Summary

Comunicación de datos basada en MQTT en un proceso de extrusión de polímeros

Published: July 15, 2022
doi:

Summary

Este trabajo propone un método flexible para la comunicación de datos entre un sistema de extrusión de película y dispositivos de monitoreo basado en un protocolo de mensajes llamado Message Queue Server Transport (MQTT).

Abstract

Este trabajo tiene como objetivo construir una estructura de comunicación de datos flexible para una máquina de procesamiento de polímeros mediante el empleo de un protocolo basado en editor-suscriptor llamado Message Queue Server Transport (MQTT), que se opera a través de TCP / IP. Incluso cuando se utilizan equipos convencionales, los datos de procesamiento pueden ser medidos y registrados por varios dispositivos en cualquier lugar a través de una comunicación por Internet. Un protocolo basado en mensajes permite una comunicación flexible que supera las deficiencias del protocolo servidor-cliente existente. Varios dispositivos pueden suscribirse a los datos de procesamiento publicados por los dispositivos de origen. El método propuesto facilita la comunicación de datos entre múltiples editores y suscriptores. Este trabajo ha implementado un sistema que publica datos del equipo y sensores adicionales a un agente de mensajes. Los suscriptores pueden monitorear y almacenar los datos de proceso transmitidos por el corredor. El sistema se ha implementado y ejecutado para una línea de extrusión de película para demostrar la efectividad.

Introduction

En la ola de la 4ª revolución industrial, la adquisición y el monitoreo de diversos datos de procesamiento se han convertido en tareas importantes1. En particular, mejorar el proceso de fabricación utilizando datos de proceso y establecer planes de operación eficientes será un objetivo importante de todas las instalaciones de fabricación 2,3. El tiempo de inactividad se puede reducir en gran medida si se puede enviar una alarma fuera de la fábrica o si se puede realizar un mantenimiento predictivo en el tiempo4. Recientemente, se han realizado muchos esfuerzos para el análisis de datos en procesos de polímeros 5,6. Sin embargo, no es fácil llevar a cabo estas tareas debido a las dificultades para adquirir dichos datos de los sistemas existentes7. La estructura jerárquica del control y la instrumentación dificulta la adquisición y comunicación de datos.

En primer lugar, no es posible obtener datos de diferentes máquinas con diferentes fechas de fabricación. Es difícil realizar la comunicación entre diferentes máquinas, ya que esto requiere interoperabilidad entre diferentes buses de campo en formatos propietarios. De esta manera, los métodos de comunicación y los formatos de datos se mantienen privados. Esto ayuda a mantener fácilmente la seguridad de los datos, pero mantiene a los usuarios dependientes del fabricante de la máquina para los servicios y desarrollos futuros. Las computadoras de control recientes, incluida la interfaz hombre-máquina (HMI) conectada a las máquinas de procesamiento de polímeros, están basadas principalmente en Windows en estos días, pero están cargadas de software creado en un entorno de desarrollo propietario. Es posible utilizar controladores lógicos programables (PLC) de diferentes compañías para comunicarse con los sensores o actuadores, pero en muchos casos, el sistema de control de supervisión superior y adquisición de datos (SCADA) depende de las computadoras de control8. Esta práctica ha provocado que numerosos protocolos, buses de campo y sistemas de control compitan en el mercado. Aunque esta complejidad se ha aliviado poco a poco con el tiempo, muchos tipos de buses de campo y protocolos todavía están en uso activo.

Por otro lado, la comunicación entre dispositivos de control y SCADA ha sido estandarizada por la Open Platform Communications United Architecture (OPCUA)9. Además, la comunicación entre SCADA y el Sistema de Ejecución de Fabricación (MES) también se ha realizado principalmente a través de OPCUA. En una estructura jerárquica tan ajustada, no es fácil extraer datos libremente para el monitoreo y análisis de procesos. Por lo general, los datos deben extraerse del SCADA o MES10. Como se mencionó anteriormente, estos sistemas son específicos del proveedor y los formatos de datos rara vez están abiertos. Como resultado, la extracción de datos requiere un apoyo sustancial de los proveedores originales de soluciones de tecnología de la información / tecnología operativa (TI / OT). Esto puede dificultar la adquisición de datos para el monitoreo y el análisis.

En una línea de extrusión de película, el PC de control es supervisado por un sistema SCADA11. El sistema SCADA es operado por un programa informático que no se puede modificar fácilmente. El programa de computadora puede ser editable, pero la edición es bastante costosa y requiere mucho tiempo. Para monitorear y analizar fácilmente los datos de procesamiento, los datos deben ser accesibles desde cualquier ubicación. Para monitorear los datos de procesamiento fuera del sitio, el programa de computadora debe ser capaz de transmitir los datos de procesamiento a Internet12. Además, un método libre abierto reduce los gastos para la adquisición de datos13. Este enfoque permite que el análisis de datos se realice incluso en pequeñas fábricas que no pueden permitirse invertir en soluciones de TI comerciales14.

En este estudio, se emplea un protocolo de mensajes basado en el modelo editor-suscriptor. El transporte de telemetría de Message Queue Server (MQTT) es un protocolo abierto y estándar que permite la mensajería entre varios proveedores de datos y consumidores15. Aquí, proponemos un sistema que adquiere, transmite y monitorea datos utilizando MQTT para instalaciones de fabricación existentes. El sistema se prueba en una línea de extrusión de película para verificar el rendimiento. Los datos del controlador original se transmiten a un dispositivo perimetral a través del protocolo Modbus. Luego, los datos se publican en el corredor. Mientras tanto, dos Raspberry Pis publican las temperaturas y la iluminancia medidas en el mismo corredor. Luego, cualquier dispositivo en Internet puede suscribirse a los datos, seguido de monitorearlos y registrarlos como se muestra en la Figura 1. El protocolo en este trabajo muestra cómo se puede hacer todo el procedimiento.

Protocol

1. Instalación del broker NOTA: Para monitorear y registrar el procesamiento de datos a través de Internet, se debe preparar un sistema informático que transmita los datos. El sistema debe ser accesible tanto por los editores como por los suscriptores, como se muestra en la Figura 2. Por lo tanto, debe tener una dirección IP pública que se conozca antes de cualquier comunicación. Un broker MQTT abierto llamado Eclipse Mosquitto está …

Representative Results

Se ha encontrado que los datos mostrados en la HMI y medidos por la Raspberry Pis fueron monitoreados y registrados en los suscriptores como se muestra en la Figura 5. Como se presenta en el video, los datos de procesamiento se registran en la base de datos. Figura 1: Esquema de la transmisión de dat…

Discussion

Al seguir el protocolo presentado, los datos de procesamiento pueden ser monitoreados y registrados sin costosas soluciones de TI como el MES. Las tecnologías IoT pueden facilitar la adquisición y entrega de datos de máquinas convencionales. Se ha demostrado que el protocolo basado en mensajes, MQTT, sirve con éxito como plataforma para la comunicación de datos para líneas de procesamiento de polímeros. Además, los datos adicionales se pueden medir y transmitir juntos de manera flexible. Los editores adicionales …

Divulgazioni

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Este estudio fue apoyado por el Programa de Investigación financiado por SeoulTech (Universidad Nacional de Ciencia y Tecnología de Seúl).

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

Riferimenti

  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. Ingegneria. 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/it/63717?article_type=t

Play Video

Citazione di questo articolo
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