Automatyzacja przemysłowa to obszar, który bardzo dynamicznie się rozwija wraz z dużym postępem technologicznym. W ostatnich latach zaobserwowaliśmy znaczący wpływ sztucznej inteligencji, internetu rzeczy (IoT) oraz big data. Te trzy trendy rewolucjonizują sposób, w jaki przemysł funkcjonuje i pozwalają bardziej efektywnie zautomatyzować proces.
Technologia sterowania przeszła długą drogę. Początkowo za sterowanie odpowiadały proste układy opierające się na przekaźnikach elektromechanicznych oraz elementach mechanicznych, przy których sterowanie odbywało się sekwencyjnie.
Z biegiem czasu zostały wprowadzone sterowniki programowalne (PLC), które pozwoliły na większą niezależność i budowę bardziej skomplikowanych układów sterowania. Następnym krokiem w ewolucji było wprowadzenie systemów SCADA, które pozwoliły na zbieranie informacji, kontrolę oraz monitorowanie danych z rozproszonych systemów. Wraz z rozwojem IoT i sieci komunikacyjnych systemy sterowania zyskały większą zdolność do połączenia i komunikacji z większą gamą urządzeń, co pozwoliło na powstanie inteligentnych fabryk oraz zastosowanie big data.
Sztuczna inteligencja w zastosowaniu przemysłowym coraz częściej wykorzystuje uczenie maszynowe. Ze względu na częste zmiany w zakresie jakości produktów, ale również dostosowanie się do aktualnych trendów człowiek ma trudności, by te zmiany wprowadzać na bieżąco w swoim przedsiębiorstwie. Tutaj pojawia się przetwarzanie maszynowe, które pozwala automatycznie uczyć się wartości wejściowych i stosować je bez ingerencji człowieka. Przykładami zastosowania tego elementu są optymalizacja produkcji, analiza ryzyka i jego ograniczanie czy też efektywne zarządzanie łańcuchem dostaw. Ponieważ dzisiejszy przemysł generuje ogromne ilości cennych danych, AI pomaga w przetwarzaniu tych danych i podejmowaniu samodzielnie decyzji np. o poprawie jakości, ale również może współpracować z człowiekiem i przekazywać te informacje do inżynierów, którzy na podstawie ułatwionej analizy mogą szybko podjąć decyzję.
Przekaźnik programowalny OPTA dzięki możliwości komunikacji także może być wykorzystywany w tym ciekawym trendzie. Budując maszynę czy też część linii technologicznej, będziemy mogli wykorzystać te dane teraz lub w przyszłości.
Kolejnym ciekawym trendem związanym z AI i automatyką jest możliwość pisania programów przez sztuczną inteligencję. Oczywiście na tę chwilę wprawny programista musi przejrzeć kod i wyłapać błędy, ale biorąc pod uwagę niesamowicie szybki rozwój sztucznej inteligencji, z dużym prawdopodobieństwem można założyć, że w przyszłości przejmie ona również tę działkę i w czasie rzeczywistym zacznie modyfikować program pod potrzeby aktualnej sytuacji w produkcji oraz zmian występujących w fabryce.
Przyjrzyjmy się takiej sytuacji, która może wydawać się na tę chwilę science fiction: awarii ulega maszyna, lecz pozostała część linii produkcyjnej może być przydatna dla produkcji. Sztuczna inteligencja może zaprogramować część linii produkcyjnej, roboty, coboty oraz część odpowiedzialną za łańcuch dostaw w taki sposób, aby awaria tylko części linii nie była tak odczuwalna.
Finder wraz z portalem controlbyte.pl zastosował popularny w ostatnim czasie ChatGPT do zaprogramowania Przekaźnika Programowalnego OPTA. Rezultaty możecie sprawdzić sami.
Przetwarzanie danych będzie znacząco ułatwione dzięki kolejnemu trendowi: internetowi rzeczy. Jest to podłączenie wszystkich elementów, takich jak: urządzenia, pojazdy, budynki do internetu, zbieranie danych od tych elementów, ale przede wszystkim wymiana danych. Dzięki temu w fabrykach już coraz częściej budowane bazy danych są potężne. Podstawowymi elementami internetu rzeczy są sensory i aktuatory, które odpowiadają za zbieranie danych (np. światło, temperatura, ruch). Można zatem w uproszczeniu powiedzieć, że przetwarzają wartość fizyczną na odpowiednik cyfrowy.
Jednakże, zebrane dane należy w jakiś sposób wykorzystać i przesłać je do serwerów lub urządzeń wykonawczych. Dlatego niezwykle ważne jest połączenie pozwalające na wymianę danych między poszczególnymi urządzeniami.
