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Comment construire un meilleur système d’automatisation des E/S



Voici des détails sur la façon de développer un système d’automatisation qui peut tenir la promesse d’une fabrication de pointe.

Les pressions sur les performances de fabrication ont augmenté à mesure que les entreprises réorganisaient leurs opérations pendant la pandémie. Ils avaient besoin d’augmenter la production tout en utilisant moins de travailleurs. Les fabricants étaient également sous le coup de mettre en œuvre la technologie Industrie 4.0 et IoT pour améliorer les opérations. Les systèmes d’automatisation des E/S sont devenus essentiels pour améliorer les performances.

Un système d’automatisation d’E/S comprend une connexion point à point qui se traduit par une connexion de communication entre deux points de terminaison ou nœuds distincts. Il est bidirectionnel, ce qui signifie qu’il fonctionne dans les deux sens et sur une courte distance. Il est principalement utilisé pour communiquer avec des capteurs et des actionneurs dans les processus d’automatisation d’usine ou d’usine.

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Nous avons demandé à Ian Fountain, directeur du marketing technique de National Instrument pour l’Internet des objets industriel de l’entreprise, d’expliquer comment vous construisez un système d’automatisation d’E/S hautes performances.

Design News : Quels attributs d’un système d’automatisation d’E/S doivent être la priorité la plus élevée pendant le processus de conception ?

Fontaine Ian: Il existe de nombreuses exigences standard pour un système d’automatisation d’E/S. Les exigences incluent un accès ouvert aux données via des interfaces standard telles que OPC-UA, la prise en charge des méthodes de programmation largement prises en charge par la communauté de développement et une large prise en charge des types d’E/S. La plupart des systèmes d’automatisation les plus populaires cochent toutes ces cases. Compte tenu de ce fait, nous conseillons aux ingénieurs et aux gestionnaires de rechercher des capacités qui prennent en charge la pérennité, telles que la capacité de s’interfacer avec des sous-systèmes de mesure à grande vitesse souvent requis dans la maintenance prédictive ou des dispositions pour activer des scénarios critiques pour la sécurité.

Alors que les pressions sur les performances de fabrication augmentent en raison des promesses de l’Industrie 4.0 et de l’IIoT, nous pensons que la pérennité deviendra une considération clé qui revêt la même importance que les considérations standard précédentes. National Instruments (NI) a été l’un des premiers partisans de la technologie de mise en réseau standard de l’industrie TSN (Time Sensitive Networking), car elle offre la plus grande opportunité de permettre des approches d’automatisation hautement flexibles et permet aux ingénieurs d’aborder leur défi d’automatisation avec une philosophie de pointe auparavant. impossible en raison des topologies de réseau industriel spécifiques au fournisseur.

DN : Qui doit être impliqué ? Quelles disciplines de l’ingénierie ?

Fontaine Ian: Dans le passé, la réponse typique était l’ingénierie des procédés ou les disciplines d’ingénierie mécanique, mais le monde de l’automatisation n’a pas été à l’abri des impacts de « logiciel mangeant le monde. » Il est désormais courant de voir des équipes composées de plusieurs disciplines, notamment des informaticiens, des ingénieurs/scientifiques en informatique et même des data scientists. Les opportunités d’analyse dans l’usine sont immenses. De nombreuses organisations emploieront des ingénieurs industriels ou utiliseront les principes de fabrication six sigma et lean pour mieux exploiter les données dont vous disposez et identifier des données supplémentaires qui pourraient être utiles pour améliorer l’efficacité ou la qualité.

De plus, au cours des années passées, les membres de l’équipe informatique étaient souvent sous-représentés dans la conception de systèmes d’automatisation. Avec le paysage de la cybersécurité en constante évolution, je ne pense pas que l’approche consistant à exclure les talents informatiques sérieux de vos projets d’automatisation soit très sage.

DN : Quel est le processus de création de ce système ? Quels sont les besoins en logiciels, en réseau et en matériel ?

Fontaine Ian: Il existe des approches très bien documentées pour relever ce défi. Ce qui me semble plus intéressant, c’est de se concentrer sur deux concepts relativement nouveaux dans le monde des systèmes d’automatisation :

Simulation/MBSE (Ingénierie des systèmes basée sur les modèles) – au fil des ans, de nombreuses industries (par exemple l’automobile) ont tiré parti de la simulation de systèmes pour améliorer la qualité de leurs solutions, réduire les délais de mise sur le marché, réduire les coûts de développement, etc. Dans le monde de la fabrication, le concept de jumeaux numériques devrait être mieux compris comme les impacts peut être incroyablement significatif.

Développement agile – la plupart des organisations centrées sur les logiciels ont longtemps évité les approches traditionnelles de développement de systèmes en cascade au profit de méthodes agiles telles que Scrum. De nombreuses organisations qui sont à la fois centrées sur les logiciels et obligées de fabriquer des produits pour soutenir leur modèle commercial (par exemple, les nouveaux constructeurs automobiles, etc.) ont reconnu que l’application de méthodologies de développement agiles à leurs projets de conception de systèmes d’automatisation offre des avantages similaires à ceux de leurs projets purement logiciels.

DN : Quels sont les processus de contrôle qualité et de test ?

Fontaine Ian: Je veux revenir sur la raison pour laquelle nous construisons un système d’automatisation en premier lieu. La mise sur le marché d’un nouveau produit signifie que vous devez passer par deux processus de validation : le produit et le processus. Le processus de validation du produit vise à s’assurer que le produit a été conçu correctement et répond aux attentes des clients, qu’il s’agisse de coût, de disponibilité ou de qualité. La validation et les tests des processus se concentrent sur la capacité des systèmes d’automatisation à construire le produit de manière fiable et répétée et à identifier les défauts avant que le produit ne sorte. Cette validation de processus peut être longue et coûteuse, et très itérative car elle dépend souvent de facteurs extérieurs (étapes antérieures du processus, infrastructure réseau, formation des opérateurs, etc.).

Le meilleur moyen d’ajuster et de valider rapidement le processus est d’exploiter les données issues de ce processus et d’identifier grâce à des analyses où se trouvent les problèmes, et de les résoudre rapidement. En faisant cela, vous construisez un ADN de données de ce processus qui sera essentiel pour identifier les opportunités de maintenance prédictive, les opportunités d’efficacité, etc. Dans un flux de bout en bout, vous pouvez également utiliser les données produit prises lors de l’inspection en aval. étapes pour améliorer cet ADN de données grâce à une analyse de corrélation. En fin de compte, tout plan de validation aura la capacité de collecter et d’analyser des données au cœur des activités de validation.

Rob Spiegel couvre la fabrication depuis 19 ans, dont 17 pour Design News. Parmi les autres sujets qu’il a abordés figurent l’automatisation, la technologie de la chaîne d’approvisionnement, les énergies alternatives et la cybersécurité. Pendant 10 ans, il a été propriétaire et éditeur du magazine culinaire Piment du Chili.

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