ITALIA 4.0

38 ITALIA 4.0 2022 I l prossimo step nell’evoluzione dell’automazione industriale preve- de che una macchina adatti in modo autonomo i propri parametri prestazionali, completando un compito assegnato da un operatore, oppure riconfigurarsi ottimizzando il comportamento in base agli in- put di un algoritmo di osservazione AI, che viene perfezionato con criteri di produttività. Una macchina auto-consapevole è in grado di massimizzare la produttività, estendere la durata operativa delle ap- parecchiature e ridurre i costi di manutenzione. Verso il Motion Control auto-consapevole L’auto-consapevolezza descrive un sistema con conoscenza di se stes- so, basato su comprensione di capacità e obiettivi di prestazione ri- chiesti. I sistemi di motion control auto-consapevoli (Mcac) richiedono l’implementazione di più loop di controllo per interpretare segnali in arrivo da sensori e parametri di sistema voluti, acquisendo la capacità di confrontare il proprio comportamento operativo con le prestazioni richieste. Per raggiungere gli obiettivi e creare sistemi Mcac occorre realizzare un agente di controllo adattivo, che monitora le azioni del sistema e adatta dinamicamente le prestazioni in base all’ambiente di lavoro del drive di sistema. Di seguito analizzeremo un metodo per mettere a punto un sistema Mcac, che rileva e monitora le condizioni dell’ambiente di lavoro. Tali condizioni derivano da una serie nidifica- ta di modelli delle prestazioni in real-time a loop chiuso, che recepi- scono i parametri di movimento dagli azionamenti di field. Ricavato un modello elettrico e meccanico del sistema di azionamento, questo viene usato per confrontare e regolare le prestazioni di sistema volu- te, richieste dai livelli di supervisione, pianificazione o gestione della piramide dell’automazione. Quando un qualsiasi livello superiore alla parte di supervisione della piramide richiede una nuova prestazione, voluta per il sistema, viene trasmessa una serie di nuovi parametri alla parte di controllo adattivo del sistema di gestione del movimen- to. Quest’ultimo risponde modulando le proprie prestazioni in base alla nuova richiesta. I due principali vantaggi di un sistema Mcac sono l’autoregolazione e massimizzazione automatica e real-time delle prestazioni del sistema di motion control (MC). Questa capacità offre ai livelli di supervisione, pianificazione e gestione della piramide l’op- portunità di modulare il sistema Mcac. Per modulare le prestazioni del sistema e ottenere un risultato migliore a livello di fabbrica, può essere utilizzato un algoritmo sw abilitato all’AI. Per comprendere meglio i quattro elementi fondamentali per implementare un sistema di Mcac serve una mappa concettuale. Mappa Concettuale del Mcac Per realizzare questo livello di Mcac, sviluppiamo una mappa. Uti- lizziamo un esempio reale che riguarda gli amanti della birra B, che ricevono il bicchiere dal barista A senza che nel tragitto si rovesci. Questo esempio è rilevante per l’implementazione di un sistema di Mcac. L’obiettivo di questo compito è spostare la birra nel più breve tempo da A a B, senza versarne una sola goccia. L’impianto è costitu- ito da un porta bicchieri con rilevatore di peso incorporato, per mi- surare il peso dei boccali di varie dimensioni, spostati con un motore lineare. Un sistema di MC è utile per consegnare la birra nel più breve tempo possibile, ma adatta automaticamente la sua velocità e le sue prestazioni se B rimette il boccale di birra vuoto o parzialmente vuo- ANALOG DEVICES Via Energy Park, 6 - Edificio 3 - 20871 Vimercate (MB) Tel. +39 039 684891 Fax: +39 039 6848940 cic@analog.com www.analog.com Publiredazionale Mappa concettuale del motion control auto-consapevole e la piramide dell’automazione.