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兼顾弹性 Softmotion抢占智能制造重要契机

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机器人不一定完全取代人类,也不一定完全取代运动控制,但机器人的加入,对自动化的发展还是产生一定的冲击。研华
机器人不一定完全取代人类,也不一定完全取代运动控制,但机器人的加入,对自动化的发展还是产生一定的冲击。研华

机器人不一定完全取代人类,也不一定完全取代运动控制,但机器人的加入,对自动化的发展还是产生一定的冲击。过去运动控制作为自动化产线的主流,主要是透过CPU来管理运动,庞大布线引发的问题,除了系统复杂,还有线缆束过粗不易维修、无法提供可靠服务的困扰;分散式运动控制的出现,正是为了减少、解决上述问题。

21世纪的自动化设计,是在原有的CPU架构上增加一块运动控制卡专门处理运动控制信号,分散CPU的工作,所有信息与控制,从传统的CPU,转送到自动化系统的边缘装置上。将运动控制功能外移到驱动器内部或周围,除了降低CPU工作负荷,布线需求也大幅减少,可以有效降低安装成本,简化布线作业,节省大量时间金钱。

Softmotion可提供在不同需求下的不同整合,让产业可以弹性整备。NI

Softmotion可提供在不同需求下的不同整合,让产业可以弹性整备。NI

DSP与FPGA控制器的问世,让运动控制走向开放式架构。运动控制的核心控制技术,从SoC、微处理器、ASIC,一路发展到现今的DSP(digital signal processor;数码信号处理器)、FPGA为主的开放性运动控制核心,已在市场大量出现。高性能系统的发展趋势,也朝结合DSP与PC的优势发展,以PC电脑为基本平台、DSP高速运动控制卡为伺服控制核心,处理数据的细插补。

DSP此一微处理器功能强大,最适合处理大量数学运算、高度重复性的作业,运算速度飞快,能实时处理数码信号,以便为连续的类比信号进行测量或滤波。相较于其他处理器,DSP的优势在于速度快、抗干扰强、精确性、弹性、体积小、价位低等,因为它能在更少时脉周期内,以更快速度完成许多工作。

DSP控制效果与连续系统相当接近,归功于强大的数据运算处理功能,即使在复杂的控制中,一样可以取得极小的采样周期。利用DSP的实时运算,进行复杂的运动学、动力学计算,和误差补偿、运动规划、高速实时多轴插补,让运动控制的运动更加平稳,精度愈高,速度也愈快。

产业对高速度、高精度的要求,正是催生运动控制的温床,使运动控制运用范围,从传统产业到热门电子产业皆有之,还包括医护设备、绘图仪等跨领域的广泛应用。FPGA则针对需要重复改变组态的电路,挟其逻辑闸特性,让设计者可依自身需要加以改变设计,特别适用于必须不断变更设计的产品开发,可以有效加速产品上市时间。建构于这样系统之下,以软件为基准的Softmotion也由此而生。

以软件为中心

Softmotion,可以说是应用习惯所造成的技术。这种来自于欧洲的思维,是透过软件以函式库与高端语法,进行开发运动控制的作动,而这种运动控制的架构,适合用在规划大型系统的应用环境。Softmotion的发展除了弹性应用之外,另外一个重点其实在于「智能制造」的最终目标——使用者可以依任意调整产线的产能与制程项目,让运动控制可以依需求进行调整,但在现况上由于EtherNET仍处于百家争鸣的情况,如果通讯界面无法共通整合,像要透过系统达成实时性控制需求的设定就无法发挥,这也是现在Softmotion在技术发展上,首要必须克服的挑战。

在产业应用上,运动控制的要求并不复杂,但却是运动控制机构设计的必要项目,透过模块化的设计,以简单的功能来进行规划,如此让运动控制的技术产生了延展性,透过软件架构的修改与定制,即可用最简单的方式降低运动控制应用的成本,并可提升相当的效能,这样的延展性可以从小规模到大而复杂的架构,均可发挥充分的效用。

近年运动控制系统的应用,已逐渐迈向精密化,不论是在电子组装暨检测设备,LED打件、打线、太阳能晶圆生产设备、半导体测试设备及自动光学检测设备等等,或是产业加工机械如雷射加工机、切割机具、多轴同步加工设备等,关键核心技术均在运动控制能力的展现。像是制程所需的高精度与高稳定度之制造设备与检测机台,必然需搭配高效能等级的运动控制模块,才能搭配完整的效用,模块化的技术在于可以让使用者依需求搭配,在不同的要求底下弹性调整。

观察现况产业,除了前述高精度产品需求外,另一个极端则是技术含量较低但产量极大的应用,Softmotion可提供在不同需求下的不同整合,让产业可以弹性整备。由硬件保证实时同步的运动控制,不但较为稳定,而且透过导入函式库的规划,也可以协助系统在开发上保持一致性,在降低整备的时间及应用系统的授权成本上,均可以产生较高的附加价值。

从不同的市场需求上观察,虽然应用模式趋向两极化发展,但「最适化」将成为共同的导向,模块化会成为现阶段厂商发展的主要脉动,如何针对终端使用者的根本需求来提供定制化的服务;不论是简单应用或是高附加价值应用,透过模块化及软件系统的搭配应用,均可找到「最适化」的解决方案。

迈向智能工厂

环顾工厂制造的发展历程,早期主要是让「人」来照顾机台;在自动化导入后,虽然建立大量标准化规则,并透过程序系统加以控制加工生产,但仍然需要「人」监视机台,制程信息亦需要透过人工抄写,统计信息内容亦不甚完整。一直到整合平台、软件、硬件及机台的共同发展,逐渐形成「智能工厂」概念,才使得厂商从单纯的制造业,成为「服务型」的创新产业,这其实也与Softmotion发展态势相近。

智能工厂早期多注重在「制程」的智能化,这主要是来自于高科技产业的快速发展;透过电脑平台系统,直接监控机台及生产线,适合应用在较为精密的产业上;此外像是半导体芯片等相关制程,多需要在极度洁净的无尘环境工作,「人」的变因反而有可能造成产品制程复杂化,因此「自动化」乃至于「智能制造」成为这类高科技厂商的最佳选择。

由于智能制造的设备,必须具有感知能力,以传感器做连结,系统可进行识别、分析、推理、决策、以及控制功能;这类制造装备,可以说是先进制造技术、信息技术和智能技术的深度结合。

当然此类系统,绝对不仅只是在工厂内安装一个软件系统而已,主要是透过系统平台「累积知识」的能力,来建立设备信息及反馈的数据库。这不但可掌握产品完成之时程,亦可提供更进一步服务,从订单开始,到产品制造完成、入库的生产制程信息,都可以在数据库中一目了然;此外,在遇到制程异常的状况,控制者亦可更为迅速反应,以促进更有效的工厂运转与生产。

毫无疑问,智能制造的确是自动化的未来发展方向。在制造过程的各个环节,几乎都可广泛应用人工智能技术,像是专家系统可以用于工程设计、工艺过程设计、生产调度,以及故障诊断等技术;亦可将神经网络和模糊控制技术等先进技术,应用于产品配方、生产调度等流程,实现制程智能化。