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Dans l'industrie, il y a toujours un besoin croissant de trouver des moyens d'augmenter le flux de production sans augmenter le temps de production.
Une façon d'y parvenir est d'utiliser des dispositifs « intelligents » très flexibles et adaptables dans les architectures de système de commande – des dispositifs capables d'exécuter très rapidement des fonctions de commande simples localement en prenant des décisions indépendantes d'un processeur central.
Imaginez que vous venez de capturer l'ambiance d'un week-end amusant avec votre appareil photo numérique. Auparavant, vous deviez :
- Télécharger les fichiers photo sur votre ordinateur
- Les envoyer par Internet au centre photo d'une pharmacie locale
- Attendre quelques heures ou quelques jours que le centre photo les traite
- Vous rendre au magasin pour les récupérer, puis rentrer chez vous avec vos photos imprimées
En général, on peut dire que si nous commencions avec nos fichiers d'images numériques, nous pourrions nous attendre à attendre plusieurs jours pour obtenir nos photos imprimées.
Si nous regardons certaines des technologies actuelles, nous avons maintenant des imprimantes « intelligentes » qui nous permettent de connecter simplement nos appareils photo directement à elles, d'ajuster quelques réglages, et en quelques minutes, ces imprimantes sont capables de traiter nos fichiers image en photos de haute qualité.
Nous n'avons plus à subir les délais liés à l'envoi de fichiers sur Internet pour traitement, ni le temps passé à nous rendre au centre photo et à en revenir – ou pire, à ne pas pouvoir récupérer nos photos parce que le magasin est fermé.
Grâce à la technologie DeviceLogix, nous sommes en mesure d'éviter certains de ces problèmes qui peuvent retarder nos processus industriels et réduire notre flux de production. Par exemple, nous pouvons réduire le délai de traitement dû à des automates centraux entièrement chargés, ou éviter l'arrêt d'un processus entier en raison de la mise hors ligne d'un automate central.
Si nous examinons une application industrielle typique, comme un colis qui descend sur un convoyeur, nous pouvons avoir un lecteur de codes-barres qui sert de dispositif d'entrée.
Les données d'entrée de notre scanner sont envoyées à notre dispositif (c'est-à-dire un démarreur progressif) qui commande le moteur de notre convoyeur. Le dispositif traite cette entrée, puis la transmet sur notre réseau de communication à notre automate programmable central.
Une fois les données reçues par l'automate, il exécute la logique. À ce moment, l'automate scanne également les données d'entrée et met à jour les données de sortie. Si l'automate est pleinement chargé, le temps d'exécution de l'automate peut augmenter de manière significative.
La sortie actualisée de l'automate est ensuite renvoyée de l'automate vers notre dispositif via le réseau de communication et notre dispositif exécute alors une action, telle que le déplacement de notre convoyeur de 10′.
Si ce « dispositif » est DeviceLogix activé, alors tout le traitement, de l'entrée à la sortie, se fait localement. DeviceLogix est un moteur logique indépendant de la plate-forme qui est incorporé dans plusieurs dispositifs Allen-Bradley, tels que les stations à bouton-poussoir, les relais de surcharge, les démarreurs de moteur et les variateurs, ce qui en fait tous des dispositifs « intelligents ».
Que signifie donc le contrôle local ?
Ce moteur logique incorporé traite les entrées, contrôle les sorties et gère les informations d'état localement au sein d'un dispositif, ce qui supprime la nécessité de passer par un réseau de communication et un automate central. De ce fait, le temps de réponse de notre système est amélioré de près de 90 %. Ces temps d'actionnement améliorés sont particulièrement utiles dans les applications où le temps de réponse est critique.
Si vous recherchez une amélioration des performances du système de commande pour des applications sensibles au facteur temps, vous pouvez y parvenir en utilisant des dispositifs intelligents avec la technologie de composant DeviceLogix™.
Publié 30 mai 2016
