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Ces exigences nécessitent un site de production plus sophistiqué et plus intelligent qui tire profit du cloud et utilise l’analyse à distance de big data pour optimiser et adapter le flux du processus de fabrication et accroître la capacité à suivre le produit tout au long de son cycle de vie.

La connexion de machines et de cellules de production à Internet permet une vue en temps réel des données de processus. La connexion de machines au produit donne également une vue en temps réel des données de produit.

Les machines automatisées et les cellules de production dirigées par des robots de maintenance industriels gèrent les matières premières et les pièces de production. Les vérifications de qualité produit et machine ont lieu durant le processus de production pour encore raccourcir les temps de cycle. Les interactions humaines sont réduites et concentrées sur des tâches à plus forte valeur ajoutée dans le processus de production. Les avancées et innovations font de l’Industrie 4.0 une réalité. Et une grande partie de la technologie qui fait une différence significative est permise par des sociétés d’ingénierie telles que Texas Instruments. Pour TI, il est vital de résoudre les défis de conception de sous-systèmes qui amélioreront la conception pour la fabrication intelligente, y compris l’efficacité et la flexibilité, tout en fournissant une vue en temps réel des processus, de la connectivité et des communications de fabrication.

Voici quelques-unes des technologies clés de l’Industrie 4.0 permettant une fabrication plus intelligente et plus efficace.

Communications industrielles compatibles

Afin d’obtenir une vue transparente du système de fabrication complet, toutes les données doivent être disponibles via des technologies de communication industrielle qui partagent un format commun. Vous connaissez peut-être l’expression « IT connects to the OT. » Cela signifie que les technologies de l’information (IT) utilisent le protocole Internet (IP) et des protocoles de couches supérieures pour accéder en toute sécurité à l’Internet. La technologie opérationnelle (OT) utilise des bus de terrain dédiés et Industrial Ethernet, qui n’utilise souvent que le standard Ethernet, mais pas de composants de pile réseau basée sur le logiciel. Cette incompatibilité entre le niveau de terrain et le niveau de l’entreprise requiert une couche de compatibilité définie dans le cadre de l’Industrie 4.0. Une passerelle Industrie 4.0 dotée d’une connexion Open Platform Communications Unified Architecture (OPC UA) aux couches supérieures et une connexion de bus de terrain aux couches inférieures est une solution à court terme au problème de compatibilité.

L’extension de la communication au niveau du produit requiert une communication à faible consommation d’énergie. L’identification par fréquence radio RFID est une technologie clé pour faire parler les produits et machines. Avec des capteurs déployés près du produit et au niveau de la machine, et une alimentation par câble. IO-Link standardise l’extension de communication basique à statut on/off avec une communication numérique bidirectionnelle. La passerelle IO-Link parle directement à l’OPC UA au moyen soit d’Industrial Ethernet soit du Wi-Fi. Pour les opérations manuelles par opérateur, une connexion Bluetooth® low energy transmet les données à un terminal mobile.

Détection de haute précision

L’efficacité du processus de production dépend fortement des technologies de détection industrielle. Le temps de réglage des machines-outils pour de plus petites quantités devient plus important. L’évitement de collision entre les outils, les pièces et appareils peut être simulé offline, mais un système d’évitement de collision en ligne sera tout de même requis. De nombreux matériaux et outils requièrent un refroidissement par eau, ce qui complique la détection des collisions par les capteurs optiques. Des capteurs fonctionnant en environnement poussiéreux et humide seront requis.

Les outils sont sujets aux défaillances et à une perte de qualité de production durant leur cycle de vie. La détection d’efforts continus sur un outil peut fournir une indication précoce de la rupture de l’outil. La qualité des outils peut avoir un impact sur les données des capteurs thermiques et acoustiques. La maintenance prévisionnelle est devenue un buzz word qui décrit le concept d’utiliser des indicateurs précoces de la rupture de l’outil pour le remplacer précocement, sans impact sur le flux de production ou sur la qualité de production. La commande multi-axes d’une machine-outil utilise le mouvement en circuit fermé pour positionner un routeur ou un matériau. La tolérance de taille et de surface a une variabilité additionnelle qui provient des variabilités mécaniques de l’axe, de l’outil et de l’appareil. La mesure de distance de précision au moyen d’encodeurs linéaires et de capteurs de distance laser est utilisée pour le calibrage des machines, la commande de mouvement et le suivi de qualité.

Le processus de fabrication dépend de données environnementales telles que la température et l’humidité. Les systèmes actifs de refroidissement et de nettoyage ont un impact sur les conditions environnementales. Les capteurs de flux pour les liquides et l’air fournissent les données pour les systèmes environnementaux d’une machine-outil.

Moteurs et efficacité de commande

Les moteurs sont les composantes qui requièrent le plus d’énergie dans un système de production. Les moteurs à fréquence variable avec courant en circuit fermé, commande de vitesse et de position permettent un profil de couple dynamique qui a un impact direct sur la consommation énergétique. Les mesures de courant de haute précision par isolation et mesure de position des rotors via des encodeurs absolus nourrissent l’algorithme de commande pour chaque cycle de commande. Outre un algorithme de commande des moteurs efficace, l’efficacité de l’étage de puissance est un contributeur clé à la consommation énergétique. La fréquence de commutation plus élevée des transistors à nitrure de gallium (GaN) réduit la puissance de systèmes à entraînement par moteurs dans une cellule de production.

Une cellule de production moderne comporte quatre principaux sous-systèmes qui interagissent ensemble : le système de commande numérique (CNC) qui définit le processus de production global, le sous-système de commande de mouvement dirigeant les moteurs et actionneurs pour la production, l’automate programmable industriel (API) pour des applications complémentaires de détection et de commande, et un robot de maintenance pour gérer le matériel.

Processeur embarqué

L’accroissement de l’efficacité et de la flexibilité d’un système de production a de nombreux aspects. La communication, la détection et la commande industrielle sont les fondements de la smart factory. L’intelligence locale fonctionne grâce à des microcontrôleurs et microprocesseurs embarqués. Les données produit et processus qui en sont extraites sont transmises au cloud industriel en vue de l’analyse du big data par communication industrielle sans fil et filaire.

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