産業オートメーションを形作る新たなトレンド：2024年展望

私たちが生きる世界は、テクノロジーの進歩を通じて常に変化し、急速に進んでいます。月単位で著しい進歩と継続的な進展が起きる中、産業オートメーションはテクノロジーをフル活用します。オートメーションは、シンプルなスタート・ストップコンベアシステムから、安全システム、データ収集などを備えたフル生産ラインまで、多岐にわたります。オートメーションとテクノロジーの迅速な進歩が、IoT 4.0、別名インダストリアル・インターネット・オブ・シングス4.0へと私たちを導きました。

産業オートメーションの例

オートメーションは、プロセスと要求される自動化の程度によって大きく異なります。基本的な例はコンベアシステムです。単純化すると、システムはスタート・ストップ機構とセンサーを組み込みます。スタート・ストップ回路により、コンベアを駆動するモーターの自動制御が可能になります。コンベア上の特定地点に配置されたセンサーがメインコントローラーに信号を送ります。これらの信号により、PLC（プログラマブルロジックコントローラー）のようなコントローラーがコンベアをオン/オフできます。従業員はコンベアシステムに注意を向け、満杯なら止めるといった心配から解放され、梱包などワークフローを進める業務に集中できます。VFD（可変周波数ドライブ）とさらなるプログラミングを追加すれば、このコンベアラインの自動化をさらに高められます。追加のプログラミングとVFDのような装置により、コンベアシステムの生産性、安全性、品質を向上できます。VFDにより、コンベアを可変速で運転し、コンベア上を流れる不良品を検知し、分析用データを収集できます。パレタイジングとマテリアルハンドリング用にロボットを追加することもできます。シンプルなコンベアシステムの自動化の限界は見えなく、産業オートメーションの扉を開き始めます。

IoTとは？

インダストリアル・インターネット・オブ・シングス（IIoT）は製造業で優先されます。この概念は、製造を自動化し、高度でシンプルかつ分析的なアプローチを可能にする基盤を持ちます。IoTにより、企業はプロセスを自動化するだけでなく、プロセス改善に活用できるデータの収集、レビュー、保存のためのツールを手に入れられます。AmazonはIoT 4.0の最良の代表例かもしれません。この企業は、倉庫在庫、出荷フローなどのデータ収集と並行して、ロボティクスで注文を処理しています。IoT 4.0を計画に組み込むことで、企業の強みを増強し、改善すべき弱点を特定できます。

IO-Link

比較的新しいシリアル通信プロトコルであるIO-Linkは、PLCとそのオートメーションプロセスで広く利用されています。この認定通信プロトコル（IEC 61131）は、デバイス識別、サービスデータ、プロセスデータ、故障、デジタル信号などを共有する、堅牢で高速なデータ転送をサポートします。IO-Link（IOLとも表記）は成長中の産業標準であり、オートメーションにますます統合されています。通信サイクルは通常約2msで、パケットサイズは1〜32バイトです。IOLの利点は、よりシンプルな設置、運用効率の向上、メンテナンスストレスの軽減です。標準IO-Linkデバイスは3線ケーブル（電源、中性線、IOLデータ転送用の追加線）を必要とします。カスタムケーブルやコネクタの必要性はなく、設置とメンテナンスの容易さをさらに高めます。この双方向・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の追加セットアップが必要ですが、心配するレベルではありません。IO-Linkデバイスには、IODD（IOデバイス記述）ファイルと、Allen-Bradley 1734-4IOLのようなIOLマスターモジュールが必要です。最後に、IO-Linkはフィールドデバイスで何が起きているかについて、詳細な診断可視性を提供します。貴重な洞察により、エンジニアとメンテナンス担当者は発生する問題により良く対応できます。

機械学習

機械学習は、インダストリーまたはIoT 4.0と同義です。機械学習は、歩いて話す未来的なロボティクスと相関するものではありません。代わりに、正確なリアルタイムデータを与えられた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。これは単純明快で、或许あなたのプラントですでに起きていることかもしれません。しかし、システムがこのデータを認識し、多様な結論を導き出す能力が、製造業者や他の産業の繁栄を助けます。これは決まったサイクルを続けるセットプログラムではなく、在庫管理、倉庫コスト削減、資産追跡、需給・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能力を提供します。これらの機械やシステムは、継続的にデータを与えられることで自ら学習します。機械学習手法は通常、以下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は、機械やシステムが利用する既存のデータシート（例）がある場合です。情報が供給されると、AIは既知のデータシートと比較分析し、条件付き出力を生成し、訓練データセットと比較してエラーがあれば修正します。教師なし機械学習は、AIが基盤とする訓練データセットを持たない場合です。代わりに、情報が流れ込むにつれ、機械やシステムが数字を探索して外挿します。これは、AIが最良または最悪の数値を素早く相関させ始めるため、企業がコスト削減と予測をハイライトするのに最適な方法になることがあります。半教師あり機械学習は、前二者の中間に位置します。AI機械学習のために少量の訓練データセットが確立されますが、それは少量です。この方法は通常、訓練データセットの収集に高度なスキル、時間、関連リソースが必要な場合に選ばれます。しかし、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により、機械は学習精度を素早く向上させられます。強化機械学習は、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による提出を通じて、自らのエラーや成功を発見します。これにより、機械が理想的な振る舞いと環境を特定し、出力情報の報酬ベースの成功率またはエラー率に基づいてパフォーマンスを最大化します。

協働ロボット（コボット）

協働ロボット、またはコボットは、業界で徐々に注目を集めています。ロボティクスとオートメーションは長い間同義でしたが、協働ロボットはより新しい概念です。協働ロボットは、人々と人間を労働現場で並べて配置することを意図していました。従来のロボットは、ライトカーテン、エリアスキャナー、物理的バリアなどの安全装置で、人間を怪我や死亡事故から守る必要があります。コボットは私たちと共に働くように作られています。しかし、コボットの問題の一つは、作業負荷が小さく、動作速度がはるかに遅いことです。このため、製造間接費が悪化します。コボットは、設置されるアプリケーションに依存し、人間との作業パートナーシップに合わせて調整されます。支援的な製品移動、低速・単調なタスク完了などが彼らに最適です。コボットのハイライトは、最近レストランに導入され始め、ハンバーガーをひっくり返すなどの動作のために設計・実装されていることです。

もっと知りたい方は、ウェブサイト www.premierautomation.com をご覧になるか、スペシャリストにお問い合わせください。
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