 위해 전체 공장 현장을 최적화하는 새로운 기능을 제공합니다.
IO-Link 기술이 시운전 프로세스를 단순화하고 공장 처리량을 개선하는 방법은 프로토콜 스택과 IODD (IO Device Description) 파일을 사용하는 공통 물리적 인터페이스를 통해 센서를 교환 할 수 있도록하는 것입니다. 이를 통해 기술자는 센서를 신속하게 시운전 할 수 있으므로 공장 가동 중지 시간을 줄이고 제조 라인을 즉석에서 재구성 할 수 있습니다.
IO-Link 허브 및 소프트웨어 구성 가능 I / O
IO-Link 기술이 일련의 새로운 지능형 센서의 촉매제라는 것은 분명하지만 IO-Link 허브 솔루션을 통해 인텔리전스를 에지로 가져 오는 새로운 기회를 제공하고 있습니다. 이 새로운 IO-Link 허브는 아날로그 및 디지털 I / O 확장 채널을 추가하는 간단한 방법은 물론 솔레노이드 및 모터 드라이브와 같은 지능형 액추에이터의 통합을 제공합니다.
IO-Link 허브는 예기치 않은 제조 라인 재구성을 지원하는 데 필요한 채널의 유형과 수를 확장하는 간단한 방법을 제공합니다. 이러한 IO 확장 허브는 IO-Link 기술의 모든 이점을 활용하고 디지털 및 아날로그 I / O 포트 추가 작업을 단순화하는 솔루션을 제공합니다. 이 새로운 등급의 제품은 IO-Link 허브를 통해 센서의 시운전을 가능하게하여 공장 가동 중지 시간을 줄여줍니다. 이러한 솔루션의 예는 다음과 같습니다. Omron의 IO-Link 허브 NXR 설정 및 시운전 시간을 90 % 단축하는 제품군입니다.
소프트웨어로 구성 가능한 디지털 및 아날로그 I / O 솔루션을 사용하면 자동화 엔지니어와 기술자가 원격으로 시운전 할 수있는 범용 I / O 포트를 편리하게 제공 할 수 있습니다. IO-Link가 제공하는 이점과 비교할 수있는이 새로운 등급의 디지털 및 아날로그 소프트웨어 구성 가능 I / O 제품은 공장의 와이어 마샬링 부담을 단순화하고 디지털 및 아날로그 I / O 센서 또는 액추에이터를 할당되지 않은 모든 장치에 물리적으로 연결할 수있는 유연성을 제공합니다. 디지털 및 아날로그 I / O 포트. 이 소프트웨어 구성 가능 기술은보다 비용 효율적이며 공장에서 채널 밀도를 증가시킵니다.
MAX14918, MAX14827A 및 MAX14912 / 15가있는 Omron의 NXR 시리즈 IO-Link 컨트롤러 및 IO-Link I / O 허브 (출처 : Maxim Integrated)
지능형 액추에이터
액추에이터는 제품이 공장에서 이동하는 방향과 속도에 영향을 미치고 제어하는 데 사용됩니다. 모든 애플리케이션에는 고유 한 모션 제어 및 모터 드라이브 특성이 필요하기 때문에 이러한 스마트 액추에이터는 완벽한 메카 트로닉 사이버 물리 시스템을 형성하기 위해 환경에 동적으로 조정해야합니다.
현재 지능형 액추에이터는 운영 환경의 요구 사항을 충족하기 위해 성능 매개 변수를 자율적으로 조정하는 자동 구성 기능을 제공하도록 진화하고 있습니다. 이는 액추에이터가 환경을 스스로 인식하게하고 시스템이 최대 처리량을 위해 성능을 최적화하거나 액추에이터의 장기적인 신뢰성과 작동 성능을 최대화 할 수 있도록하는 첫 번째 단계입니다. 두 경우 모두 운영 비용을 낮추고 효율성을 높일 수 있습니다.
이러한 지능형 모션 조합을 강화하려면 두 가지 핵심 요소의 통합이 필요합니다.
첫 번째 중요한 요소는 전력 효율이 높은 아날로그 드라이브 기술로전압 모터의 최적화를 가능하게하고 고효율과 빠른 처리량 사이의 균형을 이루기 위해 로컬 환경의 상태와 상태를 제공하는 동안 작동합니다.
두 번째 중요한 요소는 움직임의 원활한 범위를 가능하게하는 움직임 제어 알고리즘을 제공하는 능력입니다. 이는 작동 중에 모터에 가해지는 부하를 감지하여 라인 고장을 방지하고 전력 소비를 최소화하는 기능으로 구성됩니다.
