Name: Comunicación de datos basada en MQTT en un proceso de extrusión de polímeros (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2022-07-15T13:00:00.000+00:00
Duration: 8 min 15 s
Description: Aprenda a implementar comunicación de datos MQTT en procesos de extrusión de polímeros. Este protocolo permite monitorear en tiempo real equipos heredados desde múltiples dispositivos conectados a internet.

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

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 instalado en el sistema13.
<ol><li>Conecte una computadora a Internet dando una dirección IP pública. Proporcione la dirección en la configuración IP del sistema operativo.</li>
	<li>Instale un software de intermediario como Eclipse Mosquitto en la computadora. Descargue el archivo de instalación utilizando un navegador y ejecútelo.</li>
	<li>Pruebe el broker con un programa de prueba como MQTT Lens. Descargue MQTT Lens utilizando un navegador e instálelo. Luego, asegúrese de que los mensajes publicados estén suscritos.</li>
</ol>2. Preparación del editor principal
NOTA: Este equipo publica los datos de la máquina a través de MQTT a través de TCP en el intermediario. Los datos heredados deben interpretarse y reempaquetarse para enviarlos. Esto generalmente se puede hacer por RS485 o Ethernet. La conexión a nivel de hardware debe verificarse en función del tipo de bus. La máquina de extrusión envía los datos a través de Modbus a través de un puerto Ethernet.
<ol><li>Coloque físicamente una computadora en el sitio de la máquina y configúrela como el editor principal. NOTA: Aunque no es obligatorio, se seleccionó una computadora industrial en este trabajo.</li>
	<li>Instale Python3 en la computadora. Descargue el archivo de instalación utilizando un navegador y ejecútelo.</li>
	<li>Instale PyModbus16. Descargue el archivo de instalación utilizando un navegador y ejecútelo.</li>
	<li>Examine el controlador de extrusión con HMI controlando la máquina y conecte el controlador de extrusión al editor principal.</li>
	<li>Identifique completamente los datos y la dirección correspondiente en el protocolo Modbus de la máquina utilizando una herramienta Modbus como ModbusPoll o QModMaster. Asegúrese de que los datos de la máquina enviados se muestren en las celdas correspondientes de la herramienta Modbus.</li>
	<li>Escriba un código Python en el PC del publicador que recupere los datos del controlador de extrusión. NOTA: Aquí hay un ejemplo de código: desde pyModbusTCP.client importar ModbusClient cliente = ModbusClient(host="192.168.1.***", port=***, unit_id=***) client.open() ExtrusionData = str(client.read_holding_registers(1000, 58))</li>
	<li>Combine flujos de datos adicionales de otros dispositivos a través de PCIe, USB, RS232 y RS485. NOTA: Esto es sencillo. Una vez que se obtiene una cadena de datos adicional, simplemente agregue los datos al flujo de datos existente, lo que se hace mediante el siguiente código: ExtrusionData += AdditionalData</li>
	<li>Importe el paho.mqtt.client después de instalar paho-mqtt por pip install paho-mqtt17 .</li>
	<li>Implemente el código para conectar y publicar datos en el intermediario. Nota : consulte el siguiente ejemplo de código: url="117.xx.xxx.xx"; puerto = 1883; nombre de usuario = "****"; contraseña = "xxxxx"; topic = "Extrusora" mqttc = mqtt. Cliente() mqttc.username_pw_set (nombre de usuario, contraseña) mqttc.connect(host=url, port=port) mqttc.loop_start() ExtrusionData = str(client.read_holding_registers(1000, 58)) Pub1= mqttc.publish(topic, ExtrusionData)) Pub1.wait_for_publish()</li>
</ol>3. Preparación adicional del editor
