Tendencias en Automatización Industrial

El mundo en el que vivimos está en constante cambio y acelerado a través de los avances de la tecnología. Con tremendos avances y un progreso continuo que ocurre mensualmente, la automatización industrial pone la tecnología al máximo uso. La automatización puede implicar muchas cosas, desde un simple sistema transportador de arranque y parada hasta una línea de producción completa con sistemas de seguridad, recopilación de datos y más. El rápido progreso en automatización y tecnología nos ha llevado a IoT 4.0, también conocido como Internet industrial de las cosas 4.0.

Ejemplos de Automatización Industrial

La automatización puede variar mucho según el proceso y el grado de automatización que se requiera. Un ejemplo básico sería un sistema transportador. En un grado simplista, el sistema incorporaría una disposición de arranque y parada y sensores. El circuito de arranque y parada permitiría el control automático del motor que acciona el transportador. Los sensores a lo largo del transportador, colocados en puntos particulares, envían señales al controlador principal. Con estas señales, el controlador, como un controlador lógico programable (PLC), puede encender o apagar el transportador. Un empleado o grupo de empleados ya no debe desviar su atención al sistema transportador, preocupándose si está lleno y necesita ser detenido. Pueden concentrarse en el empaque y otras tareas que hacen avanzar el flujo de trabajo. Para aumentar la automatización de esta línea transportadora, se pueden agregar más equipos y programación. Los variadores de frecuencia (VFD) y la programación adicional pueden aumentar la producción, la seguridad y la calidad del sistema transportador. Con la programación y el equipo adicionales, como el VFD, el transportador puede funcionar a diferentes velocidades, detectar productos dañados que viajan por el transportador y recopilar datos para su análisis. Se pueden agregar robots para el paletizado y el manejo de materiales. Las limitaciones de automatizar un sistema transportador simple parecen infinitas y comienzan a abrir las puertas para introducir la automatización industrial.

¿Qué es IoT?

El Internet industrial de las cosas (IIoT) tiene prioridad en la industria manufacturera. Este concepto se basa en la automatización de la fabricación para permitir un enfoque avanzado, simplificado y analítico. IoT permite a las empresas no solo automatizar procesos, sino que también equipa a los establecimientos con las herramientas para recopilar, revisar y almacenar datos que se pueden utilizar para mejorar los procesos. Amazon puede ser la mejor representación de IoT 4.0. Esta empresa utiliza la robótica para cumplir con los pedidos junto con la recopilación de datos de las cantidades del almacén, el flujo de envío y más. Al incorporar IoT 4.0 en los planes, aumenta las fortalezas de una empresa y distingue los puntos débiles que se pueden mejorar.

Enlace IO

Los PLC y sus procesos de automatización utilizan en gran parte un protocolo de comunicación en serie más nuevo, IO-Link. Este protocolo de comunicación reconocido, IEC 61131, admite una transferencia de datos robusta y rápida que comparte identificación de dispositivos, datos de servicio, datos de procesos, fallas, señales digitales y más. IO-Link, también con guión como IOL, es un estándar industrial en crecimiento y se está integrando con mayor frecuencia en la automatización. El ciclo de comunicación suele ser de alrededor de 2 ms y contiene paquetes de 1 a 32 bytes. Las ventajas de la LIO es que permite una instalación más sencilla, una mayor eficiencia operativa y la capacidad de reducir el estrés de mantenimiento. Los dispositivos IO-Link estándar requieren un cable de 3 hilos:alimentación, neutro y un cable adicional para la transferencia de datos de la LIO. No existe la necesidad de cables o conectores personalizados, lo que facilita la instalación y el mantenimiento. Esta comunicación bidireccional punto a punto requiere una configuración adicional en el paquete de programación de PLC, pero no es motivo de preocupación. Los dispositivos IO-Link requieren IODD, descripción del dispositivo IO, archivo(s) y un módulo maestro de LIO como el 1734-4IOL de Allen-Bradley. Por último, IO-Link permite una visibilidad de diagnóstico en profundidad de lo que sucede con los dispositivos de campo. Con información valiosa, los ingenieros y el personal de mantenimiento pueden responder mejor a los problemas que ocurren.

