Dunia tempat kita hidup selalu berubah dan bergerak cepat melalui kemajuan teknologi. Dengan langkah luar biasa dan kemajuan berkelanjutan yang terjadi setiap bulan, otomasi industri memanfaatkan teknologi sepenuhnya. Otomatisasi dapat mencakup banyak hal, mulai dari sistem konveyor start-stop sederhana hingga lini produksi lengkap dengan sistem keselamatan, pengumpulan data, dan banyak lagi. Kemajuan pesat dalam otomatisasi dan teknologi telah membawa kami ke IoT 4.0, juga dikenal sebagai internet industri 4.0.
Otomatisasi dapat sangat bervariasi tergantung pada proses dan tingkat otomatisasi yang diminta. Contoh dasar adalah sistem konveyor. Untuk tingkat yang sederhana, sistem akan menggabungkan pengaturan start-stop dan sensor. Sirkuit start-stop akan memungkinkan kontrol otomatis motor yang menggerakkan konveyor. Sensor di sepanjang konveyor, yang diposisikan pada titik tertentu, memberikan sinyal ke pengontrol utama. Dengan sinyal ini, pengontrol, seperti pengontrol logika yang dapat diprogram (PLC), dapat menghidupkan atau mematikan konveyor. Seorang karyawan atau sekelompok karyawan tidak lagi harus mengalihkan perhatiannya ke sistem konveyor karena khawatir akan penuh dan perlu dihentikan. Mereka dapat fokus pada pengemasan dan tugas lain yang memajukan alur kerja. Untuk meningkatkan otomatisasi jalur konveyor ini, peralatan dan pemrograman lebih lanjut dapat ditambahkan. Drive frekuensi variabel (VFD) dan pemrograman lebih lanjut dapat meningkatkan produksi, keamanan, dan kualitas sistem konveyor. Dengan pemrograman dan peralatan tambahan, seperti VFD, konveyor dapat berjalan pada kecepatan yang bervariasi, mendeteksi produk rusak yang berjalan di konveyor, dan mengumpulkan data untuk dianalisis. Robot dapat ditambahkan untuk pembuatan palet dan penanganan material. Keterbatasan mengotomatisasi sistem konveyor yang sederhana tampaknya tidak ada habisnya dan mulai membuka pintu untuk memperkenalkan otomasi industri.
Industrial internet of things (IIoT) diprioritaskan di industri manufaktur. Konsep ini memiliki dasar untuk mengotomatisasi manufaktur untuk memungkinkan pendekatan yang canggih, disederhanakan, dan analitis. IoT memungkinkan perusahaan untuk tidak hanya mengotomatisasi proses tetapi juga melengkapi perusahaan dengan alat untuk mengumpulkan, meninjau, dan menyimpan data yang dapat digunakan untuk meningkatkan proses. Amazon mungkin merupakan representasi terbaik dari IoT 4.0. Perusahaan ini menggunakan robotika untuk memenuhi pesanan di samping pengumpulan data jumlah gudang, aliran pengiriman, dan banyak lagi. Dengan memasukkan IoT 4.0 ke dalam rencana, ini menambah kekuatan perusahaan dan membedakan titik lemah yang dapat ditingkatkan.
Protokol komunikasi serial yang lebih baru, IO-Link, digunakan sebagian besar oleh PLC dan proses otomatisasinya. Protokol komunikasi yang diakui ini, IEC 61131, mendukung transfer data yang kuat dan cepat yang berbagi identifikasi perangkat, data layanan, data proses, kesalahan, sinyal digital, dan banyak lagi. IO-Link, juga ditulis dgn tanda penghubung sebagai IOL, adalah standar industri yang berkembang dan sedang diintegrasikan dengan peningkatan frekuensi dalam otomatisasi. Siklus komunikasi biasanya sekitar 2ms dan berisi ukuran paket 1 hingga 32 byte. Keuntungan IOL adalah memungkinkan pemasangan yang lebih sederhana, peningkatan efisiensi pengoperasian, dan kemampuan untuk mengurangi tekanan perawatan. Perangkat IO-Link standar memerlukan kabel 3-kawat - daya, netral, dan kabel tambahan untuk transfer data IOL. Tidak perlunya kabel atau konektor khusus, sehingga memudahkan pemasangan dan perawatan. Komunikasi dua arah, titik-ke-titik ini memang memerlukan beberapa pengaturan tambahan dalam rangkaian pemrograman PLC, tetapi tidak ada yang perlu dikhawatirkan. Perangkat IO-Link memerlukan IODD, deskripsi perangkat IO, file, dan modul master IOL seperti 1734-4IOL Allen-Bradley. Terakhir, IO-Link memungkinkan visibilitas diagnostik yang mendalam tentang apa yang terjadi dengan perangkat lapangan. Dengan wawasan yang berharga, teknisi dan personel pemeliharaan dapat merespons masalah yang terjadi dengan lebih baik.
