Summary

اتصال البيانات على أساس MQTT في عملية بثق البوليمر

Published: July 15, 2022
doi:

Summary

يقترح هذا العمل طريقة مرنة لتوصيل البيانات بين نظام بثق الأفلام وأجهزة المراقبة استنادا إلى بروتوكول رسالة يسمى نقل القياس عن بعد في طوابير الرسائل (MQTT).

Abstract

يهدف هذا العمل إلى بناء بنية مرنة لاتصالات البيانات لآلة معالجة البوليمر من خلال استخدام بروتوكول قائم على الناشر والمشترك يسمى نقل القياس عن بعد في طوابير الرسائل (MQTT) ، والذي يتم تشغيله عبر TCP / IP. حتى عند استخدام المعدات التقليدية ، يمكن قياس بيانات المعالجة وتسجيلها بواسطة أجهزة مختلفة في أي مكان من خلال اتصال عبر الإنترنت. يسمح البروتوكول المستند إلى الرسائل بالاتصال المرن الذي يتغلب على أوجه القصور في بروتوكول الخادم – العميل الحالي. يمكن لأجهزة متعددة الاشتراك في معالجة البيانات المنشورة بواسطة الأجهزة المصدر. تسهل الطريقة المقترحة توصيل البيانات بين العديد من الناشرين والمشتركين. وقد نفذ هذا العمل نظاما ينشر البيانات من المعدات وأجهزة استشعار إضافية إلى وسيط الرسائل. يمكن للمشتركين مراقبة وتخزين بيانات العملية التي ينقلها الوسيط. تم نشر النظام وتشغيله لخط بثق الفيلم لإثبات الفعالية.

Introduction

في موجة الثورة الصناعية 4th ، أصبح الحصول على بيانات المعالجة المختلفة ومراقبتها مهام مهمة1. على وجه الخصوص ، سيكون تحسين عملية التصنيع باستخدام بيانات العملية ووضع خطط تشغيل فعالة هدفا مهما لجميع مرافق التصنيع 2,3. يمكن تقليل وقت التوقف عن العمل بشكل كبير إذا كان من الممكن إرسال إنذار خارج المصنع أو إذا كان من الممكن إجراء الصيانة التنبؤية في الوقت المناسب4. في الآونة الأخيرة ، تم بذل العديد من الجهود لتحليل البيانات في عمليات البوليمر 5,6. ومع ذلك ، ليس من السهل إجراء هذه المهام بسبب الصعوبات في الحصول على هذه البيانات من الأنظمة الحالية7. الهيكل الهرمي للتحكم والأجهزة يجعل الحصول على البيانات والتواصل صعبا.

بادئ ذي بدء ، لا يمكن الحصول على بيانات من آلات مختلفة ذات تواريخ تصنيع مختلفة. من الصعب تحقيق التواصل بين الآلات المختلفة لأن هذا يتطلب قابلية التشغيل البيني بين الحافلات الميدانية المختلفة بتنسيقات خاصة. وبهذه الطريقة ، يتم الحفاظ على خصوصية طرق الاتصال وتنسيقات البيانات. يساعد ذلك المرء على الحفاظ على أمان البيانات بسهولة ولكنه يبقي المستخدمين معتمدين على منشئ الماكينة للخدمات والتطورات المستقبلية. أجهزة الكمبيوتر التحكم الحديثة بما في ذلك واجهة الإنسان والآلة (HMI) المرفقة بآلات معالجة البوليمر تعتمد في الغالب على Windows هذه الأيام ولكنها محملة ببرامج تم إنشاؤها في بيئة تطوير خاصة. من الممكن استخدام وحدات التحكم المنطقية القابلة للبرمجة (PLCs) من شركات مختلفة للتواصل مع أجهزة الاستشعار أو المشغلات ، ولكن في كثير من الحالات ، يعتمد نظام التحكم الإشرافي العلوي والحصول على البيانات (SCADA)على أجهزة الكمبيوتر 8. تسببت هذه الممارسة في العديد من البروتوكولات والحافلات الميدانية وأنظمة التحكم للتنافس في السوق. على الرغم من أن هذا التعقيد قد تم تخفيفه شيئا فشيئا بمرور الوقت ، إلا أن العديد من أنواع الحافلات الميدانية والبروتوكولات لا تزال قيد الاستخدام النشط.

