Summary

Datakommunikation baseret på MQTT i en polymerekstruderingsproces

Published: July 15, 2022
doi:

Summary

Dette arbejde foreslår en fleksibel metode til datakommunikation mellem et filmekstruderingssystem og overvågningsenheder baseret på en meddelelsesprotokol kaldet Message Queuing Telemetry Transport (MQTT).

Abstract

Dette arbejde sigter mod at opbygge en fleksibel datakommunikationsstruktur for en polymerbehandlingsmaskine ved at anvende en udgiver-abonnentbaseret protokol kaldet Message Queuing Telemetry Transport (MQTT), som drives over TCP / IP. Selv ved brug af konventionelt udstyr kan behandling af data måles og registreres af forskellige enheder overalt via en internetkommunikation. En meddelelsesbaseret protokol tillader fleksibel kommunikation, der overvinder manglerne i den eksisterende server-klientprotokol. Flere enheder kan abonnere på de behandlingsdata, der er offentliggjort af kildeenheder. Den foreslåede metode letter datakommunikationen mellem flere udgivere og abonnenter. Dette arbejde har implementeret et system, der offentliggør data fra udstyret og yderligere sensorer til en meddelelsesmægler. Abonnenterne kan overvåge og gemme de procesdata, der videresendes af mægleren. Systemet er blevet implementeret og kørt for en filmekstruderingslinje for at demonstrere effektiviteten.

Introduction

I bølgen af den 4. industrielle revolution er erhvervelse og overvågning af forskellige behandlingsdata blevet vigtige opgaver1. Navnlig vil forbedring af fremstillingsprocessen ved hjælp af procesdata og udarbejdelse af effektive driftsplaner være et vigtigt mål for alle produktionsanlæg 2,3. Nedetid kan reduceres kraftigt, hvis en alarm kan sendes ud af fabrikken, eller hvis prædiktiv vedligeholdelse kan udføres i tide4. På det seneste er der gjort en stor indsats for dataanalyser i polymerprocesser 5,6. Det er imidlertid ikke let at udføre disse opgaver på grund af vanskelighederne med at erhverve sådanne data fra de eksisterende systemer7. Den hierarkiske struktur af styring og instrumentering gør dataindsamling og kommunikation vanskelig.

Først og fremmest er det ikke muligt at få data fra forskellige maskiner med forskellige fremstillingsdatoer. Det er vanskeligt at realisere kommunikation mellem forskellige maskiner, da dette kræver interoperabilitet mellem forskellige feltbusser i proprietære formater. På denne måde holdes kommunikationsmetoder og dataformater private. Dette hjælper en med let at opretholde datasikkerheden, men holder brugerne afhængige af maskinbyggeren til tjenesterne og fremtidig udvikling. De seneste kontrolcomputere, herunder human-machine interface (HMI), der er knyttet til polymerbehandlingsmaskiner, er for det meste Windows-baserede i disse dage, men er fyldt med software oprettet i et proprietært udviklingsmiljø. Det er muligt at bruge programmerbare logiske controllere (PLC’er) fra forskellige virksomheder til at kommunikere med sensorerne eller aktuatorerne, men i mange tilfælde er det øverste overvågningskontrol- og dataindsamlingssystem (SCADA) afhængigt af kontrolcomputerne8. Denne praksis har fået adskillige protokoller, feltbusser og kontrolsystemer til at konkurrere på markedet. Selvom denne kompleksitet er blevet lettet lidt efter lidt over tid, er mange typer feltbusser og protokoller stadig i aktiv brug.

På den anden side er kommunikationen mellem styreenheder og SCADA blevet standardiseret af Open Platform Communications United Architecture (OPCUA)9. Desuden er kommunikationen mellem SCADA og Manufacturing Execution System (MES) også hovedsagelig sket gennem OPCUA. I en så stram hierarkisk struktur er det ikke let frit at udtrække data til procesovervågning og analyse. Normalt skal data trækkes ud af SCADA eller MES10. Som tidligere nævnt er disse systemer leverandørspecifikke, og dataformaterne er sjældent åbne. Som følge heraf kræver dataudtræk betydelig støtte fra de oprindelige leverandører af informationsteknologi / operationel teknologi (IT / OT). Dette kan hindre dataindsamling til overvågning og analyse.

I en filmekstruderingslinje overvåges kontrol-pc’en af et SCADA-system11. SCADA-systemet drives af et computerprogram, der ikke let kan ændres. Computerprogrammet kan være redigerbart, men redigeringen er ret dyr og tidskrævende. For nemt at overvåge og analysere behandlingsdataene skal dataene være tilgængelige fra ethvert sted. For at overvåge behandlingsdataene væk fra webstedet skal computerprogrammet være i stand til at streame behandlingsdataene til internettet12. Desuden reducerer en åben gratis metode udgifterne til dataindsamlingen13. Denne tilgang gør det muligt at udføre dataanalyse selv på små fabrikker, der ikke har råd til at investere i kommercielle it-løsninger14.

I denne undersøgelse anvendes en meddelelsesprotokol baseret på udgiver-abonnentmodellen. MQTT (Message Queuing Telemetry Transport) er en åben og standardprotokol, der muliggør beskeder mellem flere dataudbydere og forbrugere15. Her foreslår vi et system, der erhverver, transmitterer og overvåger data ved hjælp af MQTT til eksisterende produktionsfaciliteter. Systemet testes i en filmekstruderingslinje for at verificere ydeevnen. Dataene fra den oprindelige controller overføres til en kantenhed via Modbus-protokollen. Derefter offentliggøres dataene til mægleren. I mellemtiden offentliggør to Raspberry de målte temperaturer og lysstyrke til den samme mægler. Derefter kan enhver enhed på Internettet abonnere på dataene efterfulgt af overvågning og optagelse af dem som vist i figur 1. Protokollen i dette arbejde viser, hvordan hele proceduren kan gøres.

Protocol

1. Mægler installation BEMÆRK: For at overvåge og registrere behandlingsdata via internettet skal der udarbejdes et computersystem, der videresender dataene. Systemet bør være tilgængeligt for både udgiverne og abonnenterne som vist i figur 2. Således skal den have en offentlig IP-adresse, der er kendt forud for enhver kommunikation. En åben MQTT-mægler kaldet Eclipse Mosquitto er installeret på systemet13…

Representative Results

Det har vist sig, at de data, der vises i HMI og måles af Raspberry, blev overvåget og registreret i abonnenterne som vist i figur 5. Som præsenteret i videoen logges behandlingsdataene ind i databasen. Figur 1: Oversigt over dataoverførslen ved hjælp af MQTT-protokollen. Mægleren vider…

Discussion

Ved at følge den præsenterede protokol kan behandlingsdataene overvåges og registreres uden dyre it-løsninger som MES. IoT-teknologierne kan gøre det lettere at erhverve og levere data fra konventionelle maskiner. Det har vist sig, at den meddelelsesbaserede protokol, MQTT, med succes fungerer som en platform for datakommunikation for polymerbehandlingslinjer. Desuden kan yderligere data måles fleksibelt og overføres sammen. De yderligere udgivere, der var ansat i dette arbejde, var Raspberry. Især kan de beskytt…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Denne undersøgelse blev støttet af forskningsprogrammet finansieret af SeoulTech (Seoul National University of Science and Technology).

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).
check_url/63717?article_type=t

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