NOTA: Este equipo también publica los datos de la máquina a través de MQTT a través de TCP en el intermediario. A veces, se requiere una medición adicional que no se puede hacer en el editor principal. Los dispositivos de Internet de las cosas (IoT) como Raspberry Pi y Arduino pueden asumir el papel. En este trabajo, se empleó Raspberry Pi para datos de temperatura y datos de iluminancia. El procedimiento es similar a la sección 2 del protocolo.
<ol><li>Coloque una Raspberry Pi cerca de la ubicación del sensor. NOTA: Dado que la distancia de cableado es limitada, la Raspberry Pi no se puede colocar muy lejos de la ubicación de medición. Sin embargo, como la vecindad del extrusor está muy caliente, el dispositivo debe colocarse al menos a 1 m de distancia de la ubicación de medición.</li>
	<li>Instale Python3 en la Raspberry Pi mediante los siguientes comandos en la línea de comandos: actualización de sudo apt sudo apt install Python3 idle3</li>
	<li>Implemente el código para adquirir los datos del sensor. Los datos del sensor se pueden transmitir a través de I2C o GPIO. NOTA: Consulte el siguiente ejemplo de código para obtener datos de temperatura adicionales a través de GPIO: desde max6675 importar MAX6675 cs_pin1 = 24; clock_pin1 = 25; data_pin1 = 18 cs_pin2 = 9; clock_pin2 = 11; data_pin2 = 19 unidades = "C" termopar1 = MAX6675(cs_pin1, clock_pin1, data_pin1, unidades) termopar2 = MAX6675(cs_pin2, clock_pin2, data_pin2, unidades) T1 = termopar1.get() T2 = termopar2.get()</li>
	<li>Importar paho.mqtt.client.</li>
	<li>Reutilice el código de la sección 2 para conectar y publicar datos en el intermediario.</li>
</ol>4. Configuración del suscriptor
NOTA: Cualquier dispositivo en Internet puede recibir los datos de procesamiento a través del corredor. Los datos son procesados y visualizados también por un código Python. En caso de que el desarrollo sea difícil, se pueden emplear aplicaciones disponibles como MQTT Client en Google Play y MQT Tool en App Store. Dado que la implementación de la interfaz de usuario es bastante larga, los detalles no se describen aquí. También tenga en cuenta que las aplicaciones existentes, como MQT Tool en App Store, pueden recibir los datos.
<ol><li>Contrate un dispositivo para la suscripción a Internet. Asegúrese de una conexión física por cable y, a continuación, ejecute un ping a la IP del intermediario en la línea de comandos (por ejemplo, ping 117.xx.xxx.xx).</li>
	<li>Instale un entorno Python adecuado según el dispositivo y el sistema operativo. Por ejemplo, instale Pydroid3 en un dispositivo Android en lugar de Python3 desde Google Play.</li>
	<li>Importe paho.mqtt.client y paho.mqtt.subscribe para conectarse y recibir datos del intermediario. Nota : consulte el siguiente ejemplo de código: importar paho.mqtt.client como mqtt importar paho.mqtt.subscribe como suscribirse url="117.xx.xxx.xx"; puerto = 1883; nombre de usuario = "****"; contraseña = "xxxxx"; topic = "Extrusora" mqttc.username_pw_set (nombre de usuario, contraseña) mqttc.connect(host=url, port=port) mqttc.subscribe(tema, 0) mqttc.loop_start() Sub1 = subscribe.simple(topic, hostname=url) ExtruderData = Sub1.payload.decode("utf-8")</li>
	<li>Cree una interfaz de usuario según sea necesario utilizando PyQT5. NOTA: Esta parte es muy larga y se centra en la representación gráfica de los datos recibidos en lugar de la comunicación. El código correspondiente se proporciona como datos complementarios.</li>
	<li>Muestre los datos entrantes en la GUI ejecutando el código generado.</li>
</ol>5. Registro de datos
