Comunicação de dados com base em MQTT em um processo de extrusão de polímeros

Na onda da 4ª revolução industrial, a aquisição e monitoramento de diversos dados de processamento tornaram-se importantes tarefas¹. Em particular, melhorar o processo de fabricação utilizando dados de processos e estabelecer planos de operação eficientes será um objetivo importante de todas as instalações fabris ^2,3. O tempo de inatividade pode ser muito reduzido se um alarme pode ser enviado para fora da fábrica ou se a manutenção preditiva pode ser realizada no tempo⁴. Recentemente, muitos esforços foram feitos para análise de dados nos processos de polímeros ^5,6. No entanto, não é fácil realizar essas tarefas devido às dificuldades na aquisição desses dados dos sistemas^{existentes 7}. A estrutura hierárquica do controle e da instrumentação dificulta a aquisição e comunicação dos dados.

Em primeiro lugar, não é possível obter dados de diferentes máquinas com diferentes datas de fabricação. É difícil perceber a comunicação entre diferentes máquinas, pois isso requer interoperabilidade entre diferentes ônibus de campo em formatos proprietários. Dessa forma, os métodos de comunicação e os formatos de dados são mantidos em sigilo. Isso ajuda a manter facilmente a segurança dos dados, mas mantém os usuários dependentes da construção de máquinas para os serviços e desenvolvimentos futuros. Os computadores de controle recentes, incluindo a interface homem-máquina (HMI) ligada a máquinas de processamento de polímeros, são principalmente baseados no Windows nos dias de hoje, mas são carregados com software criado em um ambiente de desenvolvimento proprietário. É possível usar controladores lógicos programáveis (PLCs) de diferentes empresas para se comunicar com os sensores ou atuadores, mas, em muitos casos, o sistema de controle de supervisão superior e aquisição de dados (SCADA) depende dos computadores^{de controle 8}. Essa prática tem causado inúmeros protocolos, ônibus de campo e sistemas de controle para competir no mercado. Embora essa complexidade tenha sido aliviada pouco a pouco ao longo do tempo, muitos tipos de ônibus e protocolos ainda estão em uso ativo.

Por outro lado, a comunicação entre dispositivos de controle e SCADA foi padronizada pela Open Platform Communications United Architecture (OPCUA)⁹. Além disso, a comunicação entre a SCADA e o Sistema de Execução de Manufatura (MES) também tem sido feita principalmente através da OPCUA. Em uma estrutura hierárquica tão apertada, não é fácil extrair dados livremente para monitoramento e análise de processos. Normalmente, os dados devem ser extraídos do SCADA ou MES¹⁰. Como mencionado anteriormente, esses sistemas são específicos do fornecedor, e os formatos de dados raramente estão abertos. Como resultado, a extração de dados requer suporte substancial dos fornecedores originais de soluções de tecnologia da informação/tecnologia operacional (TI/OT). Isso pode dificultar a aquisição de dados para monitoramento e análise.

Em uma linha de extrusão de filme, o PC de controle é supervisionado por um sistema SCADA¹¹. O sistema SCADA é operado por um programa de computador que não pode ser facilmente modificado. O programa de computador pode ser editável, mas a edição é bastante cara e demorada. Para monitorar e analisar facilmente os dados de processamento, os dados devem ser acessíveis a partir de qualquer local. Para monitorar os dados de processamento longe do site, o programa de computador deve ser capaz de transmitir os dados de processamento para a Internet¹². Além disso, um método livre e aberto reduz os gastos para a aquisição de dados¹³. Essa abordagem permite que a análise de dados seja realizada mesmo em pequenas fábricas que não podem se dar ao luxo de investir em soluções comerciais de TI¹⁴.

Neste estudo, é empregado um protocolo de mensagens baseado no modelo editor-assinante. O Message Queuing Telemetry Transport (MQTT) é um protocolo aberto e padrão que permite mensagens entre vários provedores de dados e consumidores¹⁵. Aqui, propomos um sistema que adquira, transmita e monitora dados usando MQTT para instalações de fabricação existentes. O sistema é testado em uma linha de extrusão de filme para verificar o desempenho. Os dados do controlador original são transmitidos para um dispositivo de borda através do protocolo Modbus. Em seguida, os dados são publicados para o corretor. Enquanto isso, dois Raspberry Pis publicam as temperaturas medidas e a iluminação para o mesmo corretor. Em seguida, qualquer dispositivo na Internet pode assinar os dados, seguido de monitoramento e registro, conforme mostrado na Figura 1. O protocolo neste trabalho mostra como todo o procedimento pode ser feito.

