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Automazione e Strumentazione n Novembre - Dicembre 2021 FOCUS applicazioni 67 ALIMENTARE implementata con TwinCAT Condition Monitoring nel sistema di controllo. Quindi il file BML corrispon- dente è stato trasferito a un PC embedded CX51xx , che esegue il modello in tempo reale con l’aiuto del runtime TwinCAT Machine Lear- ning e produce i risultati dell’ in- ferenza per l’ identificazione dei prodotti difettosi attraverso un terminale digitale output EL2xxx EtherCAT . Secondo Tianjin FengYu, l’a- pertura del sistema è un grande vantaggio della tecnologia di con- trollo Beckhoff ed è stata molto efficace in questo caso, perché ha potuto essere integrata senza grandi sforzi con il controller prin- cipale della linea di produzione. Algoritmi affidabili Lo sviluppo, la verifica e la conva- lida tramite la piattaforma aperta TwinCAT elimina la necessità di testare gli algoritmi di ML su impianti industriali e accelera notevolmente la fase di implementazione . Secondo Tianjin FengYu, que- sto ha contribuito al fatto che il corso del progetto con- giunto in questa azienda alimentare non è stato quasi per nulla influenzato dalla pandemia di Corona virus. Complessità sotto controllo Il system integrator Tianjin FengYu ha sottolineato che l’utilizzo della macchina è diventato molto più sem- plice e flessibile grazie ai pro- dotti Beckhoff CX51xx, agli I/O EtherCAT e a TwinCAT. Nonostante i complessi mec- canismi della linea di produ- zione in loco, la messa in fun- zione e la manutenzione sono state molto semplici grazie al prezioso supporto degli ingegneri Beckhoff. Inoltre, la tecnologia di controllo aperta PC-based ha risolto il problema dell’ispezione della qualità degli imballaggi, utilizzando anche metodi ML per acquisire i dati dalle mac- chine per noodle esistenti , indipendentemente dalla loro marca. Tianjin FengYu è con- vinta che sempre più utilizza- tori beneficeranno del TwinCAT Machine Learning nel prossimo futuro. n LuPeng (asinistra),projectmanager diTianjinFengYu, eWanPinlei (al centro),systemapplicationengineer di Beckhoff China - con il CX51xxEmbeddedPCcome basehardwaredellasoluzioneTwinCATMachine Learning - eXieShaowei (adestra),technical support engineer di Beckhoff China (fonte:Beckhoff) Flussodi lavoroML(sopra) ecomeun’anomaliarilevata evisualizzata (sotto,segnato in rosso) inTwinCATScope View(fonte:Beckhoff)