Tự động hóa đóng vai trò then chốt trong các ngành công nghiệp. Từ sản xuất đến thực phẩm, đồ uống và điện, tự động hóa được sử dụng để cải thiện năng suất, chất lượng, hiệu quả và an toàn của nhiều quy trình trong các lĩnh vực công nghiệp khác nhau. Điều này bao gồm giám sát dây chuyền sản xuất, đảm bảo an toàn cho các hoạt động phát điện, bao gồm lắp ráp và đóng gói sản phẩm.

Cốt lõi của tự động hóa công nghiệp là cảm biến. Có rất nhiều loại cảm biến khác nhau được sử dụng trong các môi trường công nghiệp để đo lường các thông số khác nhau theo thời gian thực và đảm bảo các dây chuyền và quy trình tiếp tục hoạt động trơn tru. Bên cạnh việc đo lường các thông số môi trường, cảm biến còn theo dõi vị trí và hình dạng của sản phẩm vật lý để đảm bảo chúng duy trì chất lượng cao và dây chuyền quy trình hoạt động tối ưu. Nhiều loại cảm biến khác nhau được yêu cầu trong các lĩnh vực khác nhau, và độ chính xác, độ chính xác và vị trí của chúng là chìa khóa để đảm bảo các hoạt động công nghiệp luôn được tự động hóa.

Vai trò của cảm biến

Nhiều loại cảm biến khác nhau là cần thiết cho các quy trình công nghiệp được tự động hóa do số lượng lớn các thông số cần đo lường. "Tất cả các cảm biến này thu thập dữ liệu thời gian thực về các khía cạnh khác nhau của quy trình công nghiệp, cho phép ra quyết định sáng suốt và kiểm soát quy trình. Cảm biến cho các hệ thống công nghiệp tự động được sử dụng để thực hiện các chức năng kiểm soát, cải thiện hiệu quả, an toàn và kiểm soát chất lượng (QC)". Về mặt kiểm soát, việc giám sát các quy trình công nghiệp cung cấp phản hồi cho hệ thống điều khiển, cho phép thực hiện các điều chỉnh theo thời gian thực. Để đạt hiệu quả, các hệ thống tự động có thể thực hiện các nhiệm vụ nhanh hơn nhiều so với con người để cải thiện năng suất, nhưng điều này chỉ có thể thực hiện được nếu có cảm biến cung cấp dữ liệu cho phép các nhiệm vụ này được thực hiện. Trong các hệ thống tự động, dữ liệu cảm biến có thể đo các hệ thống nguy hiểm, từ đó kích hoạt báo động hoặc quy trình tắt nếu phát hiện mối nguy hiểm. Trong các hoạt động QC tự động, cảm biến sẽ phát hiện lỗi bằng cách đo hình dạng và kích thước của sản phẩm và cảnh báo hệ thống điều khiển thực hiện hành động khắc phục, đảm bảo sản phẩm được sản xuất theo thông số kỹ thuật nhất quán và chính xác, đồng thời phân tích dữ liệu để xác định các xu hướng có thể chỉ ra các vấn đề về chất lượng.

Một số cảm biến chính được sử dụng để thực hiện các hoạt động công nghiệp này được trình bày chi tiết dưới đây.

Cảm biến nhiệt độ

Cảm biến nhiệt độ thu thập dữ liệu trong môi trường cục bộ và chuyển đổi thành dữ liệu đầu ra có thể định lượng. Các cảm biến có thể đo độ ẩm tương đối của khu vực cục bộ thường được sử dụng cùng với cảm biến nhiệt độ.

Cảm biến nhiệt độ được sử dụng để theo dõi và kiểm soát nhiệt độ của các quy trình công nghiệp khác nhau, chẳng hạn như đo nhiệt độ bên trong phòng sạch và phòng máy chủ, theo dõi nhiệt độ quy trình trong dây chuyền sản xuất chất bán dẫn để đảm bảo wafer chất lượng cao và theo dõi nhiệt độ của thiết bị công nghiệp - chẳng hạn như máy bơm, động cơ, lò phản ứng hóa học và thiết bị chế biến thực phẩm.

Cảm biến nhiệt độ cũng được sử dụng rộng rãi trong các quy trình sản xuất điện để đảm bảo độ tin cậy và an toàn cao hơn. Hầu hết các cảm biến nhiệt độ trong nhà máy điện được kết nối trực tiếp với hệ thống điều khiển và được sử dụng kết hợp với bộ truyền tín hiệu để tiết kiệm thời gian và chi phí lắp đặt, cải thiện độ tin cậy của phép đo, giảm bảo trì và tăng thời gian hoạt động.

