Tendências em sensores de visão mecânica

A tocha de tempo de vôo Cognex HPIL é um leitor de código de barras de montagem fixa.

Sensores que relatam o desempenho de uma fábrica medindo o funcionamento da máquina, o tempo de inatividade e as metas de produção estão em alta demanda.

E com essa demanda vem a expectativa de que esses sensores sejam rápidos, precisos e forneçam dados de qualidade de forma consistente.

“Os sensores são os olhos da fábrica”, afirma Dana Holmes, gerente de desenvolvimento de negócios globais da Banner Engineering. “Eles informam o que está acontecendo a qualquer momento, para que você sempre saiba, mesmo que não esteja na linha de produção. Ser capaz de manter essas linhas funcionando, fabricar produtos que atendam aos requisitos do cliente e implementar máquinas que executem múltiplas aplicações é essencial.”

Em resposta a esta demanda, os sensores estão incorporando múltiplas funções em um único pacote. Por exemplo, os sensores a laser também podem conter saídas de distância, além de fornecer detecção de presença e ausência, afirma Mike Hamoy, gerente de produto da Omron Automation Americas.

Quer lidem com proximidade, fotoeletricidade ou fibra óptica, um número crescente de sensores está disponível com maiores faixas de detecção, entre outras capacidades. À medida que sua funcionalidade e inteligência continuam a avançar, os sensores atuais são menores e mais bem preparados para lidar com ambientes mais difíceis.

Como parte da Indústria 4.0, os fabricantes estão a adotar redes industriais para máquinas mais conectadas e inteligentes, o que, em última análise, melhora o desempenho, a eficiência e a produtividade.

Tornar os sensores mais inteligentes permite-lhes contribuir para a manutenção preditiva, ou seja, a capacidade de prever problemas e planear adequadamente, em vez de reagir a problemas de manutenção. Quando usada corretamente, a manutenção preditiva pode reduzir o tempo de inatividade.

Sensores robustos que utilizam diagnósticos preditivos ajudam a evitar sinais falsos de sensores, afirma Felix Klebe, gerente de marketing de detecção avançada da Omron Automation Americas.

Isto é fundamental quando mudanças nos ambientes de fabricação – como o aumento da demanda por um determinado material – podem exigir maior flexibilidade do sensor. Essa flexibilidade pode significar um alcance de detecção mais longo ou tecnologia como a supressão de fundo, que permite ao sensor detectar uma maior variedade de objetos.

Para implementar a manutenção preditiva, os fabricantes devem coletar muitos dados de sensores em tempo real para fazer ajustes rápidos e reequilibrar as linhas de produção.

É aqui que entra em ação o IO-Link, um protocolo de comunicação aberta relativamente acessível e impactante. O IO-Link permite comunicações diretas e escalonáveis ​​entre os sensores e o controlador.

“Sensores de manutenção preditiva com conectividade sem fio permitem monitorar a integridade do seu equipamento monitorando características como vibração, temperatura, corrente e pressão, além de estabelecer limites para condições de alerta e alarme”, diz Holmes. “O IO-Link tem inúmeras vantagens que também afetam o campo em constante mudança, como: cabeamento padronizado e reduzido, maior disponibilidade de dados, configuração e monitoramento remotos, substituição simples de dispositivos e diagnósticos estendidos.”

Segundo Holmes, tecnologias como o IO-Link permitem que sensores coletem mais dados, monitorem exatamente o que está acontecendo na linha de montagem e identifiquem problemas para manter o desempenho da máquina. Sensores especializados com detecção clara de objetos e recursos de medição precisa abrem o caminho. Por exemplo, alvos de metal transparentes, pretos e brilhantes que eram historicamente difíceis agora são possíveis de detectar com segurança por causa desses sensores, disse Holmes.

É claro que um recurso IO-Link requer primeiro compatibilidade com IoT. A IoT tem sido uma “grande força motriz” no desenvolvimento de sensores, diz Holmes, pois dá aos fabricantes maior visibilidade em suas operações, permitindo acesso a dados críticos de desempenho e produção. Isto torna mais fácil para os fabricantes resolverem problemas, identificarem tendências e tomarem melhores decisões baseadas em dados, disse ele.