産業用自動化のトレンド
私たちが住む世界は、テクノロジーの進歩によって絶えず変化し、ペースが速くなっています。毎月発生する驚異的な進歩と継続的な進歩により、産業用自動化はテクノロジーを最大限に活用します。自動化には、単純なスタートストップコンベヤーシステムから、安全システムやデータ収集などを備えた完全な生産ラインまで、多くのことが必要になります。自動化とテクノロジーの急速な進歩により、IoT 4.0は、産業用モノのインターネット4.0としても知られています。
産業用自動化の例 
自動化は、要求される自動化のプロセスと程度によって大きく異なります。基本的な例は、コンベヤーシステムです。簡単に言えば、システムにはスタートストップ装置とセンサーが組み込まれています。スタートストップ回路は、コンベヤーを駆動するモーターの自動制御を可能にします。特定のポイントに配置されたコンベヤーに沿ったセンサーは、メインコントローラーに信号を送ります。これらの信号を使用して、プログラマブルロジックコントローラー（PLC）などのコントローラーは、コンベヤーをオンまたはオフにすることができます。従業員または従業員のグループは、コンベアシステムがいっぱいで停止する必要があるかどうかを心配して、コンベアシステムに注意を向ける必要がなくなりました。彼らは、ワークフローを進めるパッケージングやその他の職務に集中できます。このコンベアラインの自動化を高めるために、さらに機器とプログラミングを追加することができます。可変周波数ドライブ（VFD）とさらなるプログラミングにより、コンベアシステムの生産、安全性、品質を向上させることができます。 VFDなどの追加のプログラミングと機器を使用すると、コンベヤはさまざまな速度で動作し、コンベヤを移動する損傷した製品を検出し、分析用のデータを収集できます。パレタイズとマテリアルハンドリングのためにロボットを追加できます。単純なコンベアシステムの自動化の限界は無限にあるように見え、産業用自動化の導入の扉を開き始めています。
IoTとは何ですか？
製造業では、産業用モノのインターネット（IIoT）が優先されています。この概念は、製造を自動化して、高度で簡素化された分析的アプローチを可能にするという基盤を持っています。 IoTにより、企業はプロセスを自動化するだけでなく、プロセスを改善するために利用できるデータを収集、レビュー、および保存するためのツールを施設に装備することができます。 AmazonはIoT4.0の最良の表現かもしれません。この会社は、ロボット工学を利用して、倉庫の数量や出荷フローなどのデータ収集とともに注文を処理します。 IoT 4.0を計画に組み込むことで、企業の長所を強化し、改善できる弱点を区別します。
IO-Link
新しいシリアル通信プロトコルであるIO-Linkは、PLCとその自動化プロセスによって大部分が利用されています。この認識された通信プロトコルであるIEC61131は、デバイスID、サービスデータ、プロセスデータ、障害、デジタル信号などを共有するデータの堅牢で迅速な転送をサポートします。 IO-Linkは、IOLとも呼ばれ、成長を続ける業界標準であり、自動化の頻度が高まるにつれて統合されています。通信サイクルは通常約2ミリ秒で、1〜32バイトのパケットサイズが含まれます。 IOLの利点は、設置が簡単になり、運用効率が向上し、メンテナンスのストレスを軽減できることです。標準のIO-Linkデバイスには、3線ケーブル（電源、ニュートラル、およびIOLデータ転送用の追加の線）が必要です。カスタムケーブルやコネクタは必要ないため、設置とメンテナンスが容易です。この双方向のポイントツーポイント通信には、PLCプログラミングスイートで追加のセットアップが必要ですが、心配する必要はありません。 IO-Linkデバイスには、IODD、IOデバイスの説明、ファイル、およびAllen-Bradleyの1734-4IOLなどのIOLマスターモジュールが必要です。最後に、IO-Linkを使用すると、フィールドデバイスで何が起こっているかに関する詳細な診断の可視性が得られます。貴重な洞察力があれば、エンジニアと保守担当者は発生した問題により適切に対応できます。
機械学習
機械学習は、業界またはIoT4.0と同義です。機械学習は、歩いたり話したりしている未来のロボット工学とは相関していません。代わりに、機械学習とは、正確なリアルタイムデータが供給されるシステムがそれを処理し、それに応じて反応することです。これは簡単に聞こえますが、あなたのプラントですでに起こっていることかもしれません。ただし、このデータを認識し、さまざまな結論を推測するシステムの機能は、メーカーや他の業界の繁栄に役立ちます。これは、そのサイクルを継続するセットプログラムではありませんが、代わりに、在庫管理、倉庫保管コスト削減、資産追跡、供給および生産予測などの側面を支援します。機械学習の人工知能（AI）は、明示的なプログラムなしで問題を解決する自動学習機能を提供します。これらのマシンまたはシステムは、継続的にデータが供給されるため、独自に学習します。機械学習の方法は通常、次のいずれかに分類されます。教師あり機械学習アルゴリズム、教師なし機械学習アルゴリズム、強化機械学習アルゴリズム。教師あり機械学習アルゴリズムとは、機械またはシステムに、利用する例が記載された既存のデータシートがある場合です。情報が供給されると、AIはそれを既知のデータシートと比較して分析し、条件付き出力を生成し、出力をトレーニングデータセットと比較してエラーを検出し、それに応じて変更します。教師なし機械学習とは、AIに調査結果の基礎となるトレーニングデータセットがない場合です。代わりに、情報がマシンまたはシステムに注がれると、数字を調べて外挿を描きます。これは、AIが最良または最悪の数値をすばやく相関させ始めるため、企業がコスト削減と予測を強調するための最良の方法である場合があります。半教師あり機械学習は、前の2つの間にあります。 AI機械学習用に、いくつかの小さなトレーニングデータセットが確立されています。ただし、少量です。この方法は通常、トレーニングデータセットがすべてを収集するために優れたスキル、時間、または関連するリソースを必要とする場合に選択されます。ただし、少量のラベル付きデータまたは大量のラベルなしデータを使用すると、マシンの学習精度をすばやく向上させることができます。強化機械学習の方法は、AIが外部環境と相互作用する場合です。 AIは、出力データの試行錯誤の送信を通じて、エラーまたは成功を発見します。これにより、マシンは理想的な動作と環境を識別し、出力情報の成功またはエラー率に基づいてパフォーマンスを最大化できます。
協働ロボット（コボット）
協働ロボット、またはコボットは、ゆっくりではありますが、業界で注目を集めています。ロボット工学と自動化はかなり前から同義語でしたが、協働ロボットはより新しいものです。協働ロボットは、人と人間を並べて労働力にすることを目的としていました。従来のロボットは、ライトカーテン、エリアスキャナー、さらには物理的な障壁など、人体の怪我や致命的な事故を防ぐための保護手段を必要としています。コボットは、私たちと一緒に機能するように構築されています。ただし、コボットの問題の1つは、ワークロードが小さく、移動速度がはるかに遅いことです。このため、製造間接費が発生します。コボットは、インストールされているアプリケーションに依存しており、人間との協力関係に合わせて調整されています。支援された製品の動き、ペースの遅い、ありふれたタスクの完了、およびその他のタスクは、彼らにとって理想的です。コボットのハイライトは、最近レストランに参入し、ハンバーガーやその他のアクションを反転させるように設計および実装されていることです。
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