Cảm biến nhiệt độ rất quan trọng trong các nhà máy điện do nhiệt độ cao phát sinh trong quá trình vận hành – đặc biệt là trong thời gian cao điểm nhu cầu – vì nhiệt độ quá thấp hoặc quá cao có thể làm hỏng các thiết bị quan trọng (và tốn kém để thay thế). “Môi trường công nghiệp khắc nghiệt trong sản xuất điện đòi hỏi độ chính xác cao ngay cả trong điều kiện nhiệt độ cao khắc nghiệt nhất.

Ví dụ về cảm biến nhiệt độ trong hoạt động của nhà máy điện bao gồm đo nhiệt độ lò nung trong các nhà máy năng lượng từ chất thải, phát hiện lỗi và hư hỏng ở cánh tua bin trong các nhà máy tua bin khí và theo dõi nhiệt độ vận hành trong các nhà máy điện chạy bằng than để chúng có thể hoạt động với hiệu suất cao hơn.

Cảm biến áp suất, lưu lượng và lực

Cảm biến áp suất, lưu lượng và lực có nhiều ứng dụng trong các quy trình công nghiệp tự động. Cảm biến áp suất chuyển đổi áp suất cục bộ thành tín hiệu điện, với giá trị tương đối so với áp suất. Cảm biến lực cũng tương tự nhưng tạo ra tín hiệu dưới tác dụng của lực/tải trọng. Cảm biến chân không là một loại cảm biến áp suất chuyên dụng, cũng được sử dụng để đo áp suất dưới áp suất khí quyển và sử dụng dây dẫn được nung nóng để phát hiện những thay đổi trong sự đối lưu nhiệt độ trong môi trường cục bộ. Bằng cách tương quan nó với điện trở, áp suất chân không có thể được suy ra. Cảm biến lưu lượng cũng là cảm biến áp suất chuyên dụng, tính toán chênh lệch áp suất trong chất lỏng hoặc khí để xác định lưu lượng của nó.

Các cảm biến này được sử dụng rộng rãi để phân tích đặc tính lưu lượng và áp suất trong các hệ thống thủy lực và khí nén công nghiệp – chẳng hạn như máy bơm và máy nén – cũng như để phát hiện rò rỉ và tắc nghẽn trong thiết bị chế biến. Trong lĩnh vực chế biến thực phẩm, chúng giám sát áp suất hơi nước trong thiết bị tiệt trùng và thanh trùng. Cảm biến lực cũng đo lực cần thiết để lắp từng bộ phận vào sản phẩm mà không làm vỡ chúng, và để kiểm tra độ bền và độ bền của vật liệu trong nhiều ngành công nghiệp.

Trong lĩnh vực nhà máy điện, cảm biến áp suất được sử dụng để đo áp suất hơi và lưu lượng trong tua-bin, đo lưu lượng nhiên liệu để kiểm soát quá trình đốt cháy trong các nhà máy điện khác nhau và xác định lưu lượng nước làm mát để đảm bảo thiết bị được duy trì trong phạm vi nhiệt độ tối ưu”.

Cảm biến tiệm cận và vị trí

Cảm biến chuyển động và vị trí phát hiện bất kỳ vật thể nào di chuyển hoặc thay đổi vị trí và phát hiện những thay đổi này theo chuyển động quay hoặc chuyển động thẳng. Các tín hiệu chuyển động được xử lý, cho phép kiểm soát tối đa tất cả các vật thể trong môi trường công nghiệp tự động. Cảm biến tiệm cận cũng phát hiện các vật thể xung quanh bằng cách đo sự thay đổi của từ trường cảm ứng và có thể được sử dụng trong môi trường xử lý nước và dầu, không giống như cảm biến vị trí.

Cảm biến vị trí tuyến tính và quay được sử dụng để phát hiện các vật thể và linh kiện trên dây chuyền lắp ráp robot và băng tải, nhằm kiểm soát chính xác hơn các dây chuyền tự động. Chúng cũng được sử dụng để theo dõi vị trí của van và cửa trong môi trường quy trình và xác định vị trí chính xác của các công cụ gia công.

Cảm biến tiệm cận cũng được sử dụng để theo dõi vị trí của vật liệu, bộ phận và linh kiện trên băng tải và giám sát vị trí của các công cụ khác nhau như máy tiện, máy phay và máy khoan. Chúng cũng được sử dụng trong môi trường quy trình vì không bị ảnh hưởng bởi ô nhiễm dầu hoặc nước.

Cảm biến thị giác

Cảm biến thị giác chuyển đổi hình ảnh quang học thành tín hiệu điện. Cảm biến thị giác đóng vai trò quan trọng trong môi trường sản xuất tự động và thông minh bằng cách phát hiện lỗi trên dây chuyền sản xuất, theo dõi chuyển động của sản phẩm và linh kiện, đồng thời đảm bảo tất cả sản phẩm đều đáp ứng các tiêu chuẩn chất lượng mong muốn.

