Podstawowe cechy IMS

Wielkość: px

Rozpocząć pokaz od strony:

Download "2013-05-16. Podstawowe cechy IMS"

Aneta Czerwińska
8 lat temu
Przeglądów:

1 IMS jest systemem, w którym w znacznym stopniu ergotransformacyjność zostaje zastąpiona maszynowym przetwarzaniem danych, wykorzystującym informatyczne technologie sztucznej inteligencji Zawadzka, Współczesne Problemy i Kierunki Rozwoju Elastycznych Systemów Produkcyjnych, 2007 Podstawowe cechy IMS minimalizowanie udziału czynnika ludzkiego w realizacji procesów produkcyjnych zarządzanie materiałem i składnikami wymaganymi do realizacji produkcji w sposób automatyczny w obszarach, w których jest to możliwe monitorowanie i sterowanie procesami i operacjami produkcyjnymi rekomendowanie i podejmowanie natychmiastowych działań w celu przeciwdziałania przestojom i wytwarzaniu wadliwych produktów realizowanie czynności obsługowych dział utrzymania ruchu kontrolowanie poprawności i efektywności realizacji procesów i operacji produkcyjnych diagnozowanie maszyn i utrzymywanie integralności produkcji Oztemel, Intelligent Manufacturing System, Strategia System Monitorowania i Sterowania Produkcją Artificial-intelligence-supported Manufacturing Systems Wybrane elementy tradycyjnego systemu produkcyjnego są przekształcane do inteligentnego odpowiednika bądź wspomagane systemem inteligentnym zaś pozostałe elementy funkcjonują w sposób tradycyjny Taktyka Działania Operacyjne Artificial-intelligence-integrated Manufacturing Systems System produkcyjny i inteligentny działają niezależnie ale mogą ze sobą współpracować Harmonogramowanie Sterowanie Produkcją Produkcja Totally Intelligent Manufacturing Systems System inteligentny jest sercem systemu produkcyjnego sterując całym procesem System inteligentny podejmuje decyzje i komunikuje się z operatorami gdy jest to wymagane Monitorowanie, Kontrola, Diagnostyka Oztemel, Intelligent Manufacturing System,

materiałem i składnikami wymaganymi do realizacji produkcji w sposób automatyczny w obszarach, w których jest to możliwe monitorowanie i sterowanie procesami i operacjami produkcyjnymi rekomendowanie

Third party C programming tool Struktura systemu informatycznego pełna integracja z urządzeniami na hali fabrycznej pełna integracja z systemami automatyki elektroniczny obieg dokumentów i informacji

urządzenia pomiarowe infrastruktura komunikacyjna Inteligencja obliczeniowa pozyskiwanie wiedzy ze zgromadzonych danych wspomaganie decyzji np.

2 Third party C programming tool Struktura systemu informatycznego pełna integracja z urządzeniami na hali fabrycznej pełna integracja z systemami automatyki elektroniczny obieg dokumentów i informacji zaawansowane systemy HSI (Human System Interface) struktura wieloagentowa Urządzenia sterowniki PAC, komputery przemysłowe monitory oraz panele dotykowe, kamery, RFID zaawansowane czujniki i urządzenia pomiarowe infrastruktura komunikacyjna Inteligencja obliczeniowa pozyskiwanie wiedzy ze zgromadzonych danych wspomaganie decyzji np. kierownictwa, planisty systemy ekspertowe analiza efektywności wykorzystywania zasobów Sterowanie i monitorowanie produkcji monitorowanie on-line stanu produkcji i zasobów harmonogramowanie produkcji nadążne sterowanie produkcją zaawansowana diagnostyka urządzeń i procesów The Future of Manufacturing in Europe , The Challenge for Sustainability - Institute for Prospective Technological Studies, 2003 Visionary Manufacturing Challenges for 2020 The American Committee on Visionary Manufacturing Challenges, Jedno środowisko - wiele zdań Integracja systemów automatyki z systemami informatycznymi TwinCAT 3 zintegrowany z Visual Studio Platforma otwarta skalowalna modułowa rozproszona Vision Robotics Instrumentation & Measurement Advanced Diagnostics PLC, MC (Motion Control) Konfiguracja, uruchamianie, diagnostyka i usuwanie błędów Tworzenie modułów programowych działających w czasie rzeczywistym (IEC , C/C++ or Matlab/Simulink) Tworzenie oprogramowania dla warstwy systemu operacyjnego (.NET, C#) TwinCAT 3 Engineering Environment (based on the MS Visual Studio 2010) System-Manager: IO PLC Motion Control C/C++ Safety others programming environment Non real time C# /.NET IEC real time Object oriented extensions C / C++ Matlab / Simulink Realtime Workshop IEC Compiler Microsoft C Compiler Simulation Modeling & Advanced Control 7 TwinCAT Transport Layer - ADS TwinCAT 3 Runtime 8 2

TwinCAT - Condition Monitoring Library Jedno urządzenie do wielu zadań PAC (Programmable Automation Controller) - Programowalny Sterownik Automatyki EL3632 EL3632 piezoelektryczne czujniki wibracji

com 10 Zapotrzebowanie przemysłu 2008 Powstanie Klastra Zielona Kuźnia 2009 Projekt IMS Intelligent Manufacturing System platforma programowo-sprzętowa umożliwiająca praktyczną realizację IMS

3 TwinCAT - Condition Monitoring Library Jedno urządzenie do wielu zadań PAC (Programmable Automation Controller) - Programowalny Sterownik Automatyki EL3632 EL3632 piezoelektryczne czujniki wibracji norma IEPE 5V, 16 bitów, sygnałów o częstotliwości do 20 khz Zapotrzebowanie przemysłu 2008 Powstanie Klastra Zielona Kuźnia 2009 Projekt IMS Intelligent Manufacturing System platforma programowo-sprzętowa umożliwiająca praktyczną realizację IMS rozwiązania dające realne korzyści polskim przedsiębiorstwom produkcyjnym grupa docelowa: małe i średnie przedsiębiorstwa (MŚP) stopniowe wdrażanie systemu prowadzenie prac w zakresie integracji systemów automatyki i informatyki rozwijania i wykorzystania metod inteligencji obliczeniowej w systemach produkcyjnych Stanowiska pilotażowe (6, ) Projekt POIG, działanie 8.2, GZPŚ, Gaweł Zakład Produkcji Śrub Czas działania: od maja 2009 Liczba maszyn: 70 (108) WSK Wydział W65 Czas działania: od września 2010 Liczba maszyn: 6 Zakład Metalurgiczny WSK Czas działania: od kwietnia 2011 Liczba maszyn: 3 Limet Czas działania: od marca 2012 Liczba maszyn: 6 Odlewnia Ciśnieniowa META-ZEL Czas działania: od lutego 2011 Liczba maszyn: 9 WSK Wydział W53 Czas działania: od stycznia 2012 Liczba maszyn: 1 Cel: monitorowanie drgań Elektromechanika Czas działania: od marca 2012 Liczba maszyn:

4 Projekt NCBiR - WSK NCBiR, Projekt INNOTECH, ścieżka programowa In-Tech, faza badawcza Optymalizacja i nadzór procesu obróbki skrawaniem cienkościennych zespołów silników lotniczych z zastosowaniem metod inteligencji obliczeniowej WSK, PRz (WBMiL, WEiI) Czas realizacji: 36 miesięcy, rozpoczęcie projektu: styczeń 2013 Łączne nakłady: zł, dofinansowanie: 59%, WSK: 62%, PRz: 38% Nauki inżynieryjne i techniczne/inżynieria mechaniczna/inżynieria lotnicza i kosmiczna Produkcja statków powietrznych, statków kosmicznych i podobnych maszyn Obróbka skrawaniem, optymalizacja, diagnostyka maszyn, zespoły cienkościenne, inteligentne systemy wytwarzania Java EE: EJB, JPA, web services, JSF logika biznesowa, interfejsy Compact Framework,.NET Framework, Windows Forms interfejsy operatorskie (sterowniki, terminale, stacje PC HSI) serwer aplikacji GlassFish serwer bazodanowy PostgreSQL SVN, Maven, Jenkins kontrola wersji, zarządzanie budowaniem, ciągła integracja Mantis, Redmine zgłaszanie błędów, komunikacja w zespole Activiti, Smooks TwinCAT, język ST II Nagroda w XXVII Ogólnopolskim Konkursie na Najlepsze Prace Magisterskie z Zakresu Informatyki i jej Zastosowań Polskie Towarzystwo Informatyczne, 2010 I Nagroda w Konkursie na Najlepszą Pracę Dyplomową Wydziału Elektrotechniki i Informatyki PRz Stowarzyszenie Elektryków Polskich, Oddział Rzeszów, 2010 Nagroda Primus Inter Pares Wydział Elektrotechniki i Informatyki PRz 2010 Nagrody Rektora PRz dla studentów 2010 (2)

inżynieryjne i techniczne/inżynieria mechaniczna/inżynieria lotnicza i kosmiczna Produkcja statków powietrznych, statków kosmicznych i podobnych maszyn Obróbka skrawaniem, optymalizacja, diagnostyka

Podobne dokumenty

Prototypowy system monitorowania i sterowania produkcją

Tomasz Żabiński, Leszek Trybus Katedra Informatyki i Automatyki Politechnika Rzeszowska ltrybus@prz-rzeszow.pl Prototypowy system monitorowania i sterowania produkcją realizowany w klastrze "Zielona Kuźnia"