Tendências Emergentes Moldando a Automação Industrial: Perspectivas para 2024

O mundo em que vivemos está em constante mudança e ritmo acelerado através dos avanços da tecnologia. Com tremendas strides e progresso contínuo que ocorre mensalmente, a automação industrial coloca a tecnologia em pleno uso. Automação pode implicar muitas coisas, desde um simples sistema transportador start-stop até uma linha de produção completa com sistemas de segurança, coleta de dados e mais. Progresso rápido em automação e tecnologia nos levou ao IoT 4.0, também conhecido como internet industrial das coisas 4.0.

Exemplos de Automação Industrial      

Automação pode variar muito dependendo do processo e grau de automação exigido. Um exemplo básico seria um sistema transportador. Em um grau simplista, o sistema incorporaria um arranjo start-stop e sensores. O circuito start-stop permitiria controle automático do motor que aciona o transportador. Sensores ao longo do transportador, posicionados em pontos particulares, dão sinais ao controlador principal. Com esses sinais, o controlador, como um controlador lógico programável (CLP), pode ligar ou desligar o transportador. Um funcionário ou grupo de funcionários não precisa mais desviar atenção para o sistema transportador, preocupando-se se está cheio e precisa ser parado. Eles podem focar em embalagem e outras tarefas que progridem o fluxo de trabalho. Para aumentar a automação desta linha de transportador, mais equipamentos e programação podem ser adicionados. Variadores de frequência (VFDs) e programação adicional podem aumentar a produção, segurança e qualidade do sistema transportador. Com a programação e equipamentos adicionais, como o VFD, o transportador pode operar em velocidades variadas, detectar produtos danificados viajando no transportador e coletar dados para análise. Robôs podem ser adicionados para paletização e manuseio de materiais. A limitação de automatizar um sistema transportador simplista são aparentemente infinitas e começam a abrir as portas para a introdução da automação industrial.

O que é IoT?

A internet industrial das coisas (IIoT) é priorizada na indústria manufatureira. Este conceito tem a base de automatizar manufatura para permitir uma abordagem avançada, simplificada e analítica. IoT permite que empresas não apenas automatizem processos, mas também equipem estabelecimentos com ferramentas para coletar, revisar e armazenar dados que podem ser utilizados para melhorar processos. Amazon pode ser a melhor representação de IoT 4.0. Esta empresa utiliza robótica para atender pedidos junto com coleta de dados de quantidades de armazém, fluxo de remessas e mais. Ao incorporar IoT 4.0 em planos, aumenta os pontos fortes de uma firma e distingue pontos fracos que podem ser melhorados.

IO-Link

Um protocolo de comunicação serial mais novo, IO-Link, é utilizado em grande parte por CLPs e seus processos de automação. Este protocolo de comunicação reconhecido, IEC 61131, suporta uma transferência robusta e rápida de dados que compartilha identificação de dispositivo, dados de serviço, dados de processo, falhas, sinais digitais e mais. IO-Link, também hifenizado como IOL, é um padrão industrial crescente e está sendo integrado com frequência crescente em automação. Ciclo de comunicação é geralmente em torno de 2ms e contém tamanhos de pacote de 1 a 32 bytes. As vantagens do IOL são que permite instalação mais simples, eficiência operacional aumentada e capacidade de reduzir estresse de manutenção. Dispositivos IO-Link padrão requerem cabo de 3 fios - energia, neutro e um fio adicional para transferência de dados IOL. A necessidade de cabos ou conectores personalizados não está presente, facilitando ainda mais a instalação e manutenção. Esta comunicação ponto a ponto bidirecional requer alguma configuração adicional na suíte de programação do CLP, mas não é nada para se preocupar. Dispositivos IO-Link requerem arquivo(s) IODD, descrição de dispositivo IO, e um módulo mestre IOL como Allen-Bradley 1734-4IOL. Por fim, IO-Link permite visibilidade diagnóstica aprofundada sobre o que está acontecendo com dispositivos de campo. Com insights valiosos, engenheiros e pessoal de manutenção podem responder melhor a problemas que ocorrem.