Machine learning identik dengan industri atau IoT 4.0. Pembelajaran mesin tidak berkorelasi dengan robotika futuristik yang berjalan dan berbicara. Sebaliknya, pembelajaran mesin adalah ketika sistem yang diumpankan akurat, data real-time memprosesnya dan bereaksi sesuai dengan itu. Ini terdengar lurus ke depan dan mungkin sudah terjadi di pabrik Anda. Namun, kemampuan sistem untuk mengenali data ini dan menyimpulkan berbagai kesimpulan membantu produsen dan industri lain berkembang. Ini bukan program tetap yang melanjutkan siklusnya tetapi membantu dengan aspek-aspek seperti manajemen inventaris, pengurangan biaya pergudangan, pelacakan aset, peramalan pasokan dan produksi, dan banyak lagi. Kecerdasan buatan (AI) pembelajaran mesin memberikan kemampuan pembelajaran otomatis yang memecahkan masalah tanpa program eksplisit. Mesin atau sistem ini belajar sendiri karena mereka terus menerus diumpankan data. Metode pembelajaran mesin biasanya termasuk dalam salah satu dari berikut ini; algoritme pembelajaran mesin yang diawasi, algoritme pembelajaran mesin yang tidak diawasi, dan algoritme pembelajaran mesin penguatan. Algoritme pembelajaran mesin yang diawasi adalah ketika mesin atau sistem memiliki lembar data yang ada dengan contoh untuk digunakan. Saat informasi diumpankan, AI menganalisisnya dibandingkan dengan lembar data yang diketahui, menghasilkan keluaran bersyarat, membandingkan keluaran dengan kumpulan data pelatihan untuk menemukan kesalahan dan memodifikasinya sesuai dengan itu. Pembelajaran mesin tanpa pengawasan adalah ketika AI tidak memiliki set data pelatihan untuk mendasarkan temuannya. Sebaliknya, ketika informasi mengalir ke dalam mesin atau sistem, mengeksplorasi angka-angka untuk menggambar ekstrapolasi. Ini terkadang merupakan cara terbaik bagi perusahaan untuk menyoroti pengurangan biaya dan perkiraan karena AI dengan cepat mulai mengkorelasikan angka terbaik, atau terburuk. Pembelajaran mesin semi-diawasi berada di antara dua sebelumnya. Beberapa set data pelatihan kecil dibuat untuk pembelajaran mesin AI; namun, jumlahnya sedikit. Metode ini biasanya dipilih ketika dataset pelatihan membutuhkan keterampilan, waktu, atau sumber daya yang relevan untuk mengumpulkan semuanya. Namun, sejumlah kecil data berlabel atau sebagian besar data tidak berlabel memungkinkan mesin meningkatkan akurasi pembelajarannya dengan cepat. Metode pembelajaran mesin penguatan adalah ketika AI berinteraksi dengan lingkungan eksternal. AI menemukan kesalahan atau keberhasilannya melalui uji coba pengiriman data keluarannya. Hal ini memungkinkan mesin untuk mengidentifikasi perilaku dan lingkungan ideal di mana ia berada dan memaksimalkan kinerjanya berdasarkan tingkat keberhasilan atau kesalahan yang dihargai dari informasi outputnya.
Robot kolaboratif, atau cobot, mendapatkan daya tarik di industri ini, meskipun lambat. Robotika dan otomatisasi telah identik selama beberapa waktu, tetapi robot kolaboratif lebih baru. Robot kolaboratif memiliki niat untuk menempatkan orang dan manusia berdampingan dalam angkatan kerja. Robot tradisional membutuhkan pengamanan seperti tirai tipis, pemindai area, dan bahkan penghalang fisik untuk menjaga manusia dari cedera atau bahkan kecelakaan fatal. Cobot dibuat untuk bekerja bersama kita. Namun, satu masalah dengan cobot adalah mereka memiliki beban kerja yang lebih kecil dan bergerak dengan kecepatan yang jauh lebih lambat. Karena itu, overhead manufaktur menderita. Cobot bergantung pada aplikasi tempat mereka diinstal, disesuaikan dengan kemitraan kerja dengan manusia. Pergerakan produk yang dibantu, penyelesaian tugas yang serba lambat, dan tugas lainnya sangat ideal untuk mereka. Sorotan untuk cobot adalah bahwa mereka telah menemukan jalan mereka ke restoran akhir-akhir ini, dirancang dan diimplementasikan untuk membalik burger dan tindakan lainnya.
Tertarik untuk mempelajari lebih lanjut? Kunjungi situs web kami www.premierautomation.com, atau bicaralah dengan salah satu spesialis kami hari ini.
Hubungi Kami
Sistem Kontrol Otomatisasi
Otomasi industri adalah penggunaan sistem kontrol, seperti komputer atau robot, dan teknologi informasi untuk menangani berbagai proses dan mesin dalam suatu industri untuk menggantikan manusia. Ini adalah langkah kedua setelah mekanisasi dalam lingkup industrialisasi. Tingkatkan Kualitas dan Fleksi
Otomasi adalah metode yang menggunakan berbagai tugas yang dibantu komputer dan mesin untuk membantu meningkatkan produktivitas dan menciptakan cara yang lebih mudah untuk melakukan bisnis. Berbagai jenis otomasi biasanya digunakan di berbagai jenis industri. Misalnya, meteran dan pompa otomatis mem
Selama lima puluh hingga enam puluh tahun terakhir, komputer telah membantu memindahkan manufaktur ke proses yang lebih produktif dan efisien melalui otomatisasi. Otomasi, atau otomasi industri, melibatkan penggunaan komputer untuk mengontrol mesin industri dan prosesnya. Keunggulan Utama Otomasi In
Otomasi industri robotika mengubah wajah produksi. Produsen di seluruh dunia menerapkan beberapa bentuk otomatisasi untuk menjadi lebih efisien, aman, dan pada akhirnya meningkatkan pendapatan. Sementara beberapa keuntungan sudah jelas, mungkin ada lebih dari yang Anda pikirkan. Tambahkan semuanya d
