Bir Polimer Ekstrüzyon İşleminde MQTT'ye Dayalı Veri İletişimi
Summary
Bu çalışma, Message Queuing Telemetri Aktarımı (MQTT) adı verilen bir ileti protokolünü temel alan film ekstrüzyon sistemi ile izleme aygıtları arasındaki veri iletişimi için esnek bir yöntem önermektedir.
Abstract
Bu çalışma, TCP/IP üzerinden çalıştırılan Message Queuing Telemetry Transport (MQTT) adlı yayımcı-abone tabanlı bir protokol kullanarak polimer işleme makinesi için esnek bir veri iletişim yapısı oluşturmayı amaçlamaktadır. Geleneksel ekipman kullanılırken bile, işleme verileri İnternet iletişimi yoluyla herhangi bir yerde çeşitli cihazlar tarafından ölçülebilir ve kaydedilebilir. İleti tabanlı protokol, varolan sunucu-istemci protokolünün eksikliklerinin üstesinden gelen esnek iletişime olanak tanır. Birden fazla cihaz, kaynak cihazlar tarafından yayınlanan işleme verilerine abone olabilir. Önerilen yöntem, birden fazla yayıncı ve abone arasındaki veri iletişimini kolaylaştırır. Bu çalışma, ekipmandan ve ek sensörlerden gelen verileri bir mesaj aracısına yayınlayan bir sistem uygulamıştır. Aboneler, komisyoncu tarafından iletilen süreç verilerini izleyebilir ve saklayabilir. Sistem, etkinliği göstermek için bir film ekstrüzyon hattı için konuşlandırıldı ve çalıştırıldı.
Introduction
4. sanayi devrimi dalgasında, çeşitli işleme verilerinin elde edilmesi ve izlenmesi önemli görevler haline gelmiştir1. Özellikle, süreç verilerini kullanarak üretim sürecinin iyileştirilmesi ve verimli işletme planlarının oluşturulması, tüm üretim tesislerinin önemli bir hedefi olacaktır 2,3. Fabrikadan bir alarm gönderilebiliyorsa veya4. zamanda kestirimci bakım yapılabiliyorsa arıza süresi büyük ölçüde azaltılabilir. Son zamanlarda, polimer proseslerinde veri analizleri için birçok çaba sarf edilmiştir 5,6. Ancak mevcut sistemlerden bu tür verilerin elde edilmesinde yaşanan zorluklar nedeniyle bu görevleri yerine getirmek kolay değildir7. Kontrol ve enstrümantasyonun hiyerarşik yapısı, veri toplama ve iletişimi zorlaştırır.
Öncelikle farklı üretim tarihlerine sahip farklı makinelerden veri elde etmek mümkün değildir. Farklı makineler arasındaki iletişimi gerçekleştirmek zordur, çünkü bu, tescilli formatlardaki farklı fieldbus’lar arasında birlikte çalışabilirlik gerektirir. Bu sayede iletişim yöntemleri ve veri formatları gizli tutulur. Bu, veri güvenliğinin kolayca korunmasına yardımcı olur, ancak kullanıcıları hizmetler ve gelecekteki gelişmeler için makine üreticisine bağımlı tutar. Polimer işleme makinelerine bağlı insan-makine arayüzü (HMI) de dahil olmak üzere son kontrol bilgisayarları bugünlerde çoğunlukla Windows tabanlıdır, ancak tescilli bir geliştirme ortamında oluşturulan yazılımlarla yüklenir. Sensörler veya aktüatörlerle iletişim kurmak için farklı şirketlerden programlanabilir mantık kontrolörleri (PLC’ler) kullanmak mümkündür, ancak çoğu durumda, üst denetleyici kontrol ve veri toplama (SCADA) sistemi kontrol bilgisayarlarına bağlıdır8. Bu uygulama, çok sayıda protokol, fieldbus ve kontrol sisteminin pazarda rekabet etmesine neden olmuştur. Bu karmaşıklık zamanla yavaş yavaş hafifletilmiş olsa da, birçok fieldbus ve protokol türü hala aktif kullanımdadır.
Öte yandan, kontrol cihazları ve SCADA arasındaki iletişim, Open Platform Communications United Architecture (OPCUA)9 tarafından standartlaştırılmıştır. Ayrıca, SCADA ile Üretim Yürütme Sistemi (MES) arasındaki iletişim de ağırlıklı olarak OPCUA aracılığıyla yapılmıştır. Bu kadar sıkı bir hiyerarşik yapıda, süreç izleme ve analizi için verileri serbestçe çıkarmak kolay değildir. Genellikle, verilerin SCADA veya MES10’dan çıkarılması gerekir. Daha önce de belirtildiği gibi, bu sistemler satıcıya özgüdür ve veri biçimleri nadiren açıktır. Sonuç olarak, veri ayıklama işlemi orijinal bilgi teknolojisi/operasyonel teknoloji (BT/OT) çözüm satıcılarından önemli ölçüde destek gerektirir. Bu, izleme ve analiz için veri toplamayı engelleyebilir.
