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Jul 25, 2023

Datos

Dentro de la industria manufacturera, la innovación en el ámbito de los sensores y el control

Dentro de la industria manufacturera, la innovación en el campo de los sensores y el control surge de nuevas habilidades para implementar funciones de sensores existentes en lugar de asombrosas evoluciones basadas en vibranio en la tecnología de sensores.

En este punto, solo un número modesto de empresas manufactureras utilizan los avances que ha proporcionado la Industria 4.0. A menudo, los datos no se recopilan ni utilizan, lo que significa que las empresas no logran una calidad óptima ni maximizan la rentabilidad.

Sin embargo, existe un respeto en toda la industria por lo que está sucediendo, literalmente, en el extremo afilado de la lanza. Los datos sensoriales fluyen en innumerables canales: hiperlocal, red de fábrica y nube. Ahí surge el dilema de los datos. ¿Se puede y se debe usar? ¿Cómo debe usarse? ¿Qué significa?

Hacer cosas comienza con las materias primas, y convertir los materiales en productos generalmente implica un proceso muy antiguo que no ha cambiado hasta la llegada del control numérico. "Cuando comencé, pasamos del control numérico simple a lo que es CNC hoy en día, con personas que buscaban obtener más información más rápido para predecir el resultado de los procesos de producción y fabricación futuros", recordó Larry Robbins, presidente de la división comercial de Wheeling, Illinois. con sede en SMW Autoblok Corp.

Mientras tanto, señaló, los sensores pueden proporcionar retroalimentación instantánea y la capacidad de tomar decisiones precisas en tiempo real con una observación precisa de los parámetros. "El hecho de que pueda ir desde solo la posición de la mordaza y la pieza en el mandril mismo hasta las temperaturas y la fuerza de sujeción individual, la limitación está en la imaginación del cliente".

Con la capacidad de monitorear lo que John Cosic, director de ventas y marketing en América del Norte para el proveedor francés Digital Way Inc., relaciona como costos más bajos para la adquisición de datos, la pregunta se convierte en el valor de esos datos. "Estamos viendo que se recopila más información sobre el proceso y el estado de la pieza, las vibraciones que ocurren en la máquina o la energía que se consume, las fuerzas de corte, la temperatura y Dios sabe lo que puede estar disponible en el bus de la máquina herramienta. Entonces, un Una pregunta muy importante es: ¿Es útil toda esta información? Y, aunque lo sea, ¿quién la analizará?

Hasta que se respondan esas dos preguntas, opinó Cosic, los verdaderos beneficios de la tecnología Industry 4.0 no se realizarán por completo.

Los productos de SMW Autoblok se han convertido en dispositivos capaces de medir presiones en cada punto de contacto y fuerzas de Coriolis. Estos no son los dispositivos de tres mordazas, conectados a un pedal o a un cinturón de antaño, sino dispositivos sin contacto capaces de pasar hasta 1,5 kW de energía, así como datos, mientras se sujetan con gran fuerza. Según Robbins, la compañía construyó y continúa construyendo portapiezas mecánicos, hidráulicos-neumáticos y manuales, y ahora portapiezas digitales o mecatrónicos y totalmente eléctricos, que realizan "transferencias de energía sin contacto mientras transmiten datos de un lado a otro". "

Durante la vida útil de un molde, las piezas fundidas o forjadas anteriormente podrían haber variado entre 0,007 y 0,008" (0,18 y 0,20 mm). "Ahora, sin ninguna intervención mecánica real, puedo (evaluar) mi pieza y, dado que cada mordaza tiene su propia sistema de transmisión, restablecer esa parte y tomar lo que hubiera sido una parte mala y arreglarla desde la primera operación", dijo Cosic.

