Tren Baru yang Membentuk Otomasi Industri: Outlook 2024
Dunia yang kita huni selalu berubah dan berkecepatan tinggi melalui kemajuan teknologi. Dengan langkah-langkah luar biasa dan kemajuan berkelanjutan yang terjadi setiap bulan, otomasi industri memanfaatkan teknologi secara maksimal. Otomasi dapat mencakup banyak hal, dari sistem konveyor start-stop sederhana hingga garis produksi penuh dengan sistem keselamatan, pengumpulan data, dan lebih banyak lagi. Kemajuan yang cepat dalam otomasi dan teknologi telah membawa kita ke IoT 4.0, juga dikenal sebagai internet of things industri 4.0.
Contoh Otomasi Industri 
Otomasi dapat sangat bervariasi tergantung pada proses dan tingkat otomasi yang diminta. Contoh dasar adalah sistem konveyor. Dalam derajat yang sederhana, sistem akan mengintegrasikan susunan start-stop dan sensor. Rangkaian start-stop akan memungkinkan kontrol otomatis motor yang menggerakkan konveyor. Sensor di sepanjang konveyor, yang ditempatkan pada titik tertentu, memberikan sinyal ke kontroler utama. Dengan sinyal ini, kontroler, seperti pengontrol logika terprogram (PLC), dapat menyalakan atau mematikan konveyor. Karyawan atau sekelompok karyawan tidak lagi perlu mengalihkan perhatian mereka ke sistem konveyor, khawatir apakah itu penuh dan perlu dihentikan. Mereka dapat fokus pada kemasan dan tugas lainnya yang memajukan alur kerja. Untuk meningkatkan otomasi garis konveyor ini, peralatan dan pemrograman tambahan dapat ditambahkan. Pengubah frekuensi variabel (VFD) dan pemrograman lebih lanjut dapat meningkatkan produksi, keselamatan, dan kualitas sistem konveyor. Dengan pemrograman dan peralatan tambahan, seperti VFD, konveyor dapat berjalan dengan kecepatan yang bervariasi, mendeteksi produk yang rusak yang melalui konveyor, dan mengumpulkan data untuk dianalisis. Robot dapat ditambahkan untuk paletisasi dan penanganan materi. Keterbatasan dalam mengotomatiskan sistem konveyor yang sederhana tampaknya tak terbatas dan mulai membuka pintu untuk memperkenalkan otomasi industri.
Apa itu IoT?
Internet of things industri (IIoT) diprioritaskan di industri manufaktur. Konsep ini memiliki dasar mengotomatisasi manufaktur untuk memungkinkan pendekatan yang canggih, sederhana, dan analitis. IoT memungkinkan perusahaan tidak hanya untuk mengotomatisasi proses tetapi juga melengkapi lembaga 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 bersama dengan pengumpulan data kuantitas gudang, alur pengiriman, dan lebih banyak lagi. Dengan mengintegrasikan IoT 4.0 ke dalam rencana, ini memperkuat kekuatan perusahaan dan membedakan titik lemah yang dapat ditingkatkan.
IO-Link
Protokol komunikasi serial yang lebih baru, IO-Link, digunakan secara luas oleh PLC dan proses otomasi mereka. Protokol komunikasi yang diakui ini, IEC 61131, mendukung transfer data yang cepat dan kuat yang berbagi identifikasi perangkat, data layanan, data proses, gangguan, sinyal digital, dan lebih banyak lagi. IO-Link, juga dilengkapi dengan tanda hubung sebagai IOL, adalah standar industri yang berkembang dan sedang diintegrasikan dengan semakin sering dalam otomasi. Siklus komunikasi biasanya sekitar 2ms dan berisi ukuran paket 1 hingga 32 byte. Keuntungan IOL adalah memungkinkan pemasangan yang lebih sederhana, efisiensi operasional yang meningkat, dan kemampuan untuk mengurangi stres pemeliharaan. Perangkat IO-Link standar memerlukan kabel 3-kawat - listrik, netral, dan kabel tambahan untuk transfer data IOL. Kebutuhan akan kabel atau konektor kustom tidak ada, sehingga mempermudah pemasangan dan pemeliharaan. Komunikasi titik-titik dua arah ini memerlukan pengaturan tambahan dalam suite pemrograman PLC, tetapi tidak perlu diikatkan. Perangkat IO-Link memerlukan file IODD, deskripsi perangkat IO, dan modul master IOL seperti Allen-Bradley 1734-4IOL. Terakhir, IO-Link memungkinkan visibilitas diagnostik yang mendalam tentang apa yang terjadi dengan perangkat lapangan. Dengan wawasan berharga, insinyur dan personil pemeliharaan dapat merespons masalah yang terjadi dengan lebih baik.
