Prototypowy system monitorowania i sterowania produkcją

Transkrypt

1 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" Streszczenie W referacie scharakteryzowano prototypowy system monitorowania i sterowania produkcją realizowany przez jednostki tworzące wspólnie klaster technologiczny Zielona Kuźnia. Wdrożenie pilotażowe przeprowadzono w firmie Gaweł Zakład Produkcji Śrub w Palikówce k/rzeszowa. System zalicza się do klasy MES (Manufacturing Execution System), bo bezpośrednio wiąże poziom produkcji z planowaniem ERP (Enterprise Resource Planning). W stosunku do stosowanych w dużych przedsiębiorstwach typowych systemów MES wyróżnia go to, że dane z maszyn pobierane są automatycznie poprzez sterowniki PAC, a nie np. wprowadzane ręcznie za pomocą czytników. Drugą cechą jest przeznaczenie dla przedsiębiorstw klasy SME (Small/Medium Scale Enterprise), gdzie wymagania co do elastyczności produkcji są wysokie. Pilotażowa wersja systemu w GZPŚ obejmuje obecnie dwa gniazda produkcyjne liczące po 6 maszyn. W skład systemu wchodzi sterownik embedded PC Beckhoffa z modułami I/O przy maszynach, serwer GlassFish z bazą danych PostgreSQL oraz intranetowe i internetowe stacje klienckie. W każdym gnieździe znajduje się ponadto monitor dotykowy, czytniki kodów kreskowych i RFID, suwmiarka elektroniczna i wieża sygnalizacyjna. Komunikację miedzy sterownikiem a serwerem zrealizowano w technologii Web Services, a miedzy serwerem a stacjami klienckimi w technologii WWW - VPN. Dane dotyczące zlecenia produkcyjnego pobierane są z systemu klasy ERP i wyświetlane na stanowisku operatora maszyny. Programowy moduł statystyk podaje liczby wyprodukowanych sztuk danych asortymentów, określa wydajność maszyn, czas pracy, struktury postojów, dane z kontroli jakości itp. 1. Wprowadzenie Współczesny rynek charakteryzujący się globalizacją i silną konkurencją wymusza na przedsiębiorstwach produkcyjnych wytwarzanie wyrobów w niższych cenach i w coraz krótszym czasie, pomimo wzrostu kosztów czynników produkcji. Tendencjom tym towarzyszy jednocześnie wzrost oczekiwań odnośnie jakości wyrobów, terminowości wykonywania zamówień oraz możliwości realizacji indywidualnych wymagań klientów oraz ich bezpośredniego uczestniczenia zarówno w procesie projektowania jak i produkcji. Pociąga to za sobą, między innymi, konieczność wytwarzania szerokiego asortymentu wyrobów w partiach o małej liczebności i dowolnej kolejności. Aby sprostać wyżej wymienionym wymaganiom powstają nowe koncepcje organizacyjne przeznaczone dla przedsiębiorstw Leszek Trybus, Prototypowy system monitorowania str. 1