1. Instalação de corretores

NOTA: Para monitorar e registrar os dados de processamento via Internet, um sistema de computador que transmite os dados deve ser preparado. O sistema deve ser acessível tanto pelos editores quanto pelos assinantes, como mostrado na Figura 2. Assim, ele precisa ter um endereço IP público que seja conhecido antes de qualquer comunicação. Um corretor aberto de MQTT chamado Eclipse Mosquitto está instalado no sistema¹³.

1. Conecte um computador à Internet dando um endereço IP público. Dê o endereço na configuração IP do sistema operacional.
2. Instale um software de corretor como o Eclipse Mosquitto no computador. Baixe o arquivo de instalação usando um navegador e execute-o.
3. Teste o corretor com um programa de teste como o MQTT Lens. Baixe mqtt lens usando um navegador e instale-o. Em seguida, certifique-se de que as mensagens publicadas sejam subscritas.

2. Preparação do editor principal

NOTA: Este computador publica os dados da máquina via MQTT sobre TCP para o corretor. Os dados legados devem ser interpretados e reembalados para serem enviados. Isso geralmente pode ser feito por RS485 ou Ethernet. A conexão no nível de hardware deve ser verificada dependendo do tipo de barramento. A máquina de extrusão envia os dados via Modbus através de uma porta Ethernet.

1. Coloque fisicamente um computador no site da máquina e configure-o como o editor principal.
   NOTA: Embora não seja obrigatório, um computador industrial foi selecionado neste trabalho.
2. Instale o Python3 no computador. Baixe o arquivo do instalador usando um navegador e execute-o.
3. Instale o PyModbus¹⁶. Baixe o arquivo do instalador usando um navegador e execute-o.
4. Examine o controlador de extrusão com HMI controlando a máquina e conecte o controlador de extrusão ao editor principal.
5. Identifique totalmente os dados e o endereço correspondente no protocolo Modbus da máquina usando uma ferramenta Modbus como ModbusPoll ou QModMaster. Certifique-se de que os dados da máquina enviados sejam mostrados nas células correspondentes da ferramenta Modbus.
6. Escreva um código Python no PC do editor que recupera os dados do controlador de extrusão.
   NOTA: Aqui está um exemplo de código:
   de pyModbusTCP.cliente importação ModbusClient
   cliente = ModbusClient(host="192.168.1.***", port=***, unit_id=***)
   cliente.open()
   ExtrusionData = str(client.read_holding_registers(1000, 58))
7. Mescla fluxos de dados adicionais de outros dispositivos via PCIe, USB, RS232 e RS485.
   NOTA: Isso é simples. Uma vez que uma sequência de dados adicional seja obtida, basta adicionar os dados ao fluxo de dados existente, que é feito pelo seguinte código:
   ExtrusãoData += Dados adicionais
8. Importe o paho.mqtt.client após a instalação de opas-mqtt por pip instalar paho-mqtt¹⁷ .
9. Implemente o código para conectar e publicar dados ao corretor.
   NOTA: Consulte o seguinte exemplo de código:
   url="117.xx.xxx.xx"; porto = 1883; nome de usuário = "****"; senha = "xxxxx"; tópico = "Extrusor"
   mqttc = mqtt. Cliente() Cliente()
   mqttc.username_pw_set (nome de usuário,senha)
   mqttc.connect(host=url, port=port)
   mqttc.loop_start
   ExtrusionData = str(client.read_holding_registers(1000, 58))
   Pub1= mqttc.publish(tópico, ExtrusionData))
   Pub1.wait_for_publish

3. Preparação adicional do editor

NOTA: Este computador também publica os dados da máquina via MQTT sobre TCP para o corretor. Às vezes, é necessária uma medida adicional que não pode ser feita no editor principal. Dispositivos de Internet das Coisas (IoT) como Raspberry Pi e Arduino podem assumir o papel. Neste trabalho, raspberry Pi foi empregado para dados de temperatura e dados de iluminação. O procedimento é semelhante ao protocolo seção 2.