Pembelajaran Mesin
Pembelajaran mesin sinonim dengan industri atau IoT 4.0. Pembelajaran mesin tidak berkorelasi dengan robotika futuristik yang berjalan dan berbicara. Sebaliknya, pembelajaran mesin adalah ketika sistem yang diberi data waktu nyata yang akurat memprosesnya dan bereaksi sesuai. Ini terdengar sederhana dan mungkin sedang terjadi di pabrik Anda. Namun, kemampuan sistem untuk mengenali data ini dan menyimpulkan kesimpulan yang bervariasi membantu produsen dan industri lainnya berkembang. Ini bukan program yang tetap melanjutkan siklusnya tetapi malah membantu aspek-aspek seperti manajemen persediaan, pengurangan biaya gudang, pelacakan aset, peramalan persediaan dan produksi, dan lebih banyak lagi. Kecerdasan buatan (AI) dari pembelajaran mesin memberikan kemampuan belajar otomatis yang memecahkan masalah tanpa program yang eksplisit. Mesin atau sistem ini belajar sendiri saat mereka terus diberi data. Metode pembelajaran mesin biasanya jatuh ke salah satu dari berikutnya; algoritma pembelajaran mesin terawasi, algoritma pembelajaran mesin tidak terawasi, dan algoritma pembelajaran penguatan. Algoritma pembelajaran mesin terawasi adalah ketika mesin atau sistem memiliki lembar data yang ada dengan contoh untuk digunakan. Saat diberi informasi, AI menganalisisnya dibandingkan dengan lembar data yang diketahui, menghasilkan output bersyarat, membandingkan output dengan set data pelatihan untuk kesalahan dan memodifikasinya sesuai. Pembelajaran mesin tidak terawasi adalah ketika AI tidak memiliki set data pelatihan untuk mendasarkan temukan. Sebaliknya, saat informasi mengalir masuk, mesin atau sistem menjelajahi angka untuk menarik ekstrapolasi. Ini kadang-kadang adalah cara terbaik bagi perusahaan untuk menyoroti pengurangan biaya dan peramalan karena AI secepatnya mulai berkorespondensi dengan angka terbaik, atau terburuk. Pembelajaran mesin semi-tertawasi berada di antara dua sebelumnya. Beberapa set data pelatihan kecil didirikan untuk AI pembelajaran mesin; namun, itu adalah jumlah kecil. Metode ini biasanya dipilih saat set data pelatihan memerlukan keterampilan, waktu, atau sumber daya yang relevan untuk mengumpulkan semuanya. Namun, sejumlah kecil data yang dilabeli atau kumpulan data yang tidak dilabeli yang besar memungkinkan mesin untuk secepatnya meningkatkan akurasi pembelajaran. Metode pembelajaran penguatan adalah ketika AI berinteraksi dengan lingkungan eksternal. AI menemukan kesalahan atau kesuksesan melalui pengiriman output data dalam percobaan dan kesalahan. Ini memungkinkan mesin untuk mengidentifikasi perilaku dan lingkungan yang ideal tempat berada dan memaksimalkan performa berdasarkan tingkat keberhasilan atau kesalahan yang dihargai dari informasi outputnya.
Robot Kolaboratif (Cobot)
Robot kolaboratif, atau cobot, semakin menarik perhatian di industri, meskipun lambat. Robotika dan otomasi telah sinonim selama cukup lama, tetapi robot kolaboratif adalah yang lebih baru. Robot kolaboratif memiliki niat untuk menempatkan manusia dan manusia berdampingan dalam tenaga kerja. Robot tradisional memerlukan perlindungan seperti kurten cahaya, pemindai area, dan bahkan hambatan fisik untuk menjaga manusia dari cedera atau bahkan kecelakaan fatal. Cobot dibangun untuk bekerja bersama kita. Namun, satu masalah dengan cobot adalah beban kerja yang lebih kecil dan bergerak dengan kecepatan yang jauh lebih lambat. Karena ini, biaya overhead manufaktur menderita. Cobot bergantung pada aplikasi tempat dipasang, disesuaikan untuk kerja sama dengan manusia. Gerakan produk yang dibantu, penyelesaian tugas mundur yang mundur, dan tugas lainnya ideal untuk mereka. Sorotan untuk cobot adalah mereka telah menemukan jalan ke restoran akhir-akhir ini, dirancang dan diterapkan untuk membalik burger dan tindakan lain.
Tertarik untuk mempelajari lebih lanjut? Kunjungi situs web kami www.premierautomation.com, atau bicara dengan salah satu spesialis kami hari ini.
Hubungi Kami