2 produkcyjnych np. holonowe, bioniczne czy też fraktalne [1]. Nowa generacja systemów produkcyjnych określana jest mianem Inteligentnych Systemów Produkcyjnych (IMS Intelligent Manufacturing Systems), w których dąży się do zastąpienia procesów sterowanych przez człowieka maszynowym przetwarzaniem danych z wykorzystaniem metod sztucznej inteligencji. Systemy te powinny się charakteryzować, między innymi, decentralizacją i autonomią elementów, elastycznością, rekonfigurowalnością, zdolnością uczenia się, wydajnością, niezawodnością i samo regeneracją. Ważnym elementem koncepcji nowoczesnych systemów produkcyjnych jest wprowadzenie sprzężenia zwrotnego na poziomie bieżącego sterowania procesem produkcyjnym czyli realizacji tzw. nadążnego sterowania produkcją [2]. Dlatego też IMS powinny być wyposażone w możliwość realizacji w czasie rzeczywistym monitorowania i sterowania przebiegiem procesu produkcyjnego jak również posiadać zdolność do pozyskiwania wiedzy ze zgromadzonych danych i wykorzystywania jej do poprawy funkcjonowania systemu. Holonowe struktury organizacyjne tzw. Holonic Manufacturing Systems (HMS) wydają się być najbardziej obiecującymi z praktycznego punktu widzenia [3]. HMS definiują system produkcyjny jako dynamiczną hierarchię kooperujących holonów (tzw. holarchia), czyli autonomicznych i kooperatywnych modułów [1]. Ze względu na podobieństwa koncepcji HMS oraz technologii wieloagentowych, te drugie są uznawane za podstawową technologię służącą do praktycznej implementacji systemów holonowych [4,5]. Praktyczna realizacja założeń IMS wymaga stworzenia w przedsiębiorstwie odpowiedniej platformy programowo-sprzętowej zarówno w warstwie systemu informatycznego jak również w zakresie stosowanych rozwiązań w obszarze automatyki. Wymagana jest ścisła integracja urządzeń automatyki z systemami informatycznymi wraz z możliwością uruchamiania agentów programowych bezpośrednio w urządzeniach realizujących sterownie zasobami produkcyjnymi. Nowe rodzaje sterowników, a przede wszystkim tzw. Programowalne Sterowniki Automatyki (PAC - Programmable Automation Controller) stanowią obiecującą perspektywę dla przemysłowych implementacji IMS. W literaturze wskazuje się na brak sterowników, które łączyłby w jednym rozwiązaniu sprzętowym możliwość sterowania obiektami ze zdolnością do uruchamiania agentów programowych jako jedną z głównych barier uniemożliwiających praktyczne wdrażanie IMS [4]. PAC spełniają te wymagania i sprawiają, że w. w. bariera przestaje być aktualna [6,7]. Opisany w niniejszym artykule projekt jest realizowany w ramach współpracy Politechniki Rzeszowskiej z firmami z klastra Zielona Kuźnia i ma na celu wdrożenie inteligentnego systemu produkcyjnego w fabryce śrub. Dotychczas stworzono i przetestowano prototypową platformę programowo-sprzętową wykorzystującą programowalne sterowniki automatyki. Na aktualnym etapie system jest wykorzystywany głównie do monitorowania produkcji, wsparcia w zakresie kontroli jakości oraz komunikacji z operatorami. Ze względu na dostrzeganą coraz częściej przez firmy produkcyjne potrzebę ścisłej integracji systemów informatycznych np. klasy ERP (Enterprise Resource Planning np. Microsoft Dynamics AX, SAP) z systemami automatyki i urządzeniami produkcyjnymi działającymi na poziomie hali fabrycznej dostępne jest obecnie na rynku oprogramowanie MES (Manufacturing Execution Systems - np. Wonderware MES), które spełnia tę rolę. Podobną funkcję pełnią pakiety MES w energetyce, integrując systemy sterowania DCS z planowaniem ERP [8]. Głównym elementem odróżniającym opisywany projekt od typowych systemów MES jest stworzenie otwartej platformy umożliwiającej w przyszłości implementację wieloagnetowej struktury systemu i wykorzystanie metod sztucznej inteligencji, a w efekcie praktyczne wdrożenie koncepcji IMS. str. 2 Leszek Trybus Prototypowy system monitorowania

3 2. Prototypowy system monitorowania i sterowania produkcją Prototypowa wersja systemu obejmuje aktualnie dwa gniazda produkcyjne zawierające po sześć maszyn realizujących proces tłoczenia śrub. Od 11 miesięcy system w różnych konfiguracjach, obejmujących początkowo jedną zaś obecnie dwanaście maszyn, jest wykorzystywany w codziennym procesie produkcyjnym. W każdym gnieździe produkcyjnym zainstalowano jeden sterownik PAC (embedded PC - CX1020 firmy Beckhoff) z systemem Windows CE, który komunikuje się z 6 maszynami np. za pomocą zdalnych modułów wejść/wyjść i protokołu EtherCAT (rys.1a). a) b) Rys. 1. Struktura systemu (a), struktura oprogramowania dla sterownika PAC (b) Warstwę sprzętową systemu w poszczególnych gniazdach uzupełnia 15 przemysłowy monitor dotykowy podłączony bezpośrednio do sterownika PAC, czytnik kodów kreskowych wykorzystywany między innymi do wczytywania kodów materiałów, czytnik kart RFID służący do autoryzacji operatorów, suwmiarka elektroniczna oraz wieża sygnalizacyjna. W warstwie programowej systemu wyróżnia się trzy główne poziomy [9]: hali fabrycznej, Leszek Trybus, Prototypowy system monitorowania str. 3

