L'aggiornamento 2026 di Omron Sysmac Studio introduce la diagnostica basata sull'intelligenza artificiale e la manutenzione predittiva.
June 05, 2026Nell'aprile del 2026 Omron ha rilasciato un importante aggiornamento per Sysmac Studio, che non si limita alla solita correzione di bug. Il software di automazione ora include un motore di diagnostica basato sull'intelligenza artificiale in grado di prevedere i guasti delle apparecchiature prima che scatenino gli allarmi, senza bisogno di piattaforme di analisi separate o abbonamenti al cloud. L'aggiornamento è destinato ai controllori di automazione delle macchine delle serie NJ e NX e introduce il rilevamento delle anomalie sugli assi servoassistiti, la manutenzione predittiva sui moduli I/O e una nuova dashboard diagnostica che mostra le probabilità di guasto su cui i tecnici possono effettivamente intervenire. Per gli impianti che gestiscono linee di confezionamento ad alta velocità o linee di assemblaggio automobilistico, questo aggiornamento rivoluziona la pianificazione della manutenzione.
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L'aggiornamento di aprile 2026 (versione 1.58) introduce tre moduli di diagnostica basati sull'intelligenza artificiale che vengono eseguiti direttamente all'interno dell'ambiente di sviluppo Sysmac Studio.
Il sistema di rilevamento delle anomalie degli assi dei servomotori monitora i servoazionamenti delle serie 1S e G5 collegati tramite EtherCAT, analizzando le oscillazioni di coppia, le variazioni di corrente e le tendenze degli errori di velocità rispetto a una linea di base appresa. Quando un asse del servomotore si discosta dalle soglie configurabili, Sysmac Studio genera un avviso di guasto predittivo con un punteggio di probabilità e una stima del tempo intercorso prima del guasto. Durante i test beta presso un fornitore giapponese del settore automobilistico, il sistema ha segnalato un asse di un robot di saldatura che mostrava una tendenza di aumento della coppia del 3,8%: il cuscinetto si è guastato 19 giorni dopo, esattamente entro la finestra temporale prevista. L'impianto lo ha sostituito durante un fermo programmato anziché in caso di arresto di emergenza della linea.
La manutenzione predittiva dei moduli I/O applica lo stesso approccio alle unità I/O della serie NX sul backplane EtherCAT. L'intelligenza artificiale monitora i tassi di errore di comunicazione, la deriva della temperatura interna e la stabilità della tensione nei moduli digitali e analogici. Un modulo che si sta avvicinando al guasto viene visualizzato nella nuova dashboard di Health Monitor come un indicatore giallo (degrado in corso) o rosso (guasto imminente). Il sistema distingue tra glitch di rete transitori e un effettivo degrado hardware, ovvero la differenza tra un avviso superfluo e qualcosa che il team di manutenzione deve effettivamente monitorare.
Il supporto firmware copre l'intera gamma di CPU NJ e NX. Sia l'NX701-1700 (il controller di automazione di punta di Omron, con 64 assi) che l'NJ501-1500 (di fascia media, con 16 assi) ricevono aggiornamenti firmware — versione 1.49 per l'NX701 e versione 1.47 per l'NJ501 — che rendono disponibili i canali di dati diagnostici letti dal motore AI di Sysmac Studio. Le CPU NJ301 e NJ101 esistenti non sono supportate; la diagnostica AI richiede l'architettura del processore ad alte prestazioni delle serie NJ501 e NX7.
Il motore di diagnostica viene eseguito localmente sul PC di ingegneria durante il monitoraggio online. Nessun dato esce dalla rete aziendale a meno che non si scelga di esportare i log. L'addestramento del modello avviene direttamente in Sysmac Studio, utilizzando i dati storici di tendenza già registrati dal controllore, senza bisogno di strumenti di addestramento esterni.
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La maggior parte dei team di manutenzione opera ancora secondo uno di questi due modelli: manutenzione fino al guasto (economica finché non si guasta) o manutenzione preventiva basata sul calendario (sicura ma dispendiosa). La diagnostica basata sull'intelligenza artificiale sposta l'attenzione verso la manutenzione predittiva basata sulle condizioni: si sostituisce un cuscinetto del servomotore quando i dati indicano un degrado, non quando si blocca o quando il calendario dice che è martedì.
Il calcolo dei costi è semplice. Nelle linee di assemblaggio delle scocche automobilistiche, un solo minuto di fermo macchina non pianificato costa tra i 10.000 e i 22.000 dollari, a seconda della velocità di produzione e del margine di profitto del veicolo. Un guasto al cuscinetto di un asse robotico, che richiede 45 minuti per la diagnosi e la sostituzione, comporta una perdita di produttività pari o superiore a 450.000 dollari. Le linee di confezionamento hanno costi al minuto inferiori, ma frequenze più elevate: un guasto all'astucciatrice su una linea farmaceutica può causare la perdita di prodotto per un valore di 50.000 dollari prima che l'operatore se ne accorga. Rilevare il segnale di degrado con 19 giorni di anticipo, come dimostrato dai siti beta di Omron, significa che la riparazione avviene durante il cambio turno anziché durante la produzione.
