Současný svět senzorů a diagnostiky umožňuje sledovat, kontrolovat, případně analyzovat parametry a stavy v ještě celkem nedávno nepředstavitelných detailech i časových a stavových souvislostech, a to i na pohybujících se malých součástech v nepřístupných místech strojů a zařízení. Budoucnost je přitom ještě mnohem rozmanitější. Dávno jsou pryč doby, kdy se měření, testování a diagnostika využívaly prakticky jen při vývoji a výrobě (případně při opravárenských a servisních zásazích) nejrůznějších strojů a zařízení. Potřeby prakticky kontinuálního vývoje spolehlivějších, přesnějších a technicky dokonalejších výrobních prostředků vyvolávané tlakem na výrobní náklady i potřebami udržení konkurenčních výhod jsou dnes masivně podporovány nástupem digitalizace, internetu věcí (IoT), umělé inteligence i nových snímacích aplikací podpořených vyhodnocováním takzvaných velkých dat. Díky možnostem prakticky kontinuálního sledování chování výrobních prostředků a jeho vyhodnocování je dnes možné předcházet poruchám a zbytečným prostojům ve výrobě. Cenným přínosem je pak využití obrovského množství dat posbíraných z reálných provozů klientů pro potřeby vývoje ještě dokonalejších strojů. Takové informace dosud nemohly poskytnout žádné zkušební testy realizované po omezenou dobu v „laboratorních“ podmínkách zkušeben. „Výrobci komponent i konečných produktů jsou nuceni přicházet na trh s produkty, které jsou tenčí, menší, lehčí, přesnější a s vyšším výkonem. A proto potřebují i čím dál dokonalejší a přesnější výrobní prostředky,“ uvádí k tomuto trendu Ronald Kuracina z Integrated Electronics Engineering Center (IEEC) na Binghamton University v New Yorku. Digitalizace se nevyhnula ani senzorům Senzory poskytují čím dál častěji digitální výstupy namísto analogových. Tradiční analogové výstupy jsou sice přesné a spolehlivé, ale digitální poskytují i další zřetelné výhody, například rychlost měření i přenosu informací, vysokou spolehlivost vysílače i třeba autodiagnostické nástroje. Zapojení či výměna digitálních komponent se navíc mnohde obejde bez přerušení činnosti celého systému. Digitální provedení snímačů poskytuje také řadu výhod z hlediska jejich propojení s diagnostickými a řídicími centry. Například senzory připojitelné ke sběrnicím umožňují využití delších kabelů nebo kabelů různých délek bez ovlivnění přesnosti měření. Více digitálních senzorů může také komunikovat prostřednictvím stejného kabelu, což snižuje náklady na zapojení. Důležité je, že digitalizace podporuje bezdrátovou komunikaci. Bez softwaru to už nepůjde Signál z digitálních senzorů toho uživateli sám o sobě příliš nesdělí, k tomu je potřeba ho nejprve náležitě zpracovat a převést do využitelné podoby. Většina dodavatelů proto k senzorům dodává také aplikační software, který usnadňuje a urychluje jejich nasazení v praxi, především pak jejich začlenění do operačních a jiných systémů. K tomuto účelu obvykle poslouží aplikační programovací rozhraní (API), tedy zjednodušeně knihovna procedur, funkcí, tříd či protokolů, které může programátor využívat, aniž by je musel sám programovat. Kromě API mohou senzorové nástroje zahrnovat také zdrojový kód urychlující vývoj a obslužné programy vyhodnocující signály z více senzorů. S postupem času dochází k zavádění standardů, které umožňují využití snímačů od různých dodavatelů v rámci jednoho systému, nebo naopak využití signálu ze snímače pro potřeby více odlišných systémů zajišťujících zpracování, vyhodnocování a ukládání či přenos získaných dat. Možnosti digitálních senzorů a souvisejícího softwaru však ještě nejsou zdaleka vyčerpány. Kupříkladu Kalev Leetaru, vedoucí pracovník centra pro kybernetickou a vnitřní bezpečnost zřízeného Univerzitou George Washingtona, před časem v rozhovoru pro magazín Forbes prohlásil, že potřebujeme software, který při poruše senzorů nebude „panikařit“. Jde o to, že vývoj pokročilých algoritmů a umělé inteligence by měl postupně přispět i k vytváření odolnějších systémů, které si poradí i s měnící se nepřesností senzorů způsobenou vlivem prostředí nebo opotřebením, dále s chybovostí vyvolanou rušením či vadným kontaktem, a dokonce i s poruchou senzoru tak, aby nebyla bezprostředně ohrožena výroba nebo činnost daného zařízení. Aditivní výroba posouvá hranice možností Výrazný pokrok v oblasti snímání je pro mnohé možná překvapivě akcelerován také s pomocí aditivní výroby, tedy 3D tisku. Bez ní byly vývoj a výroba některých