모션 제어 알고리즘은 부드럽고 정확한 움직임을 제공하는 반면, 절단 알고리즘은 모터의 전력 효율성을 높이는 데 중점을 둡니다. 또한 전기자의 위치를 감지하는 것은 모터가 올바른 위치로 이동했는지 확인하는 데 중요합니다. 이것은 일반적으로 홀 센서 또는 일부 유형의 광학 인코딩 솔루션을 사용하는 자기 감지로 수행됩니다.
이러한 차세대 지능형 액추에이터의 가치를 입증하기 위해 다음 두 가지 새로운 예가 있습니다. PD42-1-1243-아이오링크 최근 출시 된 EOAT (End-of-Arm Tooling) 그리퍼 레퍼런스 디자인 인 TMCM-1617-GRIP-REF가 있습니다. 두 솔루션 모두 지능형 모션, 드라이버 및 IO-Link 통신 기술을 결합하는 힘을 보여줍니다.
이러한 지능형 액추에이터는 산업 자동화 엔지니어가 IO-Link 통신 인터페이스를 통해 50 % 더 많은 구성 및 성능 매개 변수에 액세스 할 수 있도록하여 시운전을 단순화하고 공장 생산성을 향상시킵니다. 또한 이러한 지능형 액추에이터는 운영 환경의 변화를 수용하고 고급 AI 기반 생산성 솔루션을 구현하기 위해 즉석에서 조정할 수 있습니다. 작동 환경을 기반으로 액추에이터의 성능을 형성하는 이러한 능력은 지능형 모션 제어의 미래입니다.
EOAT (End-of-Arm Tooling) 그리퍼 레퍼런스 디자인, TMCM-1617-GRIP-REF (출처 : Trinamic)
진단 및 실시간 의사 결정
더 높은 수준의 진단 기능은 공장 현장에서 생산성과 운영 무결성을 개선하기 위해 실시간 에지 기반 의사 결정을 개선하는 더 풍부한 데이터 세트를 계속 제공합니다.
이 강력한 제조 기반 AI 알고리즘 플랫폼은 1 년 2018 억 달러에서 17 년까지 2025 억 달러 이상으로 성장할 것으로 예상되며, '제조 시장의 인공 지능'이라는 제목의 50 년 MarketsandMarkets 보고서에 따르면 연간 복합 성장률은 2019 %에 가깝습니다. ” 이 기간 동안 머신 러닝은 스마트 팩토리 구현에 대한 빠른 투자로 인해 AI에서 가장 높은 성장세를 보일 것으로 예상됩니다.
이러한 성장의 원동력은 IIoT 기반 장치의 네트워크, 예측 분석을 제공하는 알고리즘, 제품 품질을 모니터링하는 머신 비전 카메라, 상태 및 운영 상태를 평가하는 머신 비전 카메라에서 생성되는 풍부한 건강 및 상태 정보에서 기인합니다. 기계의.
에서 IC 레벨, 점점 더 많은 정보가 모니터링되고, 수집되고, SPI 버스를 통해 마이크로 프로세서와주고받습니다. 이러한 IC 데이터 그램의 양은 장치의 온도 상태, 과전압, 과전류, 개방 선 감지, 단락 감지, 과열 경고, 과열 차단 및 CRC와 같은 중요한 정보를 전달하기 때문에 계속해서 증가합니다.
지금 한 걸음 물러서서 공장 현장의 전체 장비에 데이터 그램을 제공하는 반도체의 수를 곱하면 제조 라인 고장을 예측, 식별 및 진단하기 위해 공장 현장의 진단 매핑을 달성 할 수 있다는 것이 분명해집니다. .
다음 큰 일
한 가지는 분명합니다. 이러한 "새로운 사고 방식"을 강화함으로써 스마트 팩토리는 이러한 새로운 기능을 활용하여 처리량을 개선하고 생산성을 높일 수 있습니다. 이러한 새로운 기술이 계속 성숙함에 따라 차세대 AI 알고리즘은 이러한 솔루션에서 생성되는 고품질 실시간 데이터를 활용하여 수혜자가 될 것입니다.
결과적으로 이러한 새로운자가 인식 가능 기계는 AI 생성 솔루션을 자동으로 구현하여 기술자가 수리하거나 서비스를받을 때까지 제조 라인을 계속 운영합니다. 자기 인식 기계의이 시대는 산업 자동화에서 다음 큰 영향을 미칠 것입니다.
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