코로나 대유행은 생명과학 분야에서 코로나 검사 장비에 대한 거대한 수요를 창출했습니다. 이러한 생산량 증가에는 자동화를 통해서만 대응할 수 있다. 대부분의 실험실 분석용 구성 요소도 자동으로 생산됩니다.
자동화된 생산 프로세스는 더 큰 효율성과 신뢰성을 낳는다. 이는 혈액 분석 장치 생산이나 조직 샘플 진단에 적용된다. 자동화는 의료 기기 조립 및 실험실 진단 분석 프로세스에서도 중요한 역할을 합니다.
자동화 기계 생산업체는 통상 고전적 공장 자동화에 뿌리를 두고 있다. 대부분 자동차 생산에 집중되어 있다. 역사적으로 볼 때, 규모의 경제는 자동차 생산과 매우 밀접하게 연관되어 있기 때문이다. 그러나 많은 제조업체는 생명과학 분야에서 기계 공학 노하우도 습득하고 있습니다.
실험실 자동화
마스크 자동 생산
스위칭 출력이 있는 센서
자동화 장비 생산업체는 특수 기계를 창의적으로 제작하는 업체이다. 각 프로젝트가 이전 프로젝트와 적어도 약간씩은 다르기 때문이다. 실험과 의료 부문의 자동화 프로세스와 관련하여 소형화(miniaturization)는 처리되거나 조립되는 대상이 더욱 작아짐에 따라 자동화 작업에서 중요한 역할을 한다. 체중 감량도 중요한 역할을 합니다. “힘=질량*가속도” 공식에 따르면 액추에이터(actuator) 움직임의 역학이 증가할 수 있습니다. 질량 감소는 더 낮은 힘을 야기할 것입니다. 이는 물체의 가속과 이동에 필요합니다. 따라서 그리퍼(grippers)와 그리퍼에 사용되는 센서의 무게를 줄이면 그에 따라 힘이 감소할 것입니다.
광전 센서는 자동화 생산에서 매우 보편적입니다. 장점은 멀리서 상태를 감지하는 것입니다. 생명 과학 분야의 실험실 장비 생산에서 소형 광전 센서는 다음과 같은 이점을 제공합니다:
물체 감지를 위한 광전 센서를 사용한 컨베이어 시스템
맑은 물 감지를 위한 특수 광전 센서
위치 감지 및 이미지 처리
자동화 부문에서 축 포지셔닝은 매우 관련성이 높은 주제입니다.
적절한 위치 센서를 찾고자 한다면 선형 자기 인코더 시스템이 좋은 선택이다. 공간이 거의 필요하지 않으며 대부분의 적용에서 적절한 위치 정확도를 제공합니다.
선형 자기 인코더를 사용한 위치 감지
지난 몇 년 동안, 카메라 시스템이 실험실 장비 생산에 등장했습니다. 고속 생산 프로세스에도 적합할 만큼 충분히 빠르며, 기계 학습 시스템에 대한 인터페이스를 통해 인공 지능 사용도 지원합니다.
산업용 카메라를 사용한 샘플 분석
식별
생명 과학 분야에서는 다양한 개체를 식별하고 추적해야 합니다. 광학 방식과 RFID 기술이 모두 이러한 목적에 적합합니다.
광학 식별 시스템은 구성 요소, 제품 또는 생산 자원과 같은 물체를 자동으로 식별합니다. 1차원 바코드, (점점 더) 2차원 데이터 매트릭스나 QR 코드를 읽고, 객체 정보를 중앙에서 데이터베이스로 전송합니다. 인쇄된 라벨을 사용하거나 물체에 레이저마킹(lasermarking)을 할 때 물체당 식별 비용이 상당히 저렴합니다. 물체에 부착된 광학 코드 내용 그곳에서 사용할 수 있는 물체 정보를 나타냅니다.
데이터를 개체 자체에 직접 저장하거나 개체와 함께 저장해야 하는 경우(생산 과정에서 데이터가 변경되거나 추가될 수 있는 경우) RFID(무선주파수인식: Radio Frequency Identification)가 최선의 선택입ㄴ다. 이 분산형 데이터 스토리지는 통신 시간이 크게 지연되는 클라우드 솔루션과 달리 실시간 데이터 스토리지가 필요한 경우 생산 프로세스가 빠릅니다.
팔레트에 있는 RFID 태그의 데이터를 RFID 판독/기록 헤드(RFID read/write head)로 읽고 쓰고, 버스 모듈을 통해 전송
결론:
생명 과학 분야의 자동화와 일반 공장 자동화 사이에는 비슷한 점이 매우 많은 반면 주변 조건의 청결 요건과 물체의 크기는 다릅니다. 따라서 설계 대상 제조 시스템도 상이하다. 이는 생명 과학 생산 장비에서 협동로봇(cobots)의 사용을 증가시킬 것입니다.
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