pokročilých senzorů velmi zdlouhavé, drahé a problematické, ne-li zcela nemožné. Příkladem může být vývoj potenciometrického senzoru s porézním 3D potiskem, který by měl sloužit například ke vnímání nebo analýze vlastností povrchů při dotyku. Tato hybridní technologie je sice zatím ještě v plenkách, ale už dnes je víceméně zřejmé, že pomůže lépe vyhodnocovat stupně opotřebení, obohatí schopnosti klasických či kolaborativních robotů a přispěje také ke zdokonalování protéz lidských končetin. Nositelné potenciometrické iontové senzory pak přispějí i k vývoji na těle nositelných prvků analyzujících zdravotní stav bez pohybu či komfortu. Možnost výroby speciálních povrchů senzorů se specifickou propustností přispívá k vývoji pokročilých detektorů toxinů, zařízení monitorujících fyziologické děje v reálném čase, pokročilé diagnostiky. „Aditivní výroba je aktivátorem pro vytváření geometricky složitých konfigurací senzorů. Senzory s vnitřními průchody mohou být ve srovnání s tradičním obráběním často vyrobeny levnější, lehčí a s menším počtem dílů,“ říká Steve Rock, vědecký pracovník výzkumného pracovníka Centra pro automatizační technologie a systémy při Rensselaer Polytechnic Institute (RPI CATS). Loni společnost RPI CATS vyrobila s pomocí 3D tisku plastový kryt pro specifický akustický senzor, jehož geometrie byla pro funkci senzoru klíčová, ale konvenčními metodami jen těžko zhotovitelná. Bez 3D tisku by byla problematická také výroba teplotního senzoru tryskového motoru GE Aviation GE90-94B, jehož použití před několika lety schválil Federální letecký úřad (FAA) i pro potřeby využití v komerčním proudovém motoru. Kovové pouzdro termočlánkového snímače umístěného na vstupu kompresoru, označované jako T25 a vyrobené ze slitiny kobaltu a chromu, musí odolávat extrémním teplotám a proudění vzduchu. Jeho výroba jinou než 3D cestou by byla problematická a hlavně velmi drahá. Komunikace v rámci internetu věcí a sítí 5. generace S postupující miniaturizací a s rozvojem snímacích technologií a diagnostických metod úzce souvisí nástup takzvaného internetu věcí (IoT – Internet of Things – síť fyzických zařízení, vozidel a dalších spotřebičů, které jsou vybaveny elektronikou, softwarem, senzory, pohyblivými částmi a síťovou konektivitou umožňující těmto zařízením propojit se a vyměňovat si vzájemně data) včetně jeho průmyslové odnože (IIoT – Industry Internet of Things). Symbióza těchto oborů je přitom vzájemná. Inteligentní spotřebiče, lékařské technologie i výrobní zařízení využívají senzory, které jsou menší a energeticky účinnější, moderní snímače a diagnostika se zase neobejdou bez komunikační platformy, kterou jim IoT nabízí. Vzhledem k tomu, že trh s těmito technologiemi i díky zavádění 5G mobilních sítí prudce roste, bude i čím dál více senzorů zahrnovat integrované obvody, mikroelektromechanické systémy (MEMS) či integrované mikroprocesory umožňující jejich začlenění a případně i využití bez centrálního řízení. Senzor se tak může domluvit kupříkladu přímo s řídicí jednotkou motoru na potřebě regulace otáček, pokud by hrozilo poškození, aniž by k tomu potřeboval pokyn z centrální řídicí jednotky. „Sítě 5G se stávají standardem a podporují růst počtu zařízení IoT zvýšením rychlosti, citlivosti, kapacity a latence bezdrátové komunikace,“ uvádí k vlivu mobilní sítě nejnovější generace na rozvoj IoT, potažmo potřebu moderní senzoriky Kuracina z Binghamton University. Zároveň však upozorňuje i na rostoucí nároky kladené na jejich vývojáře a výrobce. „Rychlost přenosu dat by měla překročit 20 Gbit/s, což vyžaduje, aby výrobci analyzovali a testovali své technologie pomocí nových metod a zařízení.“ Na významu např. prudce roste potřeba kvalitnějšího odstínění elektromagnetických interferencí (EMI), tedy vzájemného ovlivňování komunikačních signálů. Dominic Testo, manažer rozvoje obchodu ve společnosti Special Sili cone Products v Ballston Spa v New Yorku, upozorňuje i na fakt, že nástup komunikace prostřednictvím 5G sítí ovlivní i průchodnost signálů některými strukturami. S tím vším se budou konstruktéři snímačů i produktů na nich založených muset umět vyrovnat. Big Data v cloudech podpořená umělou inteligencí Jak už bylo naznačeno v úvodu článku, pokročilé technologie snímačů a diagnostiky umožňují získávat dokonalý a průběžný přehled o teplotách, vibracích a dalších vlastnostech či podmínkách provozu jednotlivých komponent, funkčních částí i celků strojů a