Come si confronta con la concorrenza? Siemens MindSphere richiede la connettività cloud e un abbonamento per l'analisi predittiva sui dati S7-1500. Rockwell FactoryTalk Analytics for Devices è integrato nel ControlLogix 5069, ma vincola all'ecosistema Rockwell. L'approccio di Omron è più autonomo: l'intelligenza artificiale viene eseguita localmente, utilizza i dati che il controller sta già raccogliendo e non impone un abbonamento ricorrente al cloud. Per gli impianti in Medio Oriente e in Europa, dove le preoccupazioni relative alla sovranità dei dati rappresentano un ostacolo alle soluzioni dipendenti dal cloud, questa architettura è fondamentale.
Il problema è che i modelli di intelligenza artificiale necessitano di dati di addestramento. Una macchina nuova di zecca, priva di dati storici, non genererà previsioni utili per 4-8 settimane, il tempo necessario per stabilire una base di riferimento. Per le applicazioni di retrofit, dove sono disponibili dati storici, il sistema inizia a fornire risultati concreti quasi immediatamente.
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L'aggiornamento 2026 per la diagnostica AI di Omron Sysmac Studio è ora disponibile tramite la rete di distribuzione globale di Omron.
Gli utenti di Sysmac Studio con contratti di supporto attivi riceveranno l'aggiornamento alla versione 1.58 gratuitamente. I moduli di diagnostica basati sull'intelligenza artificiale sono inclusi, senza costi di licenza aggiuntivi. Le nuove licenze di Sysmac Studio (edizione completa) hanno un costo di circa 2.200 dollari USA per postazione. L'edizione Lite gratuita non include i moduli di diagnostica basati sull'intelligenza artificiale; l'aggiornamento dalla versione Lite alla versione completa costa circa 1.400 dollari.
Gli aggiornamenti del firmware per i modelli NJ501-1500 e NX701-1700 sono scaricabili gratuitamente dal portale di supporto FA di Omron. Le CPU prodotte a partire da giugno 2026 saranno fornite con il firmware aggiornato; per le CPU esistenti è necessario un aggiornamento del firmware per abilitare le funzionalità di diagnostica.
Per i componenti hardware Omron, come i controller NJ/NX, i servomotori della serie 1S, gli I/O NX e i componenti EtherCAT, visita tztechio.com/omron per informazioni aggiornate su prezzi e disponibilità a livello regionale.
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D: La diagnostica basata sull'IA richiede la connettività al cloud?
No. Tutte le inferenze AI vengono eseguite localmente in Sysmac Studio sul PC di ingegneria durante il monitoraggio online. Anche l'addestramento del modello viene eseguito localmente utilizzando i dati di tendenza memorizzati sul controller o sul PC di ingegneria. La connettività al cloud non è necessaria per alcuna funzione diagnostica. L'esportazione verso piattaforme di analisi cloud è facoltativa.
D: La mia attuale CPU NJ supporterà questa funzionalità?
Dipende dal modello. Le CPU NJ501 (NJ501-1300, NJ501-1500 e varianti NJ501-4xxx) e tutte le CPU NX7 (NX701-1600, NX701-1700) sono supportate tramite aggiornamento del firmware. Le CPU delle serie NJ301 e NJ101 non sono supportate: la loro architettura non offre le prestazioni necessarie per i flussi di dati diagnostici richiesti dal motore AI. Se si utilizzano controller NJ301 e si desidera la diagnostica AI, l'aggiornamento a NJ501 è la soluzione ideale.
D: Quanto sono accurate le previsioni?
Omron dichiara un'accuratezza dell'85-92% nella previsione del degrado dei cuscinetti dopo 8 settimane di addestramento di base, sulla base di dati beta provenienti da siti pilota nei settori automobilistico e dell'imballaggio. L'accuratezza migliora nel tempo con il perfezionamento del modello. Il sistema è progettato per essere conservativo: segnala i potenziali guasti in anticipo. I falsi positivi (avvisi che non si traducono in un guasto) si verificano in circa l'8-12% dei modelli attuali, un dato in linea con i sistemi di manutenzione predittiva presenti sul mercato.
D: Funziona con servomotori di terze parti?
No. Il rilevamento delle anomalie del servo è specifico per i servoazionamenti Omron serie 1S e serie G5 collegati tramite EtherCAT. Il modulo di manutenzione predittiva I/O funziona solo con I/O serie NX. I dispositivi EtherCAT di terze parti generano dati diagnostici standard, ma non alimentano i modelli addestrati del motore di intelligenza artificiale. Nei sistemi multi-vendor, la diagnostica basata sull'IA si applica alla parte Omron dell'architettura.
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