"Anteriormente, un cliente fabricaba una pieza, la inspeccionaba y pasaba o no la inspección, y dependiendo de la complejidad de esa pieza y las operaciones realizadas, podría haber invertido más en la pieza en proceso (costos) de lo que invirtió en costo de materiales y herramientas", continuó. "Así que ahora hice una parte que tiene un valor de $10,000 y no es buena. Con la electrónica, puedo brindarle previsibilidad y ser lo suficientemente flexible como para compensar lo que solía ser una mala fundición o forja y hacer una buena parte".

SMW Autoblok utiliza una tecnología sin contacto similar para garantizar que la maquinaria fuera de la carretera se acople a la herramienta correcta (cubo, raspador, etc.) e incluso mide con precisión las temperaturas para ensacar pan recién horneado, deslizándose en fundas de plástico sin derretir la funda.

Digital Way desarrolla productos de medición sin contacto que brindan monitoreo del estado de la herramienta o monitoreo del acondicionamiento de la máquina. "Más allá de la recopilación de datos, procesamos y tomamos decisiones inteligentes sobre lo que dicen esos datos, en la máquina o en la celda, según el bus de la máquina herramienta", dijo Cosic, explicando cómo la "Cyber ​​Machine" de la compañía agrega datos localmente.

Los datos están disponibles sin embargo los clientes eligen, agregó. "Nuestros clientes han descubierto que también se pueden usar estas herramientas como herramientas de optimización de procesos; son ventanas al proceso y eso termina siendo realmente una gran inversión. Si pueden reducir segundos en los tiempos de ciclo o extender la vida útil de la herramienta y ofrecer una calidad de pieza mejorada, se puede ahorrar mucho dinero".

Para Digital Way, la atención se ha centrado en la calidad del sensor para establecer los límites del proceso. "(Nuestros sensores) son relativamente fáciles de configurar y mantener en el sentido de que un buen proceso se ve muy diferente de un mal proceso", dijo Cosic. Con el aumento de datos, tanto de baja como de alta velocidad, para abarcar un proceso, se vuelve difícil comprender los datos suministrados cuando cientos de máquinas están conectadas a una red de fábrica.

“Podemos recopilar datos dentro de una celda a muy alta velocidad y almacenarlos durante semanas o meses sin atascar la red”, comentó Cosic. "Permanece disponible en un formato de código abierto, y un dispositivo externo puede especificar exactamente qué datos quiere, filtrados por tipo, tiempo o cualquier máquina específica. Nuestro sentido es que si realmente desea caracterizar completamente sus datos, debe comprometerse con el almacenamiento local, y no hay mucha gente haciendo eso".

De hecho, aunque los cambios en la planta de producción son significativos, mucho está ocurriendo en el perímetro, en los nodos en la máquina. Las empresas están descubriendo e innovando formas de extraer datos que antes estaban disponibles y ponerlos a funcionar. Estas soluciones de vanguardia pueden generar una mejor producción, una mejor calidad, un menor rechazo de piezas, seguridad laboral para los trabajadores y, en última instancia, una mayor rentabilidad.

"En los últimos años hemos estado creando soluciones de software innovadoras para permitir un mayor acceso a las capacidades de diagnóstico nativas de la instrumentación inteligente actual", dijo Jack Roushey, gerente de marketing de productos de campo de Siemens AG. Sus comentarios subrayan la opinión de que el hardware ha evolucionado mínimamente durante la última década, con firmware/software de instrumentación y aplicaciones de monitoreo remoto que agregan flexibilidad al acceso a la información independientemente de la ubicación, y con interfaces de usuario (UI) que ya no requieren ningún conocimiento del lenguaje de máquina.

"El ancho de banda y la memoria se han expandido, (y) la velocidad de la información transferida ha crecido, entregando datos en tiempo real", señaló Roushey, un "instrumentista" declarado. "Anteriormente, su sala de control podría haberse concentrado en el control de procesos, no en la salud de la instrumentación. Pero con esta memoria adicional, este ancho de banda adicional, tiene los medios dentro de la sala de control para comenzar a monitorear el mantenimiento predictivo".