výrobních zařízení. Jednotlivé signály a informace nemají přílišnou vypovídací hodnotu, maximálně mohou posloužit k indikaci předem definovaných kritických podmínek a stavů. Kombinace informací přicházející ze senzorů jednotlivých částí stroje v kombinaci s informacemi ze senzorů monitorujících vnější podmínky, průběžné zaznamenávání vývoje těchto hodnot po celou životnost stroje a schopnost inteligentního vyhodnocování souvztažností však mohou přinést až nečekaně rozsáhlé poznatky o stavu stroje. A pokud má výrobce navíc díky centralizaci takových informací ve svém cloudu přehled o více provozovaných strojích, včetně těch, které prodělaly závady, poruchy a nucené odstávky, získává neskutečně cenný soubor informací ovlivňujících vývoje nových, kvalitnějších a spolehlivější zařízení, stejně jako schopnost predikovat závadu a naplánovat servisní zásah tak, aby nedocházelo ke zbytečným prostojům nebo poškození celého výrobního zařízení. Pokud se do procesu zapojí ještě i pokročilá inteligence, budou se stroje schopny samy poučit a zdokonalovat regulaci svého nastavení, výkonu a činnosti tak, aby maximalizovaly svou životnost, snižovaly náklady na provoz a tím pádem i minimalizovaly výrobní ceny výsledných produktů. Budoucnost snímání, měření a diagnostiky blízká i vzdálená S rozvojem pokročilých technologií testování a měření budou přicházet i jejich aplikace v dalších oborech, což se opět zpětně promítne do konstrukce a vlastností senzorů a diagnostických celků. Kupříkladu vědci z Massachusetts Institute of Technology známého pod zkratkou MIT spatřují velký prostor v oblasti inteligentního zemědělství a ve využití zařízení na bázi kyborgů, tedy v propojení kybernetiky a živých organismů. Jedním z pilotních počinů na samém startu oboru je Elowan, kolový robot využívající bioelektrické signály produkované fotosyntézou rostliny k jejímu přemisťování do míst s optimálními světelnými podmínkami. Z dnešního pohledu se sice může zdát uplatnění kyborgů či kyborgbotaniky v průmyslu, strojírenství a ve výrobních zařízeních jako málo pravděpodobné, nicméně vědci předpokládají, že aplikace bioelektrochemických signálů tkání a orgánů povede k novým možnostem měření a využití světla, gravitace, mechanických stimulací, teploty, zranění a dalších okolních podmínek. Mezi další předpokládané směry v oblasti měření a diagnostiky patří kupříkladu IoDT, tedy internet jednorázových věcí (Internet of Disposable Things), kde by se uplatnily senzory vyrobené z papíru nebo rozložitelných plastů zabudované do obalů společně s miniaturním rádiovým zařízením pro IoT a s napájením baterií tvořenou bakteriemi produkujícími energii. Mohlo by se jednat například o senzory využitelné pro logistické účely, tedy hlídající určité vlastnosti obsahu či monitorující podmínky dopravy a skladování. Na konci životního cyklu obalu by pomohly kontrolovat správné nakládání s odpadem, usnadňovat jeho třídění a recyklaci, případně napomáhat při vyhledávání a likvidaci obalů kontaminovaných nebezpečnými látkami. V potravinářství a dalších oborech by pak mohly sloužit také k detekci koncentrace plynů spojených s rozkladem potravin či jiných chemických změn obsahu. Díky tomu bude možné včas odhalit, zda obsah balení nepodléhá zkáze nebo jiným nežádoucím změnám. Slibné jsou také další směry a předpoklady vývoje, například mikrosenzorové implantáty pro nepřetržitý monitoring zdravotního stavu nebo senzory s „vlastním pohonem“ (využívající energii z malých teplotních změn, deformací či jiných fyzikálních principů a tím pádem využitelné všude tam, kde nelze zajistit vnější napájení nebo výměnu baterií). Za zmínku stojí biologicky rozložitelné senzory, dále roje senzorů, tedy velké množství různých druhů heterogenních miniaturních senzorů schopné detekovat koncentrace lidí a prostředků, pomáhající sledovat děje a stavy, například proudění v potrubních systémech, reakce v reaktorech a podobně. Vrcholem miniaturizace by časem měl být takzvaný chytrý prach (Smart Dust), tedy systém mnoha malých mikroelektromechanických systémů, jako jsou senzory, roboty nebo jiná zařízení, poháněných vibracemi a schopných detekovat světlo, teplotu, vibrace, magnetismus, chemikálie a další podněty. Ačkoliv by se tedy mohlo nikoliv neoprávněně zdát, že současný svět snímání a vyhodnocování představuje vrchol technických a technologických možností, budoucnost bude nepochybně ještě podstatně zajímavější. /Karel Král a Michael Málek/
