Inteligentne maszyny: Adaptacja architektur systemów sterowania

W tworzeniu inteligentnych maszyn pomagają systemy wbudowane, zapewniając elastyczność, większą liczbę operacji realizowanych autonomicznie, rozszerzoną diagnostykę oraz lepsze zdolności adaptacyjne. Wszystko po to, aby zwiększyć wydajność produkcji. Algorytmy i narzędzia, które jeszcze kilka lat temu były używane jedynie w programach badawczych najbardziej zaawansowanych technologii, obecnie z powodzeniem wkraczają na rynek przemysłowy.
Wzrost popularności inteligentnych maszyn w aplikacjach przemysłowych jest już faktem. Wykorzystywane w nich systemy wykonują powtarzalne zadania z coraz większymi prędkościami i dokładnością, mogą też adaptować się do zmieniających się warunków i działać bardziej autonomicznie niż kiedykolwiek. W przyszłości – podobnie jak to miało miejsce w przypadku poprzednich generacji technologii – inteligentne maszyny będą wywierały wpływ na prawie każdą dziedzinę życia. Zmienią sposób, w jaki produkujemy żywność, w jaki lekarze wykonują zabiegi, a firmy logistyczne organizują swoje magazyny. Zaingerują nawet w sposób edukacji następnych pokoleń.
Trwające obecnie debaty na ten temat obejmują rozmaite kwestie – od obaw przed utratą pracy przez osoby o niskich i średnich kwalifikacjach, po nadzieje zapoczątkowania odrodzenia się przemysłu produkcyjnego w krajach rozwiniętych, o wysokich zarobkach. Instytuty badawcze, ekonomiści i media dyskutują nad wpływem maszyn nafaszerowanych technologią informacyjną (IT) na życie, a tymczasem inżynierowie i naukowcy otrzymują już konkretne zadania dostarczania systemów produkcyjnych, które będą znacznie bardziej niż dotąd elastyczne i uniwersalne. Systemy te muszą pomóc przemysłowi w zaspokojeniu potrzeb wytwarzania różnorodnych produktów oraz w radzeniu sobie z krótszymi niż kiedykolwiek cyklami życia dóbr konsumenckich.

Charakterystyka maszyn inteligentnych
Innowacje w sprzęcie produkcyjnym napędzane są przez dwa procesy. Pierwszy stanowi dążenie do indywidualizacji i złożoności wytwarzanych dóbr. Drugi to rosnący w tempie większym niż kiedykolwiek nacisk na zwiększanie wydajności produkcji i jakości wyrobów. W odniesieniu do inteligentnych maszyn skutkuje to m.in. tym, że nabrały one w procesie swojej ewolucji pięciu głównych cech:

