Tendências em Automação Industrial

O mundo em que vivemos está em constante mudança e acelerado devido aos avanços da tecnologia. Com enormes avanços e progresso contínuo que ocorre mensalmente, a automação industrial coloca a tecnologia em pleno uso. A automação pode envolver muitas coisas, desde um simples sistema de transporte start-stop até uma linha de produção completa com sistemas de segurança, coleta de dados e muito mais. O rápido progresso em automação e tecnologia nos levou à IoT 4.0, também conhecida como a internet industrial das coisas 4.0.

Exemplos de automação industrial

A automação pode variar muito dependendo do processo e do grau de automação exigido. Um exemplo básico seria um sistema de transporte. Em um grau simplista, o sistema incorporaria um arranjo start-stop e sensores. O circuito start-stop permitiria o controle automático do motor que aciona o transportador. Sensores ao longo do transportador, posicionados em pontos específicos, enviam 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 deve mais desviar sua atenção para o sistema de transporte, preocupando-se se ele está cheio e precisa ser parado. Eles podem se concentrar em embalagens e outras tarefas que progridem no fluxo de trabalho. Para aumentar a automação desta linha de transporte podem ser adicionados mais equipamentos e programação. Acionamentos de frequência variável (VFDs) e programação adicional podem aumentar a produção, a segurança e a qualidade do sistema de transporte. Com a programação e equipamentos adicionais, como o VFD, o transportador pode operar em velocidades variadas, detectar produtos danificados que transitam pelo transportador e coletar dados para análise. Robôs podem ser adicionados para paletização e manuseio de materiais. As limitações de automatizar um sistema de transporte simplista são aparentemente infinitas e começam a abrir as portas da introdução da automação industrial.

O que é IoT?

A Internet Industrial das Coisas (IIoT) é priorizada na indústria de manufatura. Esse conceito tem como base a automação da fabricação para permitir uma abordagem avançada, simplificada e analítica. A IoT permite que as empresas não apenas automatizem processos, mas também equipam os estabelecimentos com as ferramentas para coletar, revisar e armazenar dados que podem ser utilizados para melhorar os processos. A Amazon pode ser a melhor representação da IoT 4.0. Esta empresa utiliza robótica para atender pedidos juntamente com a coleta de dados de quantidades de depósito, fluxo de remessa e muito mais. Ao incorporar a IoT 4.0 nos planos, ela aumenta os pontos fortes de uma empresa e distingue pontos fracos que podem ser melhorados.

IO-Link

Um protocolo de comunicação serial mais recente, IO-Link, é utilizado em grande parte pelos CLPs e seus processos de automação. Este protocolo de comunicação reconhecido, IEC 61131, suporta uma transferência robusta e rápida de dados que compartilha a identificação do dispositivo, dados de serviço, dados de processos, falhas, sinais digitais e muito mais. IO-Link, também hifenizado como IOL, é um padrão industrial em crescimento e está sendo integrado com frequência cada vez maior na automação. O ciclo de comunicação é geralmente em torno de 2ms e contém tamanhos de pacote de 1 a 32 bytes. As vantagens da IOL é que ela permite uma instalação mais simples, maior eficiência operacional e a capacidade de reduzir o estresse de manutenção. Os dispositivos IO-Link padrão requerem um cabo de 3 fios - alimentação, neutro e um fio adicional para a transferência de dados IOL. A necessidade de cabos ou conectores personalizados não está presente, aumentando a facilidade de instalação e manutenção. Essa comunicação ponto a ponto bidirecional requer alguma configuração adicional no conjunto de programação do PLC, mas não é nada para se preocupar. Os dispositivos IO-Link requerem IODD, descrição do dispositivo IO, arquivo(s) e um módulo mestre IOL, como o 1734-4IOL da Allen-Bradley. Por fim, o IO-Link permite uma visibilidade diagnóstica detalhada do que está acontecendo com os dispositivos de campo. Com informações valiosas, engenheiros e pessoal de manutenção podem responder melhor aos problemas que ocorrem.

