FANUC en EMO Hannover 2017
Si hay un tema en la EMO que tiene valor de noticia, sin duda este es FIELD System (Intelligent Edge Link and Drive System de FANUC), una plataforma abierta para aplicaciones de análisis avanzados y Deep Learning para satisfacer sus necesidades de producción. FANUC presenta nuevas tecnologías relacionadas con el Internet de las cosas orientado a la industria (IIoT) para todo el espectro de la automatización de la fabricación y la gama de productos FANUC. FIELD estará abierto a todas las máquinas que intervienen en el proceso de producción, FANUC cumple con este requisito permitiendo que los productos de terceros se conecten fácilmente. FANUC también utiliza interfaces propias para sus productos como ROBODRILL, ROBOCUT, láser y robots (que han mantenido un funcionamiento fiable a muy alto nivel hasta ahora), pero también soportará controles, robots o sensores de terceros. En la EMO de este año, una red activa de más de 150 máquinas, demuestra la fuerza y la capacidad de la red FIELD presentando los datos recopilados en un monitor central.
Producción inteligente mediante IA y Deep Learning en máquinas herramienta y robots
La inteligencia artificial juega un papel importante en todas las áreas y en la EMO, Hall 025 Stand A75, se mostrará una implementación de la misma. Surface Flaw Inspection by Machine Learning Demo es un concepto en el que un robot CR-7iA presenta una pieza de trabajo a una cámara en varias posiciones mientras las imágenes son procesadas y se toman decisiones en base a los resultados.
Mantenimiento preventivo y las redes mundiales de FIELD y Zero Down Time (cero tiempo de inactividad)
El software de gestión “MT-Linki” se utiliza en máquinas herramienta con CNCs y robots FANUC así como CNC, PLC o sensores de terceros. Con la tecnología FIELD, “MT-Linki” captura y hace el seguimiento de los datos de las máquinas herramienta, controla y analiza sus funciones vitales y detecta los problemas de producción y de la máquina en una etapa temprana para tomar medidas de mantenimiento preventivo.
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