Tendencias emergentes que moldean la automatización industrial: perspectivas 2024

El mundo en el que vivimos es cambiante y vertiginoso gracias a los avances tecnológicos. Con enormes avances y progreso continuo que ocurre mensualmente, la automatización industrial pone la tecnología a pleno uso. La automatización puede implicar muchas cosas, desde un simple sistema de transporte start-stop 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 enormemente dependiendo del proceso y grado de automatización demandado. Un ejemplo básico sería un sistema de transporte. En un grado simplista, el sistema incorporaría un arreglo start-stop y sensores. El circuito start-stop permitiría control automático del motor que impulsa el transportador. Sensores a lo largo del transportador, posicionados 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 de transporte, preocupándose si está lleno y necesita detenerse. Pueden enfocarse en empaquetado y otras tareas que avanzan el flujo de trabajo. Para aumentar la automatización de esta línea de transporte, se pueden añadir equipos y programación. Variadores de frecuencia (VFDs) y programación adicional pueden aumentar la producción, seguridad y calidad del sistema de transporte. Con la programación y equipos adicionales, como el VFD, el transportador puede funcionar a velocidades variables, detectar productos dañados que viajan por el transportador y recopilar datos para análisis. Se pueden añadir robots para paletizado y manipulación de materiales. Las limitaciones de automatizar un sistema de transporte simplista son aparentemente infinitas y comienzan a abrir las puertas a la introducción de la automatización industrial.

¿Qué es IoT?

El internet industrial de las cosas (IIoT) es priorizado en la industria manufacturera. Este concepto tiene la base de automatizar la manufactura para permitir un enfoque avanzado, simplificado y analítico. IoT permite a las empresas no solo automatizar procesos, sino también equipar establecimientos con herramientas para recopilar, revisar y almacenar datos que pueden utilizarse para mejorar procesos. Amazon puede ser la mejor representación de IoT 4.0. Esta empresa utiliza robótica para cumplir pedidos junto con recopilación de datos de cantidades de almacén, flujo de envíos y más. Al incorporar IoT 4.0 en planes, aumenta las fortalezas de una firma y distingue puntos débiles que pueden mejorarse.

IO-Link

Un protocolo de comunicación serial más nuevo, IO-Link, se utiliza en gran parte por PLCs y sus procesos de automatización. Este protocolo de comunicación reconocido, IEC 61131, soporta una transferencia de datos robusta y rápida que comparte identificación de dispositivo, datos de servicio, datos de proceso, fallos, señales digitales y más. IO-Link, también guionado como IOL, es un estándar industrial en crecimiento y se está integrando con frecuencia creciente en automatización. El ciclo de comunicación suele ser alrededor de 2 ms y contener tamaños de paquete de 1 a 32 bytes. Las ventajas de IOL son que permite una instalación más simple, 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 hilo adicional para la transferencia de datos IOL. No se necesitan cables o conectores personalizados, lo que facilita aún más la instalación y mantenimiento. Esta comunicación bidireccional punto a punto requiere alguna configuración adicional en la suite de programación del PLC, pero no es nada de qué preocuparse. Los dispositivos IO-Link requieren archivos IODD, descripción de dispositivo IO, y un módulo maestro IOL como el 1734-4IOL de Allen-Bradley. Por último, IO-Link permite una visibilidad diagnóstica profunda sobre lo que sucede con los dispositivos de campo. Con información valiosa, ingenieros y personal de mantenimiento pueden responder mejor a problemas que ocurren.

Machine Learning

El machine learning es sinónimo de industria o IoT 4.0. El machine learning no se correlaciona con robótica futurista que camina y habla. En su lugar, el machine learning es cuando sistemas que reciben datos precisos en tiempo real los procesan y reaccionan en consecuencia. Esto suena directo y puede ser lo que ya sucede en tu planta. Sin embargo, la capacidad de un sistema para reconocer estos datos y deducir conclusiones variables ayuda a fabricantes y otras industrias a prosperar. No es un programa establecido que continúe sus ciclos, sino que asiste con aspectos como gestión de inventario, reducción de costes de almacenamiento, seguimiento de activos, pronóstico de suministro y producción, y más. La inteligencia artificial (IA) del machine learning proporciona una capacidad de aprendizaje automatizada que resuelve problemas sin un programa explícito. Estas máquinas o sistemas aprenden por sí mismos a medida que se les alimenta datos continuamente. Los métodos de machine learning suelen caer en uno de los siguientes: algoritmos de machine learning supervisado, algoritmos de machine learning no supervisado y algoritmos de machine learning por refuerzo. El machine learning supervisado es cuando la máquina o sistema tiene una hoja de datos existente con ejemplos para utilizar. A medida que se le alimenta información, la IA la analiza comparada con la hoja de datos conocida, produce una salida condicional, compara la salida con el conjunto de datos de entrenamiento para errores y la modifica en consecuencia. El machine learning no supervisado es cuando la IA no tiene un conjunto de datos de entrenamiento en el que basar sus hallazgos. En su lugar, a medida que la información fluye, la máquina o sistema explora las cifras para extraer extrapolaciones. A veces, esta es la mejor forma para que las empresas destaquen reducciones de costes y pronósticos, ya que la IA comienza rápidamente a correlacionar las mejores o peores cifras. El machine learning semi-supervisado cae entre los dos anteriores. Se establece un pequeño conjunto de datos de entrenamiento para el machine learning de IA; sin embargo, es una cantidad pequeña. Este método suele elegirse cuando el conjunto de datos de entrenamiento requiere 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 a la máquina mejorar rápidamente su precisión de aprendizaje. El método de machine learning por refuerzo es cuando la IA interactúa con un entorno externo. La IA descubre sus errores o éxitos a través de un envío de prueba y error de sus datos de salida. Esto permite a la máquina identificar el comportamiento y entorno ideal en el que se encuentra y maximiza su rendimiento basado en la tasa de éxito o error recompensada de su información de salida.

Robots colaborativos (Cobots)

Los robots colaborativos, o cobots, están ganando tracción en la industria, aunque lentamente. La robótica y la automatización han sido sinónimos por bastante tiempo, pero los robots colaborativos son más nuevos. Los robots colaborativos tenían la intención de poner personas y humanos codo a codo en la fuerza laboral. Los robots tradicionales necesitan salvaguardas como cortinas de luz, escáneres de área e incluso barreras físicas para mantener a los humanos a salvo de lesiones o incluso accidentes fatales. Los cobots están construidos 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 más lenta. Debido a esto, los costes generales de manufactura sufren. Los cobots dependen de la aplicación en la que se instalan, adaptados a una asociación de trabajo con seres humanos. Movimiento asistido de productos, finalización de tareas mundanas a ritmo lento y otras tareas son ideales para ellos. El punto destacado de los cobots es que han encontrado su camino en restaurantes últimamente, siendo diseñados e implementados para voltear hamburguesas y otras acciones.

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