Có hai loại chính: thiết bị ghép điện tích (CCD) và bán dẫn oxit kim loại bổ sung (CMOS). CCD sử dụng cơ chế ghép điện tích để chuyển đổi điện tích từ từng điểm ảnh thành mạch đọc, trong khi cảm biến hình ảnh CMOS được chế tạo với điểm ảnh và mạch đọc trên cùng một chip.

Cuối cùng, còn có cảm biến mức. Chúng được sử dụng để đo mức chất lỏng và chất rắn trong các bồn chứa, thùng chứa và silo xử lý, thường là trong các ngành công nghiệp thực phẩm, đồ uống và xử lý nước thải. Cảm biến mức ngăn chặn mức chất lỏng quá cao và tràn, cũng như đảm bảo mức chất lỏng trong bồn không xuống quá thấp. Việc theo dõi mức chất lỏng trong bồn cũng có thể giúp xác định bất kỳ rò rỉ tiềm ẩn nào trong các môi trường quy trình khác nhau.

Những cân nhắc về thiết kế

Có nhiều cân nhắc về thiết kế cần được xem xét khi chế tạo cảm biến cho các ứng dụng công nghiệp – để đối phó với cả môi trường khắc nghiệt và nhu cầu đảm bảo chất lượng sản phẩm cao (hoặc độ an toàn cao nếu đó là quy trình phát điện).

Thích ứng với môi trường khắc nghiệt, độ ổn định và độ bền, khả năng chống nhiễu điện từ và độ phức tạp trong tích hợp là một số thách thức thiết kế chính đối với cảm biến được sử dụng trong các quy trình công nghiệp tự động. Độ phức tạp, nhu cầu về chuyên môn, và bảo mật và bảo mật dữ liệu là ba lĩnh vực thách thức thiết kế chính.

Thêm khả năng AI

Các thuật toán trí tuệ nhân tạo (AI), chẳng hạn như học máy (ML) và học sâu (deep learning), hiện đang bắt đầu cải thiện khả năng của cảm biến trong quy trình tự động, vì chúng có thể phân tích tốt hơn các tập dữ liệu lớn để tối ưu hóa hiệu suất cảm biến và cải thiện độ chính xác của các hệ thống điều khiển dựa trên dữ liệu này. Việc tích hợp các thuật toán này cũng cho phép các hệ thống tự động được trang bị khả năng bảo trì dự đoán để giảm thời gian ngừng hoạt động. Fu tuyên bố rằng AI/ML đang "cung cấp khả năng phân tích dữ liệu tiên tiến, làm sạch dữ liệu tự động, giám sát thời gian thực, hợp nhất dữ liệu tiên tiến và khả năng điều khiển thông minh cho các quy trình công nghiệp tự động".

Bên cạnh các khả năng tiên tiến trong môi trường công nghiệp, AI/ML cũng đang giúp cải thiện công nghệ cảm biến cốt lõi thông qua “thiết kế ngược, tối ưu hóa phản hồi, và hiệu chuẩn và điều chỉnh tự động”, Fu nói. “Điều này dẫn đến các cảm biến công nghiệp cho quy trình tự động có độ nhạy và độ chính xác cao hơn, thời gian phản hồi ngắn hơn, hiệu suất cao hơn, độ chính xác dự đoán lỗi cao hơn và mạnh mẽ hơn trong môi trường phức tạp và luôn thay đổi”.

Tương lai của tự động hóa công nghiệp

Cảm biến ngày càng tiên tiến và có nhiều khả năng được bổ sung để cải thiện độ bền và độ chính xác của hệ thống tự động hóa công nghiệp. Chất bán dẫn dựa trên SiC có thể hoạt động ở nhiệt độ cao hơn các thiết bị dựa trên silicon và nên được sử dụng cho thế hệ cảm biến nhiệt độ tiếp theo.

Các cảm biến trong tương lai sẽ tích hợp khả năng tính toán, cho phép xử lý dữ liệu cục bộ và ra quyết định thông minh để giảm độ trễ, sử dụng băng thông và sự phụ thuộc vào đám mây. Trong khi đó, AI/ML sẽ cho phép các cảm biến tự tối ưu hóa dựa trên các điều kiện môi trường. Ví dụ, các cảm biến có thể điều chỉnh độ nhạy theo sự thay đổi của nhiệt độ và độ ẩm. Ông Fu cũng lưu ý rằng “các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) sẽ cải thiện tự động hóa công nghiệp bằng cách cho phép giao diện ngôn ngữ tự nhiên tương tác với các cảm biến và thiết bị, giúp đơn giản hóa hoạt động và bảo trì”.