Bir film ekstrüzyon hattında, kontrol PC’si bir SCADA sistemi11 tarafından denetlenir. SCADA sistemi kolayca değiştirilemeyen bir bilgisayar programı ile işletilmektedir. Bilgisayar programı düzenlenebilir olabilir, ancak düzenleme oldukça pahalı ve zaman alıcıdır. İşleme verilerini kolayca izlemek ve analiz etmek için, verilere herhangi bir konumdan erişilebilmelidir. İşleme verilerini siteden uzakta izlemek için, bilgisayar programı işleme verilerini Internet12’ye aktarabilmelidir. Ayrıca, açık ücretsiz bir yöntem, veri toplama masraflarını azaltır13. Bu yaklaşım, ticari BT çözümlerine yatırım yapmayı göze alamayan küçük fabrikalarda bile veri analizinin yapılmasına olanak tanır14.
Bu çalışmada yayıncı-abone modeline dayalı bir mesaj protokolü kullanılmıştır. Message Queuing Telemetri Aktarımı (MQTT), birden çok veri sağlayıcısı ile tüketiciler arasında ileti gönderilmesine olanak tanıyan açık ve standart bir protokoldür15. Burada, mevcut üretim tesisleri için MQTT kullanarak veri elde eden, ileten ve izleyen bir sistem öneriyoruz. Sistem, performansı doğrulamak için bir film ekstrüzyon hattında test edilir. Orijinal kontrolörden gelen veriler, Modbus protokolü aracılığıyla bir uç cihaza iletilir. Ardından, veriler komisyoncuya yayınlanır. Bu arada, iki Raspberry ölçülen sıcaklıkları ve aydınlatmayı aynı komisyoncuya yayınlar. Ardından, İnternet’teki herhangi bir cihaz verilere abone olabilir, ardından Şekil 1’de gösterildiği gibi izleyebilir ve kaydedebilir. Bu çalışmadaki protokol, tüm prosedürün nasıl yapılabileceğini göstermektedir.
Protocol
Representative Results
Discussion
Sunulan protokolü izleyerek, işleme verileri MES gibi pahalı BT çözümleri olmadan izlenebilir ve kaydedilebilir. IoT teknolojileri, geleneksel makinelerden veri edinmeyi ve teslim etmeyi kolaylaştırabilir. Mesaj tabanlı protokol MQTT’nin, polimer işleme hatları için veri iletişimi için bir platform olarak başarıyla hizmet ettiği gösterilmiştir. Ayrıca, ek veriler esnek bir şekilde ölçülebilir ve birlikte iletilebilir. Bu çalışmada kullanılan ek yayıncılar Raspberry idi. Özellikle, zorlu ko?…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Bu çalışma, SeoulTech (Seul Ulusal Bilim ve Teknoloji Üniversitesi) tarafından finanse edilen Araştırma Programı tarafından desteklenmiştir.
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
- 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).
- Dilda, V., et al. Manufacturing: Analytics unleashes productivity and profitability. McKinsey & Company. , (2017).
- Ismail, A., Truong, H. L., Kastner, W. Manufacturing process data analysis pipelines: A requirements analysis and survey. Journal of Big Data. 6, 1 (2019).
- Nwanya, S. C., Udofia, J. I., Ajayi, O. O. Optimization of machine downtime in the plastic manufacturing. Cogent Engineering. 4 (1), 1335444 (2017).
- 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).
- 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).
- Mamo, F. T., Sikora, A., Rathfelder, C. Legacy to Industry 4.0: A Profibus Sniffer. Journal of Physics: Conference Series. 870, 012002 (2017).
- 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).
- 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).
- Nițulescu, I. -. V., Korodi, A. Supervisory control and data Acquisition approach in node-RED: Application and discussions. IoT. 1, 76-91 (2020).
- Perez-Lopez, E. SCADA systems in the industrial automation. Tecnología en Marcha. 28 (4), 3-14 (2015).
- 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).
- Kashyap, M., Sharma, V., Gupta, N. Taking MQTT and NodeMcu to IOT: Communication in Internet of Things. Procedia Computer Science. 132, 1611-1618 (2018).
- . Mythbusting the MES. Systema Available from: https://www.systema.com/blog/mythbusting-the-mes (2021)
- 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).
- Parian, C., Guldimann, T., Bhatia, S. Fooling the master: Exploiting weaknesses in the Modbus protocol. Procedia Computer Science. 171, 2453-2458 (2020).
- Mishra, B., Kertesz, A. The use of MQTT in M2M and IoT systems: A survey. IEEE Access. 8, 201071-201086 (2020).
- . pyodbc 4.0.34 Available from: https://pypi.org/project/pyodbc/ (2021)
- Ayer, V., Miguez, S., Toby, B. Why scientists should learn to program in Python. Powder Diffraction. 29 (2), 48-64 (2014).
- Boyes, H., Hallaq, B., Cunningham, J., Watson, T. The industrial internet of things (IIoT): An analysis framework. Computers in Industry. 101, 1-12 (2018).