من ناحية أخرى ، تم توحيد الاتصال بين أجهزة التحكم و SCADA بواسطة Open Platform Communications United Architecture (OPCUA)9. علاوة على ذلك ، تم أيضا الاتصال بين SCADA ونظام تنفيذ التصنيع (MES) بشكل رئيسي من خلال OPCUA. في مثل هذا الهيكل الهرمي الضيق ، ليس من السهل استخراج البيانات بحرية لمراقبة العملية وتحليلها. عادة ، يجب استخراج البيانات من SCADA أو MES10. كما ذكرنا سابقا ، هذه الأنظمة خاصة بالبائع ، ونادرا ما تكون تنسيقات البيانات مفتوحة. ونتيجة لذلك، يتطلب استخراج البيانات دعما كبيرا من بائعي حلول تكنولوجيا المعلومات/التكنولوجيا التشغيلية الأصليين (IT/OT). وهذا يمكن أن يعوق الحصول على البيانات للرصد والتحليل.

في خط بثق الفيلم ، يتم الإشراف على جهاز التحكم في الكمبيوتر بواسطة نظام SCADA11. يتم تشغيل نظام SCADA بواسطة برنامج كمبيوتر لا يمكن تعديله بسهولة. قد يكون برنامج الكمبيوتر قابلا للتحرير ، لكن التحرير مكلف للغاية ويستغرق وقتا طويلا. لمراقبة وتحليل بيانات المعالجة بسهولة ، يجب أن تكون البيانات متاحة من أي مكان. لمراقبة معالجة البيانات بعيدا عن الموقع ، يجب أن يكون برنامج الكمبيوتر قادرا على بث بيانات المعالجة إلى الإنترنت12. علاوة على ذلك ، تقلل الطريقة المجانية المفتوحة من نفقات الحصول على البيانات13. يسمح هذا النهج بإجراء تحليل البيانات حتى في المصانع الصغيرة التي لا تستطيع تحمل تكاليف الاستثمار في حلول تكنولوجيا المعلومات التجارية14.

في هذه الدراسة ، يتم استخدام بروتوكول رسالة يعتمد على نموذج الناشر والمشترك. يعد نظام النقل عن بعد لوضع الرسائل في قائمة الانتظار (MQTT) بروتوكولا مفتوحا وقياسيا يتيح المراسلة بين العديد من موفري البيانات والمستهلكين15. هنا ، نقترح نظاما يكتسب البيانات وينقلها ويراقبها باستخدام MQTT لمرافق التصنيع الحالية. يتم اختبار النظام في خط بثق الفيلم للتحقق من الأداء. يتم نقل البيانات من وحدة التحكم الأصلية إلى جهاز حافة عبر بروتوكول Modbus. بعد ذلك ، يتم نشر البيانات إلى الوسيط. في غضون ذلك ، ينشر اثنان من Raspberry Pis درجات الحرارة المقاسة والإضاءة لنفس الوسيط. بعد ذلك ، يمكن لأي جهاز على الإنترنت الاشتراك في البيانات ، تليها مراقبتها وتسجيلها كما هو موضح في الشكل 1. يوضح البروتوكول في هذا العمل كيف يمكن القيام بالإجراء بأكمله.

Protocol

1. تثبيت وسيط ملاحظة: لمراقبة بيانات المعالجة وتسجيلها عبر الإنترنت ، يجب إعداد نظام كمبيوتر ينقل البيانات. وينبغي أن يكون النظام متاحا من الناشرين والمشتركين على حد سواء كما هو مبين في الشكل 2. وبالتالي ، يجب أن يكون لها عنوان IP عام معروف قبل أي ا…

Representative Results

وقد وجد أن البيانات المبينة في HMI والتي تم قياسها بواسطة Raspberry Pis تم رصدها وتسجيلها في المشتركين كما هو موضح في الشكل 5. كما هو موضح في الفيديو ، يتم تسجيل بيانات المعالجة في قاعدة البيانات. <…

Discussion

من خلال اتباع البروتوكول المقدم ، يمكن مراقبة بيانات المعالجة وتسجيلها دون حلول تكنولوجيا المعلومات باهظة الثمن مثل MES. يمكن لتقنيات إنترنت الأشياء أن تجعل من السهل الحصول على البيانات وتسليمها من الآلات التقليدية. وقد تبين أن البروتوكول القائم على الرسائل ، MQTT ، يعمل بنجاح كمنصة لاتصالا…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

تم دعم هذه الدراسة من قبل برنامج البحوث الذي تموله SeoulTech (جامعة سيول الوطنية للعلوم والتكنولوجيا).