NOTA: Los datos de procesamiento se pueden escribir en una base de datos durante la supervisión. En este trabajo, se eligió una base de datos a escala de laboratorio. Los datos se conectan a un archivo de Microsoft Access para escribir y recuperar fácilmente desde un equipo de usuario. Además, una tabla se puede construir instantáneamente mediante una consulta para analizar datos en una hoja de cálculo como Microsoft Excel.
<ol><li>Seleccione un dispositivo de suscriptor para registrar los datos.</li>
	<li>Importe pyodbc ejecutando "pip install pyodbc" en la línea de comandos para que el código Python acceda a la base de datos como se muestra en la Figura 318.</li>
	<li>Envíe una consulta a la base de datos mediante el código Python para registrar los datos de procesamiento. Consulte el código de Python en la Figura 3 para el método.</li>
	<li>Envíe una consulta a la base de datos para recuperar los datos registrados. NOTA: A continuación se proporciona un ejemplo de código para la recuperación de datos: importar pyodbc x para x en pyodbc.drivers() if x.startswith('Microsoft Access Driver')] conn_str = ( r'DRIVER={Controlador de Microsoft Access (*.mdb, *.accdb)};' r'DBQ=C:\Usuarios\data_analysis\db1.accdb;' ) cnxn = pyodbc.connect(conn_str) crsr = cnxn.cursor() para table_info en crsr.tables(tableType='TABLE'): print(nombre_tabla_table_info.) sql = """\ SELECCIONAR * DESDE Process_Condition """ crsr = cnxn.execute(sql) para fila en crsr: RetrievedData = pd.read_sql(sql, cnxn) crsr.close() cnxn.close()</li>
</ol>6. Despliegue
NOTA: Si todos los dispositivos se pueden conectar a Internet, la configuración es simple. Sin embargo, para proteger los datos del lado de la máquina, los editores solo pueden estar en la intranet. En este caso, el corredor puede ser una puerta de entrada a Internet. Para ser así, el broker debe estar equipado con dos adaptadores ethernet, uno de los cuales debe tener una dirección IP pública. Después de desarrollar todos los elementos, los códigos deben implementarse en cada dispositivo como se muestra en la Figura 4. El modo de conexión, cableado o inalámbrico, no es importante, pero debe estar asegurado para que cada dispositivo pueda acceder al corredor. Esto significa que el intermediario puede actuar como una puerta de enlace en la frontera entre la intranet e Internet por motivos de seguridad. Por supuesto, incluso si todos los dispositivos están expuestos a Internet, no hay ningún problema desde el punto de vista de la comunicación.
<ol><li>Conecte el controlador de extrusión, el editor principal y los editores adicionales al puerto de intranet a través de Ethernet.</li>
	<li>Conecte un puerto Ethernet del broker a la intranet y el otro a Internet.</li>
	<li>Conecte a los suscriptores a Internet repitiendo el paso 4.1 para todos ellos.</li>
</ol>7. Ejecución
NOTA: Para probar todo el sistema, iniciamos la línea de extrusión y ejecutamos todos los códigos python y Mosquitto.
<ol><li>Inicie el proceso de extrusión. En el HMI de la máquina, ajuste las temperaturas y encienda el calentador tocando el botón de la pantalla HMI. Una vez que se alcanza la temperatura requerida, inicie la rotación del tornillo para extruir la masa fundida del polímero.</li>
	<li>Encienda todas las computadoras, inicie el software del corredor en el dispositivo del corredor mediante el comando "net start mosquitto" y luego ejecute los códigos de Python para monitorear y registrar los datos de procesamiento según sea necesario. NOTA: El orden de los pasos 7.1 y 7.2 se puede invertir. Los códigos de Python se pueden ejecutar simplemente escribiendo "python3 xxxxx.py" en la línea de comandos seguido de presionar Enter. Agregue este comando a los programas de inicio para evitar escribir el comando cada vez que se reinicie el dispositivo.</li>
</ol>

