산업 자동화 동향

우리가 살고 있는 세상은 기술의 발전으로 끊임없이 변화하고 빠르게 변화하고 있습니다. 매월 발생하는 엄청난 발전과 지속적인 발전으로 산업 자동화는 기술을 최대한 활용합니다. 자동화에는 간단한 시작-정지 컨베이어 시스템에서 안전 시스템, 데이터 수집 등이 포함된 전체 생산 라인에 이르기까지 많은 것이 포함될 수 있습니다. 자동화와 기술의 급속한 발전으로 우리는 IoT 4.0(산업용 사물 인터넷 4.0이라고도 함)으로 발전했습니다.

산업 자동화의 예

자동화는 요구되는 프로세스와 자동화 정도에 따라 크게 달라질 수 있습니다. 기본적인 예는 컨베이어 시스템입니다. 단순한 정도로 시스템은 시작-정지 장치와 센서를 통합합니다. 시작-정지 회로는 컨베이어를 구동하는 모터의 자동 제어를 허용합니다. 컨베이어를 따라 특정 지점에 위치한 센서는 메인 컨트롤러에 신호를 보냅니다. 이러한 신호를 통해 PLC(Programmable Logic Controller)와 같은 컨트롤러는 컨베이어를 켜거나 끌 수 있습니다. 직원 또는 직원 그룹은 더 이상 컨베이어 시스템이 꽉 차서 정지해야 하는지 걱정하면서 주의를 돌려 컨베이어 시스템에 집중할 필요가 없습니다. 그들은 워크플로를 진행하는 패키징 및 기타 업무에 집중할 수 있습니다. 이 컨베이어 라인의 자동화를 높이기 위해 추가 장비와 프로그래밍을 추가할 수 있습니다. 가변 주파수 드라이브(VFD) 및 추가 프로그래밍은 컨베이어 시스템의 생산, 안전 및 품질을 향상시킬 수 있습니다. VFD와 같은 추가 프로그래밍 및 장비를 통해 컨베이어는 다양한 속도로 작동하고 컨베이어를 이동하는 손상된 제품을 감지하고 분석을 위해 데이터를 수집할 수 있습니다. 팔레타이징 및 자재 취급을 위해 로봇을 추가할 수 있습니다. 단순한 컨베이어 시스템 자동화의 한계는 끝이 없어 보이고 산업 자동화 도입의 문을 열기 시작합니다.

사물인터넷이란?

제조업에서 IIoT(산업용 사물 인터넷)가 우선시되고 있습니다. 이 개념은 제조 자동화를 기반으로 하여 고급화되고 단순화된 분석적 접근 방식을 허용합니다. IoT를 통해 기업은 프로세스를 자동화할 수 있을 뿐만 아니라 프로세스를 개선하는 데 사용할 수 있는 데이터를 수집, 검토 및 저장할 수 있는 도구를 시설에 제공할 수 있습니다. Amazon은 IoT 4.0을 가장 잘 대표할 수 있습니다. 이 회사는 창고 수량, 배송 흐름 등의 데이터 수집과 함께 주문을 이행하기 위해 로봇을 사용합니다. IoT 4.0을 계획에 통합함으로써 기업의 강점을 강화하고 개선할 수 있는 약점을 식별합니다.

IO 링크

최신 직렬 통신 프로토콜인 IO-Link는 PLC 및 자동화 프로세스에서 대부분 사용됩니다. 이 인증된 통신 프로토콜인 IEC 61131은 장치 식별, 서비스 데이터, 처리 데이터, 오류, 디지털 신호 등을 공유하는 강력하고 빠른 데이터 전송을 지원합니다. IOL이라고도 하는 IO-Link는 성장하는 산업 표준이며 자동화의 빈도가 증가함에 따라 통합되고 있습니다. 통신 주기는 일반적으로 약 2ms이며 1~32바이트의 패킷 크기를 포함합니다. IOL의 장점은 설치가 간단하고 운영 효율성이 높으며 유지 관리 스트레스를 줄일 수 있다는 것입니다. 표준 IO-Link 장치에는 3선 케이블(전원, 중성선 및 IOL 데이터 전송을 위한 추가 배선)이 필요합니다. 맞춤형 케이블이나 커넥터가 필요하지 않아 설치 및 유지 보수가 용이합니다. 이 양방향 점대점 통신에는 PLC 프로그래밍 제품군에서 몇 가지 추가 설정이 필요하지만 걱정할 필요는 없습니다. IO-Link 장치에는 IODD, IO 장치 설명, 파일 및 Allen-Bradley의 1734-4IOL과 같은 IOL 마스터 모듈이 필요합니다. 마지막으로 IO-Link는 필드 장치에서 일어나는 일에 대한 심층적인 진단 가시성을 제공합니다. 귀중한 통찰력을 통해 엔지니어와 유지 관리 직원은 발생하는 문제에 더 잘 대처할 수 있습니다.