4 serwerów danych oraz stacji klienckich WWW. Na poziomie hali fabrycznej główny element systemu to oprogramowanie sterownika PAC, które tworzy (rys.1b): - program PLC odpowiedzialny za sterowanie maszyną i rejestrację sygnałów fizycznych takich jak np. włączenie i wyłączenie maszyny, przełączenie trybów pracy maszyny automatyczy/ręczny, rejestrację liczby wyprodukowanych sztuk, rejestrację mikroprzestojów i ich przyczyn itp.; - moduł działający w warstwie Windows CE umożliwiający wymianę danych pomiędzy programem PLC i pozostałą częścią oprogramowania; - moduł działający w Windows CE odpowiedzialny za przetwarzanie i bezpieczeństwo danych oraz komunikację z serwerem; - graficzny interfejs dla operatora (rys. 2a). Program PLC został napisany w języku ST zaś pozostałe elementy oprogramowania dla PAC w języku C#. Komunikacja pomiędzy serwerem a sterownikami realizowana jest za pośrednictwem sieci Ethernet oraz technologii Web Services i serwera GlassFish. W obrębie serwera działa aplikacja WWW udostępniająca stacjom klienckim dane dotyczące aktualnego stanu urządzeń i procesu produkcyjnego oraz zapewnia dostęp do statystyk. Aplikacja WWW komunikuje się z modułem gromadzenia i przetwarzania danych przy pomocy technologii EJB (Enterprise Java Beans). W systemie wykorzystano bazę danych PostgreSQL. Na obecnym etapie zaimplementowano również podstawową wymianę danych pomiędzy systemem a modułem harmonogramowania produkcji. Szczegółowe dane dotyczące zlecenia produkcyjnego (opis produktu, liczba sztuk, parametry jakościowe) są pobierane z systemu klasy ERP i wyświetlane na stanowisku pracy operatora maszyny przy pomocy graficznego interfejsu (rys. 2a). a) b) Rys. 2. Graficzny interfejs operatora (a), wykres statystyki liczby wyprodukowanych sztuk (b) str. 4 Leszek Trybus Prototypowy system monitorowania

5 Aplikacja dla stacji klienckich wykorzystuje technologię WWW i może działać zarówno w sieci intranet jak i Internet. Dostęp do serwisu WWW wymaga autoryzacji, do realizacji zdalnych połączeń wykorzystano technologię VPN (Virtual Private Network). Do stworzenia aplikacji WWW zastosowano technologie Java EE 5, framework JSF (Java Server Faces), Ajax oraz bibliotekę RichFaces. Aktualnie aplikacja WWW składa się z dwóch głównych modułów tj. monitorowania aktualnego stanu urządzeń oraz statystyk. Moduł monitorowania zapewnia dostęp do aktualnych danych o stanie maszyn, czynnościach wykonywanych przez operatorów i postępie realizacji produkcji. Moduł statystyk umożliwia analizę danych historycznych w tym np. liczby wyprodukowanych sztuk, wydajności maszyn, struktury czasu pracy maszyn i operatorów, struktury postojów i ich powodów, pomiarów dotyczących kontroli jakości itp. Przykładowy wykres dla statystyki liczby wyprodukowanych sztuk pokazano na rys. 2b. 3. Planowane prace Dalsze prace związane z kontynuacją projektu zakładają objęcie systemem kolejnych 58 maszyn oraz włączenie do systemu kluczowych zasobów produkcyjnych kooperantów fabryki śrub zrzeszonych w klastrze Zielona Kuźnia. System umożliwi tworzenie wirtualnych gniazd lub linii produkcyjnych dzięki czemu znacznej poprawie powinna ulec przewidywalność i terminowość realizacji zleceń produkcyjnych. Kolejny obszar rozwoju systemu to maszynowa analiza zebranych danych oraz pozyskiwanie na ich podstawie wiedzy i wniosków odnośnie np. wydajności maszyn i operatorów, wykorzystania materiału, realizacji zleceń oraz możliwości usprawnienia i udoskonalenia procesów produkcyjnych. W tym celu zastosowana zostanie technika drążenia danych, a między innymi reguły asocjacyjne, które posłużą do wykrywania niewłaściwych zachowań operatorów oraz określenia głównych czynników wpływających na wydajność procesu produkcyjnego. Planowana jest również rozbudowa systemu w obszarze inteligentnej diagnostyki maszyn. Efektem końcowym projektu będzie stworzenie inteligentnego systemu monitorującego i sterującego procesem produkcyjnym wraz z wykorzystaniem technik agentowych i sztucznej inteligencji. Skonstruowana struktura programowo-sprzętowa umożliwi implementację w rzeczywistym środowisku produkcyjnym nowoczesnych koncepcji organizacyjnych fabryk. Aktualnie prowadzone są rozmowy odnośnie wdrożenia pilotażowej wersji systemu w jednym z wydziałów WSK PZL Rzeszów. Wstępnie zaakceptowano koncepcję systemu o podobnej konfiguracji sprzętowej obejmującej 2 maszyny. Literatura [1] Zawadzka L., Współczesne problemy i kierunki rozwoju elastycznych systemów produkcyjnych, Wydawnictwo Politechniki Gdańskiej, Gdańsk 2007 [2] Zaborowski M., Sterowanie nadążne zasobami przedsiębiorstwa, Wydawnictwo Pracowni Komputerowej Jacka Skalmierskiego, Gliwice [3] Tharumarajah A., Wells A. J., Nemes L., Comparison of Emerging Manufactruring Concepts, Systems, Man, and Cybernetics, IEEE Conference on, vol.1, pp , Oct [4] Leitão P., Agent-based distributed manufacturing control: A state-of-the-art survey, Engineering Applications of Artificial Intelligence, [5] Colombo A., Schoop R., Neubert R., An Agent-Based Intelligent Control Platform for Industrial Holonic Manufacturing Systems, IEEE Trans. Ind. Elect., vol. 53, no. 1, pp , Feb Leszek Trybus, Prototypowy system monitorowania str. 5

6 [6] Żabiński T., Mączka T., Jędrzejec B., Control and Monitoring System for Intelligent Manufacturing Hardware and Communication Software Structure, Computer Methods and Systems, Kraków, listopad , str [7] Żabiński T., Mączka T., Human System Interface for Manufacturing Control - Industrial Implementation, 3rd International Conference on Human System Interaction, Rzeszów, [8] Trybus L., Systemy SCADA Integracja systemów automatyki z systemami zarządzania, Konf. ROBOTECH 06, Wrocław [9] Mączka T., Czech T., Żabiński T., Innowacyjny system monitorowania i sterowania produkcją jako element fabryki przyszłości, PAR 2/2010. Prototypowy system monitorowania i sterowania produkcją realizowany w klastrze "Zielona Kuźnia" dr Tomasz Żabiński prof. Leszek Trybus Katedra Informatyki i Automatyki Politechnika Rzeszowska str. 6 Leszek Trybus Prototypowy system monitorowania

7 Inteligentne Systemy Produkcyjne (IMS) IMS jest systemem, w którym w znacznym stopniu procesy sterowane przez człowieka zostają zastąpione maszynowym przetwarzaniem danych, wykorzystującym informatyczne technologie sztucznej inteligencji Zawadzka, 2007 Wybrane cechy IMS Nowe koncepcje organizacyjne: holonowe, fraktalne, bioniczne Decentralizacja i autonomia elementów Elastyczność Rekonfigurowalność Zdolność uczenia się Wydajność, niezawodność, samoregeneracja IMS warunki realizacji 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 IMS Urządzenia sterowniki wbudowane embeddedpc monitory oraz panele dotykowe, kamery, RFID zaawansowane czujniki i urządzenia pomiarowe infrastruktura komunikacyjna Sztuczna inteligencja 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 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 TheAmericanCommitteeon VisionaryManufacturingChallenges, 1998 Leszek Trybus, Prototypowy system monitorowania str. 7

8 Efektywne zarządzanie zasobami produkcyjnymi (IMS) Strategia Nadążne sterowanie produkcją Taktyka Działania Operacyjne Harmonogramowanie Sterowanie Produkcją Produkcja Wiedza Wiedza Monitorowanie, Kontrola, Diagnostyka Wiedza Inteligentny System Produkcyjny (IMS) Zielona Kuźnia IMS RARR Politechnika Rzeszowska Katedra Informatyki i Automatyki Bernacki Industrial Services Gaweł Zakład Produkcji Śrub AGH Borimex LIMET SLISZ Consulting BHH MIKROHUTA Elektromechanika str. 8 Leszek Trybus Prototypowy system monitorowania

9 Klaster Technologiczny Zielona Kuźnia Rozwijanie sieci kooperacji pomiędzy przedsiębiorstwami z efektywnym wykorzystaniem środków produkcji kooperantów (maszyny, pracownicy) Spotkanie Rady Partnerów Klastra Zielona Kuźnia, 11 wrzesień 2009, Palikówka Efektywne zarządzanie zasobami produkcyjnymi oraz odpowiednia infrastruktura w poszczególnych przedsiębiorstwach (IMS) umożliwi tworzenie wirtualnych gniazd i linii produkcyjnych STRUKTURA SYSTEMU WERSJA PILOTAŻOWA Główne elementy poziom hali produkcyjnej serwery danych i aplikacji stacje klienckie WWW komunikacja z systemem ERP moduł harmonogramowania Hala produkcyjna sterowniki przemysłowe Embedded PC przemysłowy 15 panel dotykowy czytnik kart RFID czytnik kodów kreskowych suwmiarka elektroniczna Serwery danych i aplikacji serwer aplikacji GlassFish serwer bazodanowy PostgreSQL EJBs/WebServices (Java) Stacje klienckie aplikacja WWW Żabiński, Mączka, Jędrzejec CMS 2009 Leszek Trybus, Prototypowy system monitorowania str. 9

10 STRUKTURA STANOWISKA PILOTAŻOWEGO VPN Żabiński, Mączka HSI 2010 STRUKTURA KOMUNIKACJI NA POZIOMIE HALI PRODUKCYJNEJ Struktura oprogramowania dla Embedded PC program PLC interfejs operatorski moduł komunikacji z bazą danych komunikacja z PLC (protokół ADS) jedna aplikacja, tworzona w C# (.NET CF), działająca pod kontrolą Windows CE.NET 6.0 Żabiński, Mączka, Jędrzejec CMS 2009 str. 10 Leszek Trybus Prototypowy system monitorowania

11 ELEMENTY SYSTEMU INTERFEJSY GRAFICZNE Żabiński, Mączka HSI 2010; Mączka, Czech, Żabiński PAR 2010; Mączka, Czech ISIE 2010 PILOTAŻOWE WDROŻENIE WYBRANYCH ELEMENTÓW SYSTEMU 2009/2010 System obejmuje maszyn czas działania systemu około 11 miesięcy sterowniki, monitory dotykowe, układy we/wy 2 zestawy HSI dla operatorów maszyn: logowanie, powody postojów, pomiary, wczytywanie zleceń serwis www: podgląd on line, statystyki, komunikacja z operatorami zdalny dostęp poprzez VPN PLANOWANE PRACE Włączanie do systemu kolejnych komórek organizacyjnych Moduł harmonogramowania automatycznego wsparcie dla planisty wybór wariantów planu produkcyjnego, zależnych od przyjętego kryterium harmonogramowania śledzenie realizacji planu produkcji i zgłaszanie ostrzeżeń, gdy wypełnienie przewidzianego harmonogramu będzie zagrożone Wykorzystanie metod sztucznej inteligencji wykrywanie niewłaściwych zachowań operatora, powodujących przestoje określanie rodzaju czynników oraz stopnia ich wpływu na proces produkcyjny wsparcie w zakresie wyboru operatorów i maszyn do realizacji zleceń produkcyjnych minimalizacja liczby awarii i maksymalizacja efektywność produkcji (analiza danych historycznych) Diagnostyka parku maszynowego i monitorowanie procesów produkcyjnych Opracowanie wieloagentowej struktury systemu Leszek Trybus, Prototypowy system monitorowania str. 11