小科普生产自动化的ldquo透明优势

工业自动化和信息化正在以飞快的速度发展。

无论是协作机器人、自主移动机器人（AMR），还是高速生产线，全球的工厂都在提高效率、优化工作流程、增加安全性和提高生产率。

本文为伟创力智能制造工程团队副总裁MURADKURWA发表的署名文章，收录于ControlEngineering。

然而，在工厂中，自动化有一个常常被忽视的好处——信息。这个“信息控制”就是当前自动化生产中的“透明优势”之一，不被看见，但如果使用得当，在产品生产过程中获得的数据可以帮助工程师做出深思熟虑、更明智的决策。

但需要留意的是，并非所有工厂都具备适当的自动化或控制机制，这会减少在产品生命周期中收集到的信息；如果工厂生产线没有充分利用自动化技术，收集到的数据只能与当前的人工操作过程相同。

那么，制造应用中的数据流是怎样的？

首先，帮助提供生产线洞察的数据往往以不同的数据包、大小和形状出现。收集到的第一组数据与制造阶段的质量和产品性能相匹配，其他还有超出了产品属性的信息。

而这些超出的信息则来自于整个控制线，可以回答制造产品花了多长时间？在这个特定的项目上花了多少小时？是否使用了正确的工具？制造产品的正确组件和材料清单是什么等问题。这些信息有助于生产团队坚持标准操作程序，并确保根据基于周期时间及其他领先标准的规范生产产品。

同时，全自动生产线也能使工程师获得比人工或半自动生产线更多的性能反馈，因为信息控制通过自动化的工具，传递产品生产过程中的数据，而这些数据可以在监视器上被捕捉。

此外，全自动生产线还可以更轻松地将关键信息传递给客户。例如，对于医疗器械客户来说，自动化数据收集能够让生产团队以准确、及时、高效的方式记录并向客户交付防水、测试、密封及其他关键因素的信息。

当然，让工厂生产线达到这样的自动化和数据收集水平需要时间、规划及专业知识的支持，其中涉及的机器和设备自动化控制可以有以下选择。

如何为自动化成功设置生产线？

使用可编程逻辑控制器（PLC)。它可用于同步生产线控制，包括速度，物料进出之间的相互作用，以及其他方面的控制。借助PLC，操作员可以坐在装有机器视觉摄像头的传送带前。当产品被放置在传送带上时，摄像头会看到并进入下一个周期。尽管PLC能正确地执行控制反馈，但在这个过程中没有数据收集——只是被动、半自动的进行控制。

为了充分地利用自动化和相关数据的优势，工厂应该考虑将工业PCs(IPCs)与高速自动化和传感器相结合。这些系统为PLC的逻辑编程提供了先进的计算能力和信息控制。这种设置也可以由边缘网关来支持，以帮助管理数据流。

更好地理解投入与产出机制

使用合适的传感器来收集数据

通过低代码/无代码应用启用闭合循环控制程序

以上三步可以帮助企业获取重要的实时数据，这些数据还可以被传输到云端进行大数据分析，或者在边缘（也就是接近机器的位置）进行实时处理。在此基础上，通过将人工智能（AI）和机器学习（ML）注入自动化过程，以开发闭环控制，可以释放更多的价值。

利用AI和ML释放价值的方法

ML可以从闭环控制中获取大量数据，并将其合成可操作的信息，以便驱动更好的流程和更明智的决策；

ML帮助生产团队将信息用于控制，这些控制可以实时调整生产线上的参数，而无需停止生产；

ML可用于识别和消除工作中的非增值方面，例如在一段时间后对产品的测试；

AI和ML价值的另一个驱动因素是视觉。例如，从工业PC的闭环系统中获取数据，机器可以检测出划痕等产品上的瑕疵或其他缺陷。这种异常检测功能允许系统映射导致这些问题的热点，并能够标记出要检查的潜在问题区域。

当自动化发挥其最大能力时，它可以执行生产过程中的战略。自动化是一种受控机制，它让机器对机器（M2M）接口以正确的步骤顺序驱动产品，从原材料到转化后的成品。产品性能、质量、周期时间的信息流和管理进出工位的材料流也是通过自动化同步完成的。当自动化与AI或ML相结合，便能够带来无限的可能。

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