Dicha información, que a menudo no se utiliza, requiere una interfaz capaz de adquisición e interpretación. Muchas instalaciones, si no la mayoría, carecen de capital para cambios masivos de infraestructura y buscan opciones económicas para usar sus datos nativos, dijo Roushey.

"Con el desarrollo de las aplicaciones de monitoreo SITRANS store IQ y service IQ de Siemens, podemos obtener esa información, traducirla a través de redes de tipo IP o a redes basadas en la nube, y dar a nuestros clientes la capacidad de monitorear lo que estamos haciendo o incluso para agregar algunas capacidades de control básicas que pueden llenar el vacío hasta que estén disponibles los recursos para la adición de PLC (controlador lógico programable).

Por ejemplo, se creó una aplicación para teléfonos inteligentes que permitía monitorear y enviar alertas según la condición y los cambios paramétricos, haciendo sonar el teléfono para dichos cambios críticos definidos por el usuario.

La instrumentación de procesos ha recorrido un largo camino desde que los transmisores de presión dieron paso al equilibrio de fuerza mediante chips y galgas extensométricas. Más recientemente, el mayor cambio ha sido el uso de mayor memoria y diagnóstico en la electrónica de los instrumentos, según Roushey, que permiten un software predictivo relativamente simple y herramientas basadas en IA mucho más poderosas.

La medición de nivel ultrasónico, por ejemplo, es una gran herramienta, pero las temperaturas de funcionamiento podrían afectar sus métricas de rendimiento. Los microprocesadores internos podían compensar y recopilar datos históricos que rara vez se usaban. Conocer la tolerancia de un sensor al calor podría, de manera predictiva, sugerir un reemplazo en función de la cantidad de instancias de sobrecalentamiento o su duración.

"En la búsqueda de una mayor productividad, la fabricación se está transformando a través de un nuevo mundo de fábricas digitales centradas en datos", agregó Fiona Treacy, directora sénior de marketing de automatización industrial de Analog Devices Inc., con sede en Wilmington, Massachusetts. "Para nosotros y nuestros clientes , garantizar que los datos de los sensores desplegados en la planta se transmitan de manera confiable en un entorno hostil y en tiempo real es una prioridad importante y un desafío de diseño, al igual que el equilibrio entre energía y espacio dentro de las diminutas carcasas de los sensores".

Francis Richt, gerente del negocio de mecanizado digital de Sandvik Coromant EE. UU., tiene una opinión similar y señala que los clientes encuentran desafiantes las soluciones digitales.

"Están utilizando soluciones digitales como CAM (fabricación asistida por computadora) y demás. Los clientes están comprando máquinas, pero las soluciones de software y las herramientas de corte sensorizadas son algo completamente nuevo".

Los fabricantes deben comprender el valor de las soluciones digitales y un nuevo enfoque de comercialización para el lado del hardware, enfatizó Richt. "Necesitamos hacer negocios de una manera diferente a la que hemos hecho en el pasado; la forma en que transportamos productos electrónicos y baterías es muy diferente a las herramientas de corte de carburo".

La demanda de seguridad de procesos y calidad de componentes también se ve afectada por una creciente brecha de habilidades. "Operadores, técnicos e ingenieros que conocen el aspecto, la sensación, el olor del corte de metal, así como la formación de virutas, superficies de calidad, acabado superficial, todos esos elementos de fabricación, ahora son difíciles de encontrar", dijo Richt. En su opinión, las conversaciones deben evitar el término "automatización", que puede malinterpretarse como terminaciones. Prefiere discusiones sobre cómo las decisiones de soporte digital pueden ayudar al taller.

Sandvik proporciona herramientas de torneado interno que podrían usarse en un orificio, un tren de aterrizaje o un eje de motor para un motor a reacción, posiblemente oculto por el flujo de refrigerante y dentro de una máquina. "Los sensores le brindan información valiosa, que debería brindar seguridad al proceso (como estabilidad y un buen acabado superficial)".