Elastyczność. Konstruktorzy nie projektują już maszyn i urządzeń, które będą wykorzystywane tylko w jednym celu. Tworzą elastyczne i uniwersalne modele, spełniające współczesne potrzeby produkcyjne, takie jak tworzenie mniejszych partii wyrobów, dokładnie według specyfikacji klientów, a także wypuszczanie na rynek wysoce zintegrowanych urządzeń, łączących w sobie różne funkcjonalności.
Praca autonomiczna. Nowoczesne maszyny spełniają ten wymóg w stopniu znacznie większym niż kiedykolwiek przedtem.
Diagnostyka. Inteligentne maszyny mogą zarówno zapobiegać powstawaniu błędów, jak i korygować błędy obróbki spowodowane przez zakłócenia w rodzaju zmieniających się parametrów surowców, dryftu termicznego punktu pracy lub zużycia i awarii podzespołów mechanicznych. Wyposażone w rozległą sieć czujników, zapisują informacje dotyczące procesu technologicznego, własnej kondycji i swojego środowiska. To wydłuża czas bezawaryjnej pracy i zwiększa jakość wyrobów.
Ulepszenia adaptacyjne. Systemy maszynowe potrafią usprawniać swoje działanie i uczyć się poprzez eksplorację danych, wdrożenie modeli symulacji lub zastosowanie specyficznych dla aplikacji algorytmów uczenia maszynowego.
Komunikacja. Maszyny wymieniają informacje z innymi systemami automatyki i dostarczają danych o swoim statusie do systemu sterowania wyższego poziomu. Pozwala to inteligentnym fabrykom i liniom automatyki dostosowywać się do zmieniających się warunków, równoważyć obciążenie robocze pomiędzy maszynami oraz informować personel serwisowy o problemach, zanim nastąpią awarie.
Projektowanie maszyn i wyzwania z tym związane
Nowoczesne systemy sterowania maszynami wykorzystują dane i informacje dotyczące środowiska, procesów technologicznych oraz parametrów maszyn do dokonywania adaptacji do zmieniających się warunków, wykonywania zadań, które nie są powtarzalne, lub zwiększania efektywności i parametrów urządzeń. Czujniki i technologia pomiarów odgrywają znacznie większą rolę niż kiedyś – dają konstruktorom maszyn możliwość tworzenia systemów świadomych swojego otoczenia, monitorujących procesy technologiczne w czasie rzeczywistym, zapewniających dobrą kondycję podstawowych podzespołów maszynowych i wykorzystujących te informacje do sterowania adaptacyjnego.
Wymaga to zastosowaniarozwiązań, które potrafią integrować dane z czujników, zbieraćinformacje w czasie rzeczywistym oraz wykorzystywać informacje z wielu czujników równolegle z obsługą szybkich pętli sterowania. Systemy wbudowane o wysokich parametrach, odporne na trudne warunki przemysłowe, zapewniają bezpośrednie połączenia czujników poprzez moduły wejścia/wyjścia (I/O). Najlepsi konstruktorzy adaptują dziś heterogeniczne architektury obliczeniowe łączące procesor wykonujący obliczenia w czasie rzeczywistym i programowalny sprzęt, aby spełniać najbardziej skomplikowane wymagania aplikacji.
Zróżnicowanie maszyn inteligentnych
Czołowi konstruktorzy maszyn różnicują swoje inteligentne maszyny na podstawie cech, które wymagają wykorzystania kluczowych technologii, takich jak:
-> kombinacja wielu systemów sterowania i heterogenicznych architektur obliczeniowych;
-> obecność platformy sprzętowej i programowej dostarczającej narzędzi do analizy sygnału, symulacji i modelowania, zapewniającej bardzo szybkie pętle i algorytmy sterowania oraz duże możliwości komunikacyjne i pracy w sieci;
-> zorientowane na oprogramowanie podejście projektowe, które pomaga radzić sobie ze zwiększoną złożonością systemów.