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</ol>

Los autores declaran que no hay conflictos de intereses.

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 empleado...

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.

<table><tbody><tr><td>Dispositivo periférico</td><td>Adavantech</td><td>UNO 420</td><td>Intel Atom E3815</td></tr><tr><td>Máquina de extrusión de película</td> sin ventilador <td>EM Corea</td><td>No disponible</td><td>Para la producción de película de 450 mm</td></tr><tr><td>Pydroid</td><td>IIEC</td><td>No disponible</td><td>Dispositivos Android</td></tr><tr><td>Python3</td><td>Python Software Foundataion</td><td>no disponible Windows</td><td>, Linux</td></tr><tr><td>Raspberry Pi 4</td><td>CanaKit</td><td>No </td><td>Kit estándar</td> disponible</tr></tbody></table>

comunicación de datos basada en mqtt en un proceso de extrusión de polímeros

Data Communication Based on MQTT in a Polymer Extrusion Process

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.

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.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/63717/63717fig01.jpg"> Figura 1: Esquema de la transmisión de dato...

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).

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

This work aims at building a flexible data communication structure for a polymer processing machine by employing a publisher-subscriber based protocol ...

El protocolo en este trabajo permite construir una estructura de comunicación de datos flexible para una máquina de procesamiento de polímeros mediante el empleo de un código de protocolo basado en suscriptores de editor MQTT. Incluso cuando se utiliza un equipo clásico de procesamiento, los datos pueden ser observados y registrados por varios dispositivos en cualquier lugar de Internet. El protocolo facilita la comunicación de datos entre múltiples editores y múltiples suscriptores.Hemos implementado un sistema que publica el procesamiento de datos de una línea de extrusión existente a los dispositivos de suscripción a través de un dispositivo de intermediario. Los datos de un controlador de extrusión heredado se han interpretado en un dispositivo y se han enviado al intermediario. Los dispositivos de adición para temperaturas ambiente en dos ubicaciones diferentes y durante el procesamiento también publican los datos al corredor.Luego, el corredor transmite los datos a los dispositivos de suscriptores que están interesados en esos datos. Para mostrar y registrar los datos. El sistema de abonado ha sido diseñado y construido.Ya que todo el código para los dispositivos participantes se ha escrito en Python. El código se puede reutilizar en los dispositivos con diferentes sistemas operativos. Finalmente, el sistema se implementa y se prueba para la línea para demostrar la validez de la instalación del primer intermediario.Para comenzar a configurar el sistema de agente MQTT para que pueda supervisar y registrar el procesamiento de datos a través de Internet. Para que un dispositivo de intermediario transmita dichos datos, debe ser accesible tanto para los editores como para los suscriptores. Conecte un sistema informático a Internet con una dirección IP pública para que tanto los editores como los suscriptores puedan acceder al corredor.Luego, en la instalación de la computadora, el software de corredor abierto como Eclipse Mosquito utiliza una herramienta de prueba como la lente MQTT para examinar la operatividad de los corredores MQTT. En segundo lugar, la preparación del editor principal. Ahora preparemos el dispositivo principal del editor.Como se mencionó anteriormente, esta computadora publica los datos de la máquina a través de MQTT en el corredor. Los datos heredados deben interpretarse y reempaquetarse para enviarlos. Esto generalmente se puede hacer por RS-485 o Ethernet.La conexión en el nivel de hardware debe verificarse en función del tipo de bus. La máquina de extrusión considerada envía datos a través de Modbus a través de un puerto Ethernet, para adquirir datos de la máquina de extrusión y publicarlos. Coloque un equipo como editor principal en el sitio del equipo.En esa computadora, instale Python tres como entorno de software. Luego instale Pi Modbus para habilitar la conectividad y la comunicación Modbus. Examine los códigos de función Modbus del controlador de extrusión y conéctelo al editor principal.Identifique completamente los datos y la dirección asociada y los códigos Modbus de la máquina utilizando una herramienta Modbus como Modbus poll o Q mod master en el editor principal. A