Tutaj możemy wyróżnić komunikację taką jak Ethernet, Bluetooth, inne sieci bezprzewodowe czy Zigbee. Warto zaznaczyć, że OPTA umożliwia komunikację trzema pierwszymi sposobami.
Po otrzymaniu niezbędnych danych ważne jest ich poprawne przetworzenie oraz przeanalizowanie pod kątem poprawy funkcjonowania pojazdów czy budynków. Za tę część odpowiedzialna może być wspomniana sztuczna inteligencja, która odpowiednio zareaguje np. po otrzymaniu informacji z czujnika zmierzchu zmniejszy poziom natężenia oświetlenia i wyśle informacje do użytkowników o aktualnym czasie i porze dnia.
To tutaj także, odbywa się wyciąganie wniosków, wykrywanie wzorców czy też ostateczne podejmowanie decyzji na podstawie zebranych danych właśnie choćby o zmianie oświetlenia jak podano w przykładzie.
Dodatkowo można jeszcze wyróżnić interfejs użytkownika w wersji aplikacji internetowej czy też aplikacje mobilne. Interfejs może być globalny dla całego systemu, ale należy również zaznaczyć, że często urządzenia IoT mają własny interfejs, przykładem może być możliwość zdalnej wizualizacji, ale też zmiany programu w Przekaźniku programowalnym OPTA.
Jak już wspomniałem, w dzisiejszym przemyśle główną rolę odgrywa efektywne gromadzenie i zarządzanie danymi. Analiza danych i big data stały się nieodłącznym elementem automatyki przemysłowej. Jako że nowoczesne systemy generują ogromną ilość danych, które obejmują parametry produkcyjne, działanie maszyn czy jakość produkcji, big data umożliwia gromadzenie i przetwarzanie danych. Między innymi mogą one być użyte do zaawansowanej analizy danych pozwalającej zidentyfikować trendy, wzorce oraz anomalia w danych produkcyjnych. Systemy te są zatem w stanie same wykryć nieprawidłowości występujące w procesie.
Kolejnym wykorzystaniem big data i związanych z nią danych jest predykcyjne utrzymanie maszyn. Dzięki analizie historycznych i bieżących danych wysyłanych przez maszyny możemy przewidzieć moment awarii lub potrzebę przeprowadzenia przeglądu. Takie działanie pozwala na zmniejszenie przestojów maszyn, a co za tym idzie – zmniejszenie nieprzewidywalnych strat związanych z brakiem produkcji.
Odbiegając trochę od samych maszyn: dzięki big data mamy możliwość zoptymalizowania samej produkcji. Przykładem może być optymalizacja harmonogramów produkcji czy efektywne zarządzanie zapasami jak i zarządzanie trasami dostaw w logistyce.
Podsumowując, rozwój w automatyce przemysłowej zdecydowanie jest nakierowany na dane oraz ich przetwarzanie, dzięki czemu uzyskujemy efektywność, elastyczność, ale tak naprawdę przede wszystkim konkurencyjność na rynku. Daje to możliwości jeszcze większego wykorzystania danych, które i tak w większości musimy zbierać. Nowoczesna fabryka produkcyjna to tak naprawdę wielka sieć teleinformatyczna.
Poprzez zastosowanie Przekaźnika Programowalnego Opta możemy w łatwy sposób podłączyć się do istniejącej sieci teleinformatycznej poprzez jeden z wielu protokołów komunikacyjnych i odbierać, wysyłać i analizować dane.
Dzięki podłączeniu dodatkowych modułów rozszerzeń mamy możliwość pomiaru wartości analogowych 0-10V, 4-20mA, ale także wartości temperatury poprzez podłączenie czujników PT100/PT1000. Wyjścia PWM pozwolą natomiast na dokładne sterowanie różnymi urządzeniami. Możliwość mieszania rozszerzeń i podłączenia aż do 5 modułów umożliwia zbudowanie lub rozbudowanie istniejących skomplikowanych układów sterowania.
W ofercie Finder znajdują się również produkty ułatwiające pomiar energii, co jest częścią danych zbieranych przez systemy. Analizatory mocy pozwalają poza pomiarem napięcia i prądu do 400A DC i 300A AC mierzyć także takie parametry jak: moc czynną, bierną, pozorną, ale również wyższe harmoniczne napięcia i prądu. Analizator całą elektronikę ma zabudowaną w obudowie, która wyglądem przypomina przekładnik prądowy, dzięki czemu nie potrzebuje licznika zabudowanego w szafie, co znacząco zmniejsza miejsce zajmowane przez układ pomiarowy. Więcej na temat najnowszych rozwiązań Finder możesz przeczytać na stronie https://www.findernet.com.
Źródło: FINDER Polska Sp. z o.o.