1. Coloque um Raspberry Pi perto do local do sensor.
   NOTA: Como a distância de fiação é limitada, o Raspberry Pi não pode ser colocado muito longe do local de medição. No entanto, como a proximidade da extrusora é muito quente, o dispositivo precisa ser colocado a pelo menos 1 m de distância do local de medição.
2. Instale o Python3 no Raspberry Pi pelos seguintes comandos na linha de comando:
   sudo apt atualização
   sudo apt instalar Python3 ocioso3
3. Implemente o código para adquirir os dados do sensor. Os dados do sensor podem ser transmitidos via I²C ou GPIO.
   NOTA: Consulte o seguinte exemplo de código para obter dados adicionais de temperatura via GPIO:
   de max6675 importação 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 = termocouple1.get()
   T2 = termocoupla2.get()
4. Importação paspas.mqtt.cliente.
5. Reutilize o código na seção 2 para conectar e publicar dados ao corretor.

4. Configuração do assinante

NOTA: Qualquer dispositivo na Internet pode receber os dados de processamento através do corretor. Os dados são processados e visualizados também por um código Python. Caso o desenvolvimento seja difícil, aplicativos disponíveis como MQTT Client no Google Play e MQT Tool na App Store podem ser empregados. Como a implementação da interface do usuário é bastante longa, os detalhes não são descritos aqui. Observe também que aplicativos existentes, como a Ferramenta MQT na App Store, podem receber os dados.

1. Acione um dispositivo para assinatura da Internet. Certifique-se de uma conexão física do cabo e execute um ping para o IP do corretor na linha de comando (por exemplo, ping 117.xx.xxx.xx).
2. Instale um ambiente Python adequado dependendo do dispositivo e do SISTEMA OPERACIONAL. Por exemplo, instale o Pydroid3 em um dispositivo android em vez do Python3 do Google Play.
3. Importe tanto opaho.mqtt.client quanto opas.mqtt.subscribe para se conectar e receber dados do corretor.
   NOTA: Consulte o seguinte exemplo de código:
   importar opas.mqtt.cliente como mqtt
   importar opas.mqtt.inscreva-se como subscrever
   url="117.xx.xxx.xx"; porto = 1883; nome de usuário = "****"; senha = "xxxxx"; tópico = "Extrusor"
   mqttc.username_pw_set (nome de usuário, senha)
   mqttc.connect(host=url, port=port)
   mqttc.subscribe (tópico, 0)
   mqttc.loop_start
   Sub1 = subscribe.simple (tópico, hostname=url)
   ExtruderData = Sub1.payload.decode ("utf-8")
4. Construa uma interface de usuário conforme necessário usando o PyQT5.
   NOTA: Esta parte é muito longa e se concentra na representação gráfica dos dados recebidos em vez de comunicação. O código correspondente é fornecido como dados complementares.
5. Exiba os dados recebidos na GUI executando o código construído.

5. Registro de dados

NOTA: Os dados de processamento podem ser escritos em um banco de dados durante o monitoramento. Neste trabalho, foi escolhido um banco de dados em escala de laboratório. Os dados estão conectados a um arquivo do Microsoft Access para gravar e recuperar facilmente de um computador de usuário. Além disso, uma tabela pode ser incorporada instantaneamente por uma consulta para analisar dados em uma planilha como o Microsoft Excel.

1. Selecione um dispositivo de assinante para registrar os dados.
2. Importe pyodbc executando "pip install pyodbc" na linha de comando para que o código Python acesse o banco de dados, conforme mostrado na Figura 3¹⁸.
3. Envie uma consulta ao banco de dados pelo código Python para registrar os dados de processamento. Consulte o código Python na Figura 3 para o método.
4. Envie uma consulta ao banco de dados para recuperação dos dados registrados.
   NOTA: Um exemplo de código para recuperação de dados é dado abaixo:
   importação pyodbc
   x para x em pyodbc.drivers() se x.startswith ('Microsoft Access Driver')]
   conn_str = (
   r'DRIVER={Microsoft Access Driver (*.mdb, *.accdb)};'
   r'DBQ=C:\Users\data_analysis\db1.accdb;'
   )
   cnxn = pyodbc.connect (conn_str)
   crsr = cnxn.cursor()
   para table_info em crsr.tables(tableType='TABLE'):
   impressão (table_info.table_name)
   sql = ""\\
   SELECIONE * A PARTIR de Process_Condition
   """
   crsr = cnxn.execute(sql)
   para linha em crsr:
   Dados recuperados = pd.read_sql(sql, cnxn)
   crsr.close()
   cnxn.close()

6. Implantação

NOTA: Se todos os dispositivos puderem ser conectados à Internet, a configuração será simples. No entanto, para proteger os dados laterais da máquina, os editores podem estar apenas na intranet. Neste caso, o corretor pode ser uma porta de entrada para a Internet. Para isso, o corretor deve ser equipado com dois adaptadores ethernet, um dos quais deve ter um endereço IP público. Depois que todos os itens forem desenvolvidos, os códigos devem ser implantados em cada dispositivo, conforme mostrado na Figura 4. O modo de conexão, com fio ou sem fio, não é importante, mas tem que ser protegido para que cada dispositivo possa acessar o corretor. Isso significa que o corretor pode atuar como um portal na fronteira entre a intranet e a Internet para fins de segurança. Claro que, mesmo que todos os dispositivos estejam expostos à Internet, não há problema do ponto de vista da comunicação.

1. Conecte o controlador de extrusão, o editor principal e os editores adicionais à porta Intranet via ethernet.
2. Conecte uma porta ethernet do corretor à intranet e a outra à Internet.
3. Conecte os assinantes à Internet repetindo o passo 4.1 para todos eles.

7. Execução

NOTA: Para testar todo o sistema, iniciamos a linha de extrusão e executamos todos os códigos Python e Mosquitto.

1. Inicie o processo de extrusão. No HMI da máquina, defina as temperaturas e ligue o aquecedor tocando o botão na tela do HMI. Uma vez alcançada a temperatura necessária, inicie a rotação do parafuso para extrusir o derretimento do polímero.
2. Ligue todos os computadores, inicie o software de corretor no dispositivo de corretor pelo comando "net start mosquitto", e então execute os códigos Python para monitorar e registrar os dados de processamento conforme necessário.
   NOTA: A ordem da etapa 7.1 e da etapa 7.2 pode ser invertida. Os códigos Python podem ser executados simplesmente digitando "python3 xxxxx.py" na linha de comando seguido de pressionar Enter. Adicione este comando aos programas de inicialização para evitar digitar o comando toda vez que o dispositivo reinicializar.

Verificou-se que os dados mostrados no IHM e medidos pelo Raspberry Pis foram monitorados e registrados nos assinantes, como mostrado na Figura 5. Conforme apresentado no vídeo, os dados de processamento são registrados no banco de dados.

Figura 1: Esboço da transmissão de dados utilizando o protocolo MQTT. O corretor retransmite a mensagem dos editores para os assinantes. Os editores deste diagrama são o editor principal e o editor adicional (Raspberry Pi). O editor principal está diretamente conectado à máquina de extrusão para receber os dados. O número de assinantes não é limitado enquanto a capacidade de rede permitir. Os assinantes podem republicar os dados para outros assinantes para gravá-los em um banco de dados como o Microsoft Access. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figura 2: Fluxo de dados por publicação, corretagem e assinatura em uma linha de extrusão de filmes. Os dados de processamento são publicados pelos sistemas físicos representados na caixa superior esquerda. Para o assinante, um código Python criando uma interface de usuário gráfico é escrito com base no PyQt5 para exibir os dados recebidos na tela. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figura 3: Registrando os dados subscritos em um arquivo MS Access via ODBC. Para estabelecer uma conexão com o Microsoft Access, o ODBC foi empregado. O código Python usando o pyodbc é escrito para a conexão, que permite o registro e análise transmitindo consultas geradas pelos usuários. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figura 4: Implantação de todo o sistema. O dispositivo de corretor no prédio 2 requer duas portas ethernet, uma para a intranet e outra para a Internet. Para segurança, os editores estão conectados à intranet, enquanto os assinantes estão conectados à Internet. O corretor requer um endereço IP público para ser acessado fora do campus. Como resultado, qualquer dispositivo na Internet pode assinar os dados publicados. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figura 5: Executar o sistema de monitoramento de dados durante o funcionamento da linha de extrusão de filme. Os dados de processamento podem ser monitorados durante a operação de extrusão (inferior direito) uma vez que todo o sistema tenha sido implantado. Os dados mostrados no HMI (canto superior direito) são publicados do lado de fora. Após o início do corretor, os códigos do editor e dos dispositivos de assinante devem ser executados. Então, os fluxos de dados começam como planejado no sistema. Usando os dados recebidos, a linha de extrusão filmada pode ser monitorada e exibