Bogusław Krasuski

Omron Electronics

• Jakie strategie utrzymania ruchu wykorzystują firmy produkcyjne i z czym wiążą się konkretne ich rodzaje?

Przy wdrażaniu IIoT lub Przemysłu 4.0 główną przeszkodą dla większości producentów jest to, że nie rozpoczynają oni od zera, a już na starcie są ograniczeni przez istniejącą infrastrukturę, posiadane maszyny i urządzenia, zwykle z niewielką standaryzacją architektury systemu lub też całkowitym jej brakiem. Stąd też na początku drogi w kierunku Przemysłu 4.0 zalecamy wdrożenie systemu, który umożliwi monitorowanie efektywności urządzeń.

Takie rozwiązanie można wykorzystać do monitorowania wydajności i przestojów przez połączenie np. z centralną tablicą rozdzielczą. Systemy tego typu są stosunkowo proste i opłacalne we wdrożeniu, a dostarczają cenne informacje na poziomie linii i umożliwiają znaczne podniesienie efektywności produkcji poprzez zmniejszenie kosztów przestojów.

Kolejny poziom - predykcyjnego utrzymania ruchu - można osiągnąć dzięki sztucznej inteligencji wykorzystywanej na krawędzi sieci (edge). Pozwala ona firmom na kompleksową kontrolę i zapewnienie bezpieczeństwa. W tym przypadku maszyna zbiera wszystkie dane. Chociaż to rozwiązanie znacznie zwiększa ilość danych do przetworzenia, to dzięki stosowanym rozwiązaniom pozwala na zredukowanie ilości sprzętu oraz wyeliminowanie infrastruktury komunikacyjnej i procesów przetwarzania danych na poziomie całego przedsiębiorstwa.

• Jak mogą być zbierane i przesyłane dane? Jaką rolę we wdrażaniu rozwiązań z obszaru Smart Factories odgrywają technologie sztucznej inteligencji?

Zapewnienie, że właściwe dane dla IIoT mogą być zbierane z poziomu "oddolnego" procesu produkcyjnego, jest niezbędne przy tworzeniu Smart Factory. Komunikacja w czasie rzeczywistym w obu kierunkach na poziomie urządzeń jest teraz możliwa dzięki cyfrowemu protokołowi IO-Link. Jest to standardowy protokół komunikacyjny typu punkt-punkt, pozwalający czujnikom i siłownikom wymieniać dane ze sterownikiem, przy czym umożliwiona jest dwukierunkowa komunikacja - parametry mogą być przenoszone ze sterownika do urządzenia.

Czujniki i siłowniki mogą przesyłać znacznie więcej niż tylko proste sygnały on/off czy też zakresy analogowe. Dostarczają one zaawansowane statusy i diagnostyczne informacje, komunikując się ze sterownikiem w zakresie jego działania. Co więcej - kontroler może zmieniać parametry czujnika, zapewniając optymalne parametry produkcji.

Dzięki technologiom opartym na sztucznej inteligencji firmy mogą wykrywać lub przewidywać usterki komponentów czy maszyn w czasie rzeczywistym. Możliwe jest opracowanie modelu uczenia maszynowego, który będzie w stanie przewidzieć, że krytyczne elementy wyposażenia produkcyjnego są narażone na awarię, co pozwala np. zamówić części zamienne z dużym wyprzedzeniem. Na podstawie rozpoznawania wzorów sterowniki mogą przewidywać np. nieuzasadnione odchylenia na linii napełniania, które nie zostałoby wykryte w innych warunkach.