<—newpage—>Technologie maszyn inteligentnych
W nowoczesnych maszynach stosowane jest sterowanie zdecentralizowane i podejście modułowe. Urządzenia obsługiwane są przez sieć inteligentnych podsystemów, które wspólnie wykonują wszystkie zadania automatyki stawiane przed maszynami i komunikują się z systemami sterowania wyższego poziomu na poziomie zakładu przemysłowego, co finalnie umożliwia tworzenie tzw. inteligentnych fabryk. Aby zapewnić powstawanie adaptacyjnych i rozszerzalnych systemów, architektura systemu sterowania powinna także odzwierciedlać wspomnianą modułowość i rozproszenie funkcji sterowania. W celu wzajemnego połączenia podsystemów i utrzymywania synchronizacji konieczne są protokoły komunikacji przemysłowej, zarówno poziomu obiektowego, jak i wyższego – zarządzania, analityki.
Przesunięcie w kierunku podejścia projektowego zorientowanego na oprogramowanie i narzędzia programujące, dające możliwość wykorzystywania jednego narzędzia projektowego do implementowania różnych zadań automatyki, pozwala klientom na odzwierciedlenie modułowości systemu mechanicznego w oprogramowaniu sterującym. Proste systemy mogłyby powstać na bazie klasycznej koncepcji jednego sterownika centralnego, podłączonego do zdecentralizowanych wejść/wyjść (I/O). Tymczasem w nowoczesnych maszynach implementowana jest architektura sterowania o strukturze hierarchicznej, w której systemy sterowania wyższego poziomu są połączone ze sterownikami typu slave, wykonującymi jasno zdefiniowane i niezależne zadania automatyki.
W tym układzie ważną rolę nadal odgrywają tradycyjne programowalne sterowniki logiczne (PLC) – szczególnie w odniesieniu do implementowania funkcji logicznych lub bezpieczeństwa. Nowoczesne systemy sterowania maszynami zawierają jednak wbudowane systemy sterowania i monitoringu, umożliwiające implementowanie zaawansowanego sterowania, funkcji wizji maszynowej i sterowania ruchem lub monitorowania kondycji maszyny. Poza możliwością podłączenia do sterownika głównego, inteligentne podsystemy zwykle mogą współpracować z innymi systemami na tym samym poziomie – w celu uruchamiania i synchronizacji zadań, aby zapewnić wysokie parametry realizacji zadań, wizyjne sterowanie ruchem, wyzwalanie na podstawie położenia czy akwizycję danych.
Wśród największych wyzwań dla konstruktorów maszyn znajduje się adaptacja technologii wbudowanej. Pomimo tego, że okres od powstania koncepcji produktu do chwili wprowadzenia go na rynek (time-to-market – TTM) ma być coraz krótszy i to w warunkach ostrej konkurencji, czas i zasoby ogranicza się w celu uzasadnienia opracowywania sprzętu wbudowanego według specyfikacji klienta. Często zdarza się, że w biurze projektowym brakuje inżynierów o odpowiednich kwalifikacjach i zadania te trzeba zlecić na zewnątrz.
Korzystając z modułów rozszerzeń do sterowania ruchem, wizji maszynowej oraz projektowania i symulacji układów sterowania, funkcji prognostyki utrzymania ruchu maszyn i monitorowania warunków ich pracy oraz kompleksowej obsługi sprzętu I/O i protokołów komunikacyjnych, konstruktorzy maszyn mają możliwość konsolidowania swojego łańcucha narzędzi deweloperskich i dalszego usprawniania procesu projektowania. Dobór sprzętu do systemów sterowania maszynami może być bowiem zniechęcającym zadaniem.
Działy inżynierii systemów często muszą lawirować pomiędzy łatwością użytkowania i niskim ryzykiem rozwiązań typu czarna skrzynka (black box) a parametrami technicznymi i zyskiem ekonomicznym systemu wbudowanego, opracowanego według specyfikacji klienta – wyposażając maszyny w zróżnicowane funkcje, które mogą zadecydować o sukcesie lub porażce urządzeń na rynku. Ponieważ rozwiązania opracowywane zgodnie z życzeniami klienta zwykle są kłopotliwe dla zespołów projektowych, inżynierowie często skłaniają się ku rozwiązaniom tradycyjnym. Dobrze jednak wiedzą, że może to ograniczyć możliwości dodania zróżnicowanych rozwiązań inteligentnych do ich maszyn.
Heterogeniczna architektura obliczeniowa
Aplikacje sterowania maszynami stają się coraz bardziej złożone, więc narzędzia do projektowania architektur sprzętowych i systemów wbudowanych muszą ewoluować, aby zarówno umożliwić radzenie sobie ze znacznie zwiększonymi wymaganiami, jak i minimalizować czas projektowania. W przeszłości w wielu systemach wbudowanych znajdował się jeden procesor główny (CPU), dlatego projektanci systemów zasadniczo tylko zwiększali częstotliwość taktowania procesora. Stopniowo przechodzono jednak w kierunku procesorów wielordzeniowych i innych innowacji, aby osiągnąć moc obliczeniową wymaganą przez złożone aplikacje.
Obecnie coraz więcej projektantów systemów migruje w kierunku architektur obliczeniowych, które zawierają wiele odrębnych elementów przetwarzających dane, zapewniając możliwie największą równowagę między wydajnością, czasem opóźnienia, elastycznością a kosztami i innymi czynnikami. Heterogeniczne architektury obliczeniowe mają wszystkie te zalety i umożliwiają implementację systemów wbudowanych o wysokich parametrach w zaawansowanych aplikacjach sterowania maszynami.
Projektanci maszyn

Świat projektantów maszyn uległ zmianie. Żądania skrócenia cyklu projektowania oraz opracowywania bardziej złożonych maszyn o zwiększonej funkcjonalności gruntownie zmieniły podejście do projektowania. Narzędzia konstruktorskie i algorytmy mogą teraz oferować bezprecedensowy poziom elastyczności i szybkości. To, co kilka lat temu było dostępne tylko w badaniach najbardziej zaawansowanych technologii, obecnie wchodzi już na rynek przemysłowy, wraz ze zwiększonymi możliwościami krążenia w cyklu projektowym pomiędzy sprzętem a oprogramowaniem.

Autor: Christian Fritz jest głównym menedżerem produktu w firmie National Instruments.
Tekst pochodzi z nr 4/2017 magazynu "Control Engineering". Jeśli Cię zainteresował, ZAREJESTRUJ SIĘ w naszym serwisie, a uzyskasz dostęp do darmowej prenumeraty w formie drukowanej i/lub elektronicznej.