การควบคุมแรงบิดโดยการเรียนรู้ของเครื่อง | แนวทางสำหรับระบบอัตโนมัติในอุตสาหกรรม (Machine Learning Torque Control | Industrial Automation Solutions)

ความแม่นยำในการปรับแรงบิดถือเป็นหัวใจสำคัญของระบบอัตโนมัติในอุตสาหกรรมสมัยใหม่ ซึ่งขับเคลื่อนทุกอย่างตั้งแต่สายการประกอบหุ่นยนต์ไปจนถึงระบบบรรจุภัณฑ์ความเร็วสูง การควบคุมแรงบิดที่ไม่สมบูรณ์แบบสามารถทำให้ความสมบูรณ์ของผลิตภัณฑ์ลดลง ก่อให้เกิดการเรียกคืนสินค้าที่มีค่าใช้จ่ายสูง หรือทำให้ปริมาณการผลิตเสียหาย วิธีการดั้งเดิมอย่างเช่น การปรับเทียบด้วยตนเอง หรือตัวควบคุมพารามิเตอร์แบบตายตัวมักจะไม่สามารถปรับตัวเข้ากับตัวแปรพลวัตได้ง่ายนัก เช่น การเปลี่ยนแปลงของความหนาแน่นของวัสดุ การสึกหรอของเครื่องมือ หรือการเปลี่ยนแปลงสภาพแวดล้อม ซึ่งในจุดนี้เองที่ การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning: ML) ปรากฏขึ้นมาเป็นพลังแห่งการเปลี่ยนแปลง โดยการนำความฉลาดและความสามารถในการปรับตัวเข้ามาสู่การจัดการแรงบิด

แนวทางแบบเดิมมักเผชิญกับอุปสรรคที่สำคัญ การปรับเปลี่ยนที่ขึ้นอยู่กับมนุษย์ใช้แรงงานมากและมีแนวโน้มที่จะเกิดความไม่สม่ำเสมอที่ขึ้นอยู่กับผู้ปฏิบัติงาน กฎเกณฑ์ที่ตั้งโปรแกรมไว้ใน PLC ขาด การตอบสนองแบบพลวัต เพื่อจัดการกับการเปลี่ยนแปลงที่คาดไม่ถึง การเสื่อมสภาพของเครื่องมือที่ไม่ได้คาดคิด ความไม่สม่ำเสมอของวัสดุ หรือรูปแบบการสั่นสะเทือนที่ละเอียดอ่อน สามารถกัดกร่อนความแม่นยำได้อย่างเงียบๆ นำไปสู่การขันยึดที่ไม่แน่นเพียงพอซึ่งก่อให้เกิดความล้มเหลว หรือการขันแน่นเกินไปซึ่งส่งผลให้วัสดุเสียหายและเป็นเศษขยะ ความจำเป็นในการปรับตัวแบบคาดการณ์ล่วงหน้าและแบบเรียลไทม์มีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับการผลิตที่ปราศจากข้อบกพร่องและการใช้ประโยชน์จากสินทรัพย์ได้สูงสุด

การเรียนรู้ของเครื่องเปลี่ยนการควบคุมแรงบิดให้กลายเป็นระบบ ปรับแต่งตัวเองได้อย่างต่อเนื่อง (self-optimizing system) ระบบอัจฉริยะจะรับข้อมูลเชิงลึกจากสตรีมข้อมูลเซ็นเซอร์หลายตัว ทั้งข้อมูลย้อนกลับแรงบิดแบบทันที การกระจัดเชิงมุม สเปกตรัมการสั่นสะเทือน ลายเซ็นกระแสของมอเตอร์ และแม้แต่อุณหภูมิ โดยใช้เพื่อฝึกอัลกอริทึมให้เข้าใจความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนต่างๆ แบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึกจะประมวลผลสัญญาณจากเซ็นเซอร์นี้เพื่อสร้างคำสั่งแรงบิดที่มีความแม่นยำสูง และส่งกลับไปยังตัวควบคุมเซอร์โวหลายครั้งต่อวินาที ซึ่งสามารถปรับเปลี่ยนได้ทันทีเพื่อชดเชยความไม่สม่ำเสมอของวัสดุ แบบจำลองพยากรณ์จะตรวจพบความผิดปกติเล็กน้อยที่ส่งสัญญาณถึงการสึกหรอของเครื่องมือหรือความคลาดเคลื่อนของส่วนประกอบได้ล่วงหน้า โดยใช้การวิเคราะห์สัญญาณขั้นสูง เช่น การแปลงฟูเรียร์แบบรวดเร็ว (Fast Fourier Transform: FFT) และเริ่มต้นการดำเนินการบำรุงรักษาก่อนที่ข้อบกพร่องจะเกิดขึ้น ส่วนตัวแทนการเรียนรู้เสริมแรง (Reinforcement learning agents) ซึ่งทำงานในสภาพแวดล้อมฝาแฝดดิจิทัล จะปรับปรุงกลยุทธ์การปรับแต่งอย่างเป็นระบบเพื่อเพิ่มความแม่นยำและยืดอายุการใช้งานของเครื่องมือ