Aprendizado de máquina

Machine learning é sinônimo de indústria ou IoT 4.0. O aprendizado de máquina não se correlaciona com a robótica futurista que está andando e falando. Em vez disso, o aprendizado de máquina é quando os 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 de reconhecer esses dados e deduzir conclusões variadas ajuda os fabricantes e outros setores a prosperar. Este não é um programa definido que continua seus ciclos, mas auxilia em aspectos como gerenciamento de estoque, redução de custos de armazenamento, rastreamento de ativos, previsão de fornecimento e produção e muito mais. A inteligência artificial (IA) do aprendizado de máquina fornece uma capacidade de aprendizado automatizado que resolve problemas sem um programa explícito. Essas máquinas ou sistemas aprendem por conta própria, pois são continuamente alimentados com dados. Os métodos de aprendizado de máquina geralmente se enquadram em um dos seguintes; algoritmos de aprendizado de máquina supervisionados, algoritmos de aprendizado de máquina não supervisionados e algoritmos de aprendizado de máquina de reforço. Algoritmos de aprendizado de máquina supervisionados são quando a máquina ou sistema possui uma planilha de dados existente com exemplos a serem utilizados. À medida que as informações são alimentadas, a IA as analisa em comparação com a folha de dados conhecida, produz uma saída condicional, compara a saída com o conjunto de dados de treinamento quanto a erros e a modifica de acordo. O aprendizado de máquina não supervisionado ocorre quando a IA não possui um conjunto de dados de treinamento para basear suas descobertas. Em vez disso, à medida que as informações chegam, a máquina ou o sistema explora os números para extrair extrapolações. Às vezes, essa é a melhor maneira de as empresas destacarem as reduções de custos e as previsões, pois a IA começa rapidamente a correlacionar os melhores ou piores números. O aprendizado de máquina semissupervisionado fica entre os dois anteriores. Alguns pequenos conjuntos de dados de treinamento são estabelecidos para o aprendizado de máquina de IA; no entanto, é uma pequena quantidade. Esse método geralmente é escolhido quando o conjunto de dados de treinamento requer grande habilidade, tempo ou recursos relevantes para reunir tudo. No entanto, uma pequena quantidade de dados rotulados ou uma grande quantidade de dados não rotulados permite que a máquina melhore rapidamente sua precisão de aprendizado. O método de aprendizado de máquina de reforço é quando a IA interage com um ambiente externo. A IA descobre seus erros ou sucesso por meio de um envio de tentativa e erro de seus dados de saída. Isso permite que a máquina identifique o comportamento e o ambiente ideais em que está e maximize seu desempenho com base na taxa de sucesso ou erro recompensada de suas informações de saída.

Robôs colaborativos (Cobots)

Robôs colaborativos, ou cobots, estão ganhando força na indústria, embora lentamente. Robótica e automação são sinônimos há algum tempo, mas os robôs colaborativos são mais recentes. Os robôs colaborativos tinham a intenção de colocar pessoas e humanos lado a lado na força de trabalho. Os robôs tradicionais precisam de proteção, como cortinas de luz, scanners de área e até mesmo barreiras físicas para evitar ferimentos ou até mesmo acidentes fatais. Cobots são construídos para trabalhar ao nosso lado. No entanto, um problema com os cobots é que eles têm uma carga de trabalho menor e se movem a uma velocidade muito mais lenta. Por causa disso, as despesas gerais de fabricação sofrem. Os cobots dependem do aplicativo em que estão sendo instalados, adaptados a uma parceria de trabalho com seres humanos. O movimento assistido do produto, a conclusão de tarefas mundanas e em ritmo lento e outras tarefas são ideais para eles. O destaque para os cobots é que eles chegaram aos restaurantes ultimamente, sendo projetados e implementados para virar hambúrgueres e outras ações.

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