기계 학습

기계 학습은 산업 또는 IoT 4.0과 동의어입니다. 머신 러닝은 걷고 말하는 미래형 로봇과 상관관계가 없습니다. 대신 머신 러닝은 정확한 실시간 데이터를 제공받는 시스템이 이를 처리하고 그에 따라 반응하는 것입니다. 이것은 간단하게 들리며 이미 공장에서 일어나고 있는 일일 수 있습니다. 그러나 이 데이터를 인식하고 다양한 결론을 추론하는 시스템의 능력은 제조업체와 기타 산업이 번창하는 데 도움이 됩니다. 이것은 주기를 계속하는 세트 프로그램이 아니라 재고 관리, 창고 비용 절감, 자산 추적, 공급 및 생산 예측 등과 같은 측면을 지원합니다. 머신 러닝의 인공 지능(AI)은 명시적인 프로그램 없이 문제를 해결하는 자동화된 학습 기능을 제공합니다. 이러한 기계나 시스템은 지속적으로 데이터를 공급받기 때문에 스스로 학습합니다. 기계 학습 방법은 일반적으로 다음 중 하나에 속합니다. 지도 머신 러닝 알고리즘, 비지도 머신 러닝 알고리즘, 강화 머신 러닝 알고리즘. 지도 머신 러닝 알고리즘은 머신이나 시스템에 활용할 예제가 포함된 기존 데이터 시트가 있는 경우입니다. 정보가 입력되면 AI는 이를 알고 있는 데이터시트와 비교하여 분석하고 조건부 출력을 생성하고 출력을 교육 데이터세트와 비교하여 오류를 확인하고 그에 따라 수정합니다. 비지도 머신 러닝은 AI에 결과의 기반이 되는 훈련 데이터 세트가 없는 경우입니다. 대신 정보가 기계나 시스템에 쏟아지면 수치를 탐색하여 외삽을 도출합니다. 이는 때때로 AI가 최고 또는 최악의 수치를 빠르게 연관시키기 시작하므로 기업이 비용 절감 및 예측을 강조하는 가장 좋은 방법입니다. 반 지도 머신 러닝은 앞의 두 가지 사이에 속합니다. AI 기계 학습을 위해 몇 가지 작은 훈련 데이터 세트가 설정됩니다. 그러나 그것은 적은 양입니다. 이 방법은 일반적으로 훈련 데이터 세트가 모든 것을 수집하는 데 뛰어난 기술, 시간 또는 관련 리소스가 필요한 경우에 선택됩니다. 그러나 레이블이 지정된 데이터의 양이 적거나 레이블이 지정되지 않은 데이터가 많으면 기계가 학습 정확도를 빠르게 향상시킬 수 있습니다. 강화 기계 학습 방법은 AI가 외부 환경과 상호 작용할 때입니다. AI는 출력 데이터의 시행 착오 제출을 통해 오류 또는 성공을 발견합니다. 이를 통해 기계는 이상적인 행동과 환경을 식별하고 출력 정보의 보상된 성공 또는 오류율을 기반으로 성능을 극대화할 수 있습니다.

협동 로봇(코봇)

협동 로봇 또는 협동로봇은 느리지만 업계에서 주목을 받고 있습니다. 로봇 공학과 자동화는 꽤 오랫동안 동의어였지만 협동로봇은 더 새로운 것입니다. 협동 로봇은 사람과 사람을 노동력에서 나란히 배치하려는 의도를 가지고 있었습니다. 기존 로봇은 라이트 커튼, 영역 스캐너, 심지어 물리적 장벽과 같은 보호 장치가 필요하여 사람이 부상이나 치명적인 사고를 당하지 않도록 해야 합니다. 협동로봇은 우리와 함께 일하도록 만들어졌습니다. 그러나 협동로봇의 한 가지 문제는 작업량이 적고 훨씬 느린 속도로 움직인다는 것입니다. 이 때문에 제조 오버헤드가 발생합니다. 협동로봇은 설치 중인 애플리케이션에 따라 달라지며 인간과의 협력 관계에 맞게 조정됩니다. 제품 이동 지원, 천천히 진행되는 일상적인 작업 완료 및 기타 작업이 이들에게 이상적입니다. 협동로봇의 하이라이트는 햄버거와 기타 작업을 뒤집기 위해 설계 및 구현된 협동로봇이 최근 레스토랑에 진출했다는 것입니다.

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