Machine Learning

Machine learning é sinônimo de indústria ou IoT 4.0. Machine learning não correlaciona a robótica futurista que anda e fala. Em vez disso, machine learning é quando sistemas alimentados com dados precisos e em tempo real os processam e reagem de acordo. Isso soa direto e pode ser o que já está acontecendo em sua planta. No entanto, a capacidade de um sistema reconhecer esses dados e deduzir conclusões variadas ajuda fabricantes e outras indústrias a prosperar. Não é um programa definido que continua seus ciclos, mas sim auxilia em aspectos como gestão de inventário, redução de custos de armazenamento, rastreamento de ativos, previsão de oferta e produção, e mais. A inteligência artificial (IA) do machine learning fornece uma capacidade de aprendizado automatizado que resolve problemas sem um programa explícito. Estas máquinas ou sistemas aprendem por conta própria à medida que são continuamente alimentados com dados. Métodos de machine learning geralmente se enquadram em um dos seguintes: algoritmos de machine learning supervisionado, algoritmos de machine learning não supervisionado e algoritmos de machine learning por reforço. Machine learning supervisionado é quando a máquina ou sistema tem uma folha de dados existente com exemplos para utilizar. À medida que é alimentado com informação, a IA a analisa comparada à folha de dados conhecida, produz uma saída condicional, compara a saída ao conjunto de dados de treinamento para erros e a modifica accordingly. Machine learning não supervisionado é quando a IA não tem um conjunto de dados de treinamento para basear suas descobertas. Em vez disso, à medida que informação flui, a máquina ou sistema explora os números para tirar extrapolações. Isso às vezes é a melhor maneira para empresas destacarem reduções de custo e previsão, pois a IA rapidamente começa a correlacionar os melhores, ou piores, números. Machine learning semi-supervisionado fica entre os dois anteriores. Um pequeno conjunto de dados de treinamento é estabelecido para o machine learning de IA; no entanto, é uma quantidade pequena. Este método é geralmente escolhido quando o conjunto de dados de treinamento requer grande habilidade, tempo ou recursos relevantes para reuni-lo todo. No entanto, uma pequena quantidade de dados rotulados ou um volume de dados não rotulados permite que a máquina melhore rapidamente sua precisão de aprendizado. O método de machine learning por reforço é quando a IA interage com um ambiente externo. A IA descobre seus erros ou sucessos através de uma submissão de tentativa e erro de seus dados de saída. Isso permite que a máquina identifique o comportamento e ambiente ideais em que está e maximize seu desempenho com base na taxa de sucesso ou erro recompensada de sua informação de saída.

Robôs Colaborativos (Cobots)

Robôs colaborativos, ou cobots, estão ganhando tração na indústria, embora lentamente. Robótica e automação são sinônimos há algum tempo, mas robôs colaborativos são mais novos. Robôs colaborativos tinham a intenção de colocar pessoas e humanos lado a lado na força de trabalho. Robôs tradicionais precisam de salvaguardas como cortinas de luz, scanners de área e até barreiras físicas para manter humanos longe de lesões ou até acidentes fatais. Cobots são construídos para trabalhar ao nosso lado. No entanto, um problema com cobots é que eles têm uma carga de trabalho menor e se movem em uma taxa de velocidade muito mais lenta. Por causa disso, o custo indireto de manufatura sofre. Cobots dependem da aplicação em que estão sendo instalados, adaptados a uma parceria de trabalho com seres humanos. Movimento assistido de produtos, conclusão de tarefas mundanas em ritmo lento e outras tarefas são ideais para eles. O destaque para cobots é que eles encontraram seu caminho em restaurantes recentemente, sendo projetados e implementados para virar hambúrgueres e outras ações.

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