continuación, escriba un código Python en el publicador que recupere los datos del controlador de extrusión. Además, combine el flujo de datos a través de PCIE USB RS-232 y RS-485 desde otros dispositivos.Importe el cliente de puntos MQTT paho dot e implemente el código para conectar y publicar datos en el intermediario. En tercer lugar, la preparación adicional del editor. Además de la editorial principal, empleamos dispositivos IOT adicionales para adquirir y publicar la temperatura ambiente y la iluminancia de la película.Para ello. Se han empleado dos dispositivos Raspberry Pi. Cada dispositivo publica los datos medidos en el corredor como lo hace el editor principal.Coloque los dispositivos cerca de las ubicaciones de los sensores. Luego instale Python tres en los dispositivos e implemente el código para adquirir los datos del sensor. Los datos del sensor son transmitidos por I2C para el sensor de iluminancia y por GPIO para las temperaturas.Reutilice el código Python anterior para publicar los datos. Gracias a la independencia del dispositivo de Python. El código para Windows se puede reutilizar para raspberry pis.Cuarto, configuración de suscriptores. Ahora vamos a explicar cómo suscribirse a los datos de procesamiento. Como se indicó anteriormente, cualquier dispositivo en Internet puede recibir los datos a través del corredor.Una vez más, los datos pueden ser procesados y visualizados por un código Python. En un dispositivo conectado a Internet, instale un entorno Python adecuado según el dispositivo y el sistema operativo. Por ejemplo, en un dispositivo Android, Pydroid 3 debe instalarse en lugar de Python 3, luego importar tanto el cliente de punto MQTT de punto paho como el punto paho MQTT se suscriben para conectarse y recibir datos del corredor.A continuación, cree una interfaz de usuario según sea necesario basada en Pi QT5. Dado que la implementación de esta parte es bastante larga y puede ser laboriosa. Los detalles no se describen más a fondo aquí con este código que muestra los datos entrantes en la GUI.También sepa que las aplicaciones existentes, como la herramienta MQT en la tienda de aplicaciones, pueden recibir los datos. Quinto, el registro de datos. Para registrar los datos durante el monitoreo, Python debería poder acceder a una base de datos.En este trabajo, los datos se escriben en un archivo de acceso de Microsoft. Teniendo en cuenta la escala de datos y la disponibilidad de software. Seleccione un dispositivo de suscriptor para registrar los datos.A continuación, importe pyodbc en el código Python para acceder a la base de datos. Para registrar los datos de procesamiento, envíe una consulta a la base de datos mediante el código Python. Para recuperar los datos registrados, envíe otra consulta a la base de datos.Una vez que se recuperan los datos, los datos se pueden analizar reestructurando los datos según sea necesario. Una tabla legible en una hoja de cálculo se puede construir instantáneamente. Sexto, el despliegue.Después de desarrollar todos los elementos, los códigos python deben implementarse en cada dispositivo. El modo de conexión por cable o inalámbrico no es importante, pero debe asegurarse de que cada dispositivo pueda acceder al corredor. Esto significa que el corredor juega como una puerta de enlace en la frontera entre Internet e Internet con fines de seguridad.Aquí para mantener una mejor seguridad conecte el controlador de extrusión el editor principal y los editores adicionales a Internet. Luego conecte un puerto Ethernet del corredor a Internet y el otro a Internet para monitorear y registrar los datos de procesamiento. Conecte a los suscriptores a Internet según sea necesario.Séptimo, ejecución. Para probar todo el sistema, inicie la línea de extrusión. A continuación, encienda todos los dispositivos informáticos.Luego inicie el software de corredor Mosquito y ejecute todos los códigos de Python. Resultados representativos. Como resultado de la ejecución del sistema diseñado e implementado, los datos de procesamiento son monitoreados y visualizados.Los datos se pueden mostrar de varias maneras, incluidos gráficos y tablas, incluso en un dispositivo móvil los datos se pueden monitorear y registrar. Además, los datos se registran y recuperan para ser analizados. Conclusión Se ha encontrado que los datos mostrados en el HMI y medidos por los IP de Raspberry son monitoreados y registrados en los suscriptores.Al seguir el protocolo presentado, los datos de procesamiento pueden ser monitoreados y registrados sin costosas soluciones de TI como el MES.

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