Aprendizaje automático

Machine learning es sinónimo de industria o IoT 4.0. El aprendizaje automático no se correlaciona con la robótica futurista que camina y habla. En cambio, el aprendizaje automático es cuando los sistemas que reciben datos precisos en tiempo real los procesan y reaccionan en consecuencia. Esto suena sencillo y puede ser lo que ya está sucediendo en su planta. Sin embargo, la capacidad de un sistema para reconocer estos datos y deducir conclusiones variables ayuda a los fabricantes y otras industrias a prosperar. Este no es un programa fijo que continúa sus ciclos, sino que ayuda con aspectos como la gestión de inventario, la reducción de costos de almacenamiento, el seguimiento de activos, la previsión de suministro y producción, y más. La inteligencia artificial (IA) del aprendizaje automático proporciona una capacidad de aprendizaje automatizado que resuelve problemas sin un programa explícito. Estas máquinas o sistemas aprenden por sí mismos ya que reciben datos continuamente. Los métodos de aprendizaje automático generalmente caen en uno de los siguientes; algoritmos de aprendizaje automático supervisados, algoritmos de aprendizaje automático no supervisados ​​y algoritmos de aprendizaje automático de refuerzo. Los algoritmos de aprendizaje automático supervisados ​​son cuando la máquina o el sistema tiene una hoja de datos existente con ejemplos para utilizar. A medida que recibe información, la IA la analiza en comparación con la hoja de datos conocida, produce una salida condicional, compara la salida con el conjunto de datos de entrenamiento en busca de errores y la modifica en consecuencia. El aprendizaje automático no supervisado es cuando la IA no tiene un conjunto de datos de entrenamiento en el que basar sus hallazgos. En cambio, a medida que la información entra, la máquina o el sistema explora las cifras para sacar extrapolaciones. A veces, esta es la mejor manera para que las empresas destaquen las reducciones de costos y los pronósticos, ya que la IA rápidamente comienza a correlacionar las mejores o peores cifras. El aprendizaje automático semisupervisado se encuentra entre los dos anteriores. Se establece un pequeño conjunto de datos de entrenamiento para el aprendizaje automático de IA; sin embargo, es una pequeña cantidad. Este método generalmente se elige cuando el conjunto de datos de entrenamiento requiere una gran habilidad, tiempo o recursos relevantes para recopilarlo todo. Sin embargo, una pequeña cantidad de datos etiquetados o una gran cantidad de datos no etiquetados permite que la máquina mejore rápidamente su precisión de aprendizaje. El método de aprendizaje automático de refuerzo es cuando la IA interactúa con un entorno externo. La IA descubre sus errores o el éxito a través de un envío de prueba y error de sus datos de salida. Esto permite que la máquina identifique el comportamiento y el entorno ideales en los que se encuentra y maximiza su rendimiento en función de la tasa de éxito o error recompensada de su información de salida.

Robots Colaborativos (Cobots)

Los robots colaborativos, o cobots, están ganando terreno en la industria, aunque lentamente. La robótica y la automatización han sido sinónimos durante bastante tiempo, pero los robots colaborativos son más nuevos. Los robots colaborativos tenían la intención de poner a las personas y a los humanos lado a lado en la fuerza laboral. Los robots tradicionales necesitan protección, como cortinas de luz, escáneres de área e incluso barreras físicas para evitar que los humanos sufran lesiones o incluso accidentes fatales. Los cobots están diseñados para trabajar junto a nosotros. Sin embargo, un problema con los cobots es que tienen una carga de trabajo menor y se mueven a una velocidad mucho menor. Debido a esto, los gastos generales de fabricación sufren. Los cobots dependen de la aplicación en la que se instalan, adaptados a una asociación de trabajo con seres humanos. El movimiento asistido de productos, la finalización de tareas mundanas y de ritmo lento y otras tareas son ideales para ellos. Lo más destacado de los cobots es que se han abierto camino en los restaurantes últimamente, siendo diseñados e implementados para voltear hamburguesas y otras acciones.

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