Materials

Edge Device Adavantech UNO 420 Intel Atom E3815 Fanless
Film Extrusion Machine EM Korea Not Available For production of 450 mm film
Pydroid IIEC Not Available Android Devices
Python3 Python Software Foundataion Not Available Windows, Linux
Raspberry Pi 4 CanaKit Not Available Standard Kit

References

  1. Shafiq, S. I., Szczerbicki, E., Sanin, C. Proposition of the methodology for Data Acquisition, Analysis and Visualization in support of Industry 4.0. Procedia Computer Science. 159, 1976-1985 (2019).
  2. Dilda, V., et al. Manufacturing: Analytics unleashes productivity and profitability. McKinsey & Company. , (2017).
  3. Ismail, A., Truong, H. L., Kastner, W. Manufacturing process data analysis pipelines: A requirements analysis and survey. Journal of Big Data. 6, 1 (2019).
  4. Nwanya, S. C., Udofia, J. I., Ajayi, O. O. Optimization of machine downtime in the plastic manufacturing. Cogent Engineering. 4 (1), 1335444 (2017).
  5. Zhou, T., Song, Z., Sundmacher, K. Big data creates new opportunities for materials research: A review on methods and applications of machine learning for materials design. Engineering. 5 (6), 1017-1026 (2019).
  6. Rousopoulou, V., Nizamis, A., Thanasis, V., Ioannidis, D., Tzovaras, D. Predictive maintenance for injection molding machines enabled by cognitive analytics for Industry 4.0. Frontiers in Artificial Intelligence. 3, 578152 (2020).
  7. Mamo, F. T., Sikora, A., Rathfelder, C. Legacy to Industry 4.0: A Profibus Sniffer. Journal of Physics: Conference Series. 870, 012002 (2017).
  8. Figueroa-Lorenzo, S., Añorga, J., Arrizabalaga, S. A role-based access control model in Modbus SCADA systems. A centralized model approach. Sensors. 19 (20), 4455 (2019).
  9. Schleipen, M., Gilani, S. -. S., Bischoff, T., Pfrommer, J. OPC UA & Industrie 4.0 – Enabling technology with high diversity and variability. Procedia CIRP. 57, 315-320 (2016).
  10. Nițulescu, I. -. V., Korodi, A. Supervisory control and data Acquisition approach in node-RED: Application and discussions. IoT. 1, 76-91 (2020).
  11. Perez-Lopez, E. SCADA systems in the industrial automation. Tecnología en Marcha. 28 (4), 3-14 (2015).
  12. Andersen, D. L., Ashbrook, C. S. A., Karlborg, N. B. Significance of big data analytics and the internet of things (IoT) aspects in industrial development, governance and sustainability. International Journal of Intelligent Networks. 1, 107-111 (2020).
  13. Kashyap, M., Sharma, V., Gupta, N. Taking MQTT and NodeMcu to IOT: Communication in Internet of Things. Procedia Computer Science. 132, 1611-1618 (2018).
  14. . Mythbusting the MES. Systema Available from: https://www.systema.com/blog/mythbusting-the-mes (2021)
  15. Yeh, C. -. S., Chen, S. -. L., Li, I. -. C. Implementation of MQTT protocol based network architecture for smart factory. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part B: Journal of Engineering Manufacture. 235 (13), 2132-2142 (2021).
  16. Parian, C., Guldimann, T., Bhatia, S. Fooling the master: Exploiting weaknesses in the Modbus protocol. Procedia Computer Science. 171, 2453-2458 (2020).
  17. Mishra, B., Kertesz, A. The use of MQTT in M2M and IoT systems: A survey. IEEE Access. 8, 201071-201086 (2020).
  18. . pyodbc 4.0.34 Available from: https://pypi.org/project/pyodbc/ (2021)
  19. Ayer, V., Miguez, S., Toby, B. Why scientists should learn to program in Python. Powder Diffraction. 29 (2), 48-64 (2014).
  20. Boyes, H., Hallaq, B., Cunningham, J., Watson, T. The industrial internet of things (IIoT): An analysis framework. Computers in Industry. 101, 1-12 (2018).

Play Video

Cite This Article
Kim, J. H., Moon, S. H., Ryu, J. S., Kim, S. K. Data Communication Based on MQTT in a Polymer Extrusion Process. J. Vis. Exp. (185), e63717, doi:10.3791/63717 (2022).

View Video