Mientras que los fabricantes de máquinas-herramienta gobiernan los datos, Sandvik desarrolla software para visualizar esos datos y automatizar algunas acciones. "Coroplus, que integra algoritmos de software y el PLC, puede alterar las operaciones de la máquina para evitar dañar el componente", dijo Richt. "Por ejemplo, un tren de aterrizaje, un eje de motor en la industria aeroespacial, todos componentes extremadamente costosos. Entonces, al tener esto, lo que llamamos funcionalidad de parada y retracción, nos aseguramos de que nuestros clientes guarden el componente y posiblemente eviten que la máquina sea infrautilizada, detenida. , y servicio."

Un científico de datos e ingeniero de datos europeo de Siemens, Konstantin Schmidt, reside en el mundo de los datos impulsados ​​por IA. Sandvik ha creado una iniciativa "Lighthouse" para ayudar a los clientes a unir varias tecnologías desconectadas, incluida la metrología, la robótica y la gestión de herramientas digitales. Según Schmidt, cuya experiencia es en digitalización, IA y otros temas basados ​​en datos, "incluso las pequeñas y medianas empresas se están sumergiendo profundamente en la automatización".

Por lo tanto, todos los pasos de control o producción ahora están conectados no solo al proceso: esos datos se registran, lo que brinda control sobre cada producto. Tenga en cuenta que frente a los grandes datos, también hay datos inteligentes, ya que los costos de almacenamiento también son importantes.

Empresas como Siemens ofrecen una variedad de PLC y los clientes eligen productos en función de la confiabilidad, la conectividad, la propiedad de los datos y la seguridad cibernética. Los primeros usuarios pueden profundizar en sus datos, crear sus propias aplicaciones y pueden tener más flexibilidad en la conectividad. Además de la comunicación horizontal dentro de las líneas de producción, Schmidt dijo que hay "un interés creciente en las comunicaciones verticales para que pueda ir a capas de nubes privadas o incluso públicas y hacer uso de ellas allí. Si quiere resumirlo en una palabra, sería 'interoperabilidad'".

Otros enfatizaron la privacidad y la seguridad de los datos, que deben equilibrarse con la interoperabilidad entre las diferentes interfaces de programación de aplicaciones (API) para evitar estar encerrados en un solo proveedor, ya sea en la nube o incluso en el taller. Aunque la fabricación tiende a ser conservadora, los beneficios competitivos de la digitalización están impulsando la adopción.

La Industria 4.0 es una continuación de la revolución digital proporcionada por las primeras microcomputadoras posteriores al mainframe que ejecutan lenguajes de programación como CP/M (programa de control para microcomputadoras). Los datos modernos ahora se entregan a través de interfaces gráficas, a menudo ejecutándose en tabletas.

"Lo único que necesita es la capacidad de vincularse con el control de la máquina, porque debe poder predecir algo y luego tener una acción creada por esa predicción", explicó Robbins de Autoblok. "Entonces, la capacidad de interactuar con el control de una máquina existente es nuestra mayor limitación.

"Originalmente, cuando desarrollamos esta tecnología, solo iba a poder integrarse en nuevas máquinas herramienta", continuó. “Sin embargo, dentro de nuestra organización dijimos: 'Espera un segundo, todo lo que necesitamos es un chip del control (del proveedor existente) y podemos integrarlo en cualquier máquina de edad'. Mientras tengamos el chip de generación correcto, podemos retroalimentar el control de esa máquina en un lenguaje que entenderá, digerirá y actuará".

En opinión de Robbins, la Industria 4.0 refleja el Internet de las cosas y la capacidad de conexión entre el control de una máquina y cualquier componente que esté utilizando. Dichos sistemas pueden estar basados ​​en la nube o ubicados centralmente en otro lugar con computación de borde, la dirección hacia la que él ve que se mueven la mayoría de las máquinas herramienta y los procesos de fabricación. El objetivo es aprovechar instantáneamente la información disponible. "No tiene que esperar hasta que se procese, postprocesar fuera de línea y luego descubrir qué mejora o negatividad puede haber a partir de ese resultado. Puede hacer ese juicio sobre la marcha y seguir avanzando".

ADI ayuda en la integración de sensores y actuadores Conectividad IO-Link, que, según Treacy, proporciona una barrera más baja para implementar tecnología de detección clave para fábricas digitales. "Desde una perspectiva de conectividad, uno de los principales desafíos en la integración de sensores es garantizar que los sensores estén conectados y se comuniquen de manera efectiva con el resto de los sistemas de la fábrica, lo que requiere una cuidadosa consideración de los protocolos de comunicación, la infraestructura de red y los requisitos de almacenamiento de datos".

Cosic agregó: "Diablos, es posible que ni siquiera tenga a una persona parada frente a una línea de máquinas de forma regular. Sin la máquina o el control que pueden evaluar la calidad de la pieza o la calidad de la máquina en tiempo real, es una situación peligrosa, usted ábrete a hacer muchas partes malas, y no saber hasta que salen de la celda".

Richt de Sandvik estuvo de acuerdo. "Industria 4.0 se trata de construir un ecosistema entre diferentes socios, diferentes soluciones, y poder compartir datos es clave. Los constructores de máquinas-herramienta ven esto como una oportunidad, pero también se dan cuenta de que no pueden hacer todo ellos mismos como este tipo de El desarrollo de tecnología es caro".

Una inmersión profunda en los datos puede proporcionar una mejor comprensión de la mejora de la calidad y la estabilización del proceso. "Podemos optimizar la utilización de la máquina para sacar el máximo provecho de nuestra maquinaria de gama alta, aplicar mantenimiento predictivo y convertir los tiempos de inactividad no planificados en tiempos de inactividad planificados. En otras palabras, comprensión del proceso y supervisión u observación del proceso", comentó Schmidt. .

Tales grandes cantidades de datos requieren una atención estricta a los detalles, lo que Schmidt sugirió que se logra mejor a través de la construcción de modelos y algoritmos de IA. La combinación de edge computing y la nube permite una comprensión mejor y más completa de los datos y las matemáticas de los algoritmos que Sandvik puede aplicar a su propio software.

Con el modelado, Schmidt dijo que su unidad de negocios pudo identificar qué prueba se debe aplicar, y en qué punto y volumen, para obtener una calidad óptima y un rechazo mínimo de piezas.

Treacy sugirió que "reducir el tiempo de inactividad es un segundo elemento clave. Mediante la combinación de datos de múltiples fuentes, incluidos sensores implementados con motores de inteligencia artificial integrados, se pueden construir y aprovechar modelos de predicción individualizados de dispositivos de producción (o incluso instalaciones completas) para identificar de manera proactiva las desviaciones en el rendimiento". datos y otras métricas. El objetivo es la convergencia de todas las redes digitales en una red de fábrica unificada. Esto permite la conexión de fuentes de datos con herramientas digitales de última generación para ofrecer una mayor eficiencia y productividad a través de sistemas de producción más flexibles, más Procesos de fabricación optimizados, mayor eficiencia energética y reducción del uso y desperdicio de materias primas, impulsando un proceso de producción más sostenible y una mayor rentabilidad potencial".

El uso de datos, ya sea en el borde, en la tienda, en las instalaciones o en la nube y evaluados por modelos sofisticados a través de IA, parece inevitable, aunque costoso. Y todos en una organización deben estar en la misma página.

"Tienes que tener una aceptación que se extienda desde la sala de juntas hasta el piso de producción", dijo Robbins, y señaló que los trabajadores de línea pueden ser los más críticos; de lo contrario, pueden temer que su trabajo sea reemplazado. "Hacer que las personas entiendan que esto va a consolidar su posición y les dará la capacidad de ser más valiosos para su organización es una necesidad".

La gente necesita entender que la tecnología evoluciona a diario, agregó. Esto ayudará a hacer el mejor uso de sensores y controladores avanzados, mientras impulsa la mejora continua en toda la organización.

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