ประโยชน์ที่จับต้องได้จากการบูรณาการเอ็มแอลนั้นน่าสนใจมาก โรงงานประสบกับการ ลดเศษซากขยะและการทำซ้ำลงอย่างมาก โดยผ่านการปรับแรงบิดให้เหมาะสมจนใกล้เคียงสมบูรณ์แบบ ซึ่งนำไปสู่เป้าหมายการปราศจากข้อบกพร่องมากขึ้น การใช้พลังงานลดลงอย่างมีนัยสำคัญผ่านการลดความตึงเครียดเชิงกลและการทำงานของมอเตอร์ที่เหมาะสมที่สุด สอดคล้องกับเป้าหมายการผลิตที่ยั่งยืน ความสามารถในการพยากรณ์เปลี่ยนกลยุทธ์การบำรุงรักษาจากการหยุดทำงานตามตารางเวลาเป็นการ เข้าแทรกแซงตามสภาพ (condition-based interventions) ซึ่งช่วยลดการหยุดทำงานที่ไม่คาดฝันได้อย่างมากและยืดอายุการใช้งานของฮาร์ดแวร์ที่สำคัญ นอกจากนี้ ระบบเอ็มแอลยังปรับเทียบกระบวนการที่ปฎิบัติเองอัตโนมัติ เมื่อความต้องการในการผลิตหรือวัตถุดิบเปลี่ยนไป ซึ่งรับประกันความยืดหยุ่นและความสามารถในการปรับตัวในตลาดที่มีความผันผวน

พิจารณาสถานการณ์การประกอบมอเตอร์อิเล็กทรอนิกส์ปริมาณสูง หน่วยแต่ละหน่วยต้องการการยึดเกาะที่แม่นยำเพื่อความสมบูรณ์ของส่วนประกอบและการลดการสั่นสะเทือน ระบบที่ใช้เอ็มแอลเป็นระบบขับเคลื่อน ซึ่งได้รับข้อมูลจากเซ็นเซอร์แรงบิด/มุมที่มีการฝังตัวและเครื่องมือตรวจสอบการสั่นสะเทือน ปรับปรุงโปรไฟล์การขันกระชับอย่างต่อเนื่อง ระบบนี้เรียนรู้ที่จะชดเชยการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยในความหนาแน่นของวัสดุปะเก็นหรือความเผื่อของตลับลูกปืน เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพความลึกของสกรูและแรงหมุนต่อหน่วย ในขณะที่รูปแบบการสั่นสะเทือนเสื่อมลงอย่างละเอียดอ่อน ซึ่งส่งสัญญาณการสึกหรอของตลับลูกปืนระยะเริ่มต้นหรือการติดตั้งสลักเกลียวที่คลาดเคลื่อน ระบบจะทริกเกอร์การแจ้งเตือนเพื่อดำเนินการแก้ไขทันที ซึ่งป้องกันไม่ให้หน่วยที่มีข้อบกพร่องดำเนินการต่อ ในขณะที่รักษาปริมาณการผลิตและกำจัดการหลบหนีของข้อบกพร่องหลังการประกอบที่มีค่าใช้จ่ายสูง

เมื่อมองไปข้างหน้า บทบาทของเอ็มแอลในการปรับแรงบิดจะมีมากขึ้นและซับซ้อนยิ่งขึ้น การปรับใช้ Edge AI จะช่วยให้สามารถทำการอนุมานแบบเรียลไทม์โดยตรงบนตัวควบคุมภายในมิลลิวินาที โดยได้รับการสนับสนุนจากสตรีมข้อมูล 5G ที่ปลอดภัย Generative AI จะเร่งการค้นพบโปรไฟล์แรงบิดที่เหมาะสมที่สุดสำหรับวัสดุหรือรูปทรงที่แปลกใหม่ ช่วยย่นระยะเวลาการวิจัยและพัฒนา แนวทางการสร้างแบบจำลองแบบไฮบริดจะรวมกฎเกณฑ์เชิงฟิสิกส์เข้ากับเครือข่ายประสาทเชิงลึก สร้าง Digital Twins ที่สามารถอธิบายได้ เมื่อโรงงานต่างๆ หันมาใช้ระบบไซเบอร์-ฟิสิกส์อัตโนมัติ การควบคุมแรงบิดอัจฉริยะจะกลายเป็นโครงสร้างพื้นฐาน ที่จะรับประกันความแม่นยำ ความสามารถในการปรับตัว และความน่าเชื่อถือที่มั่นคงทั่วทั้งภูมิทัศน์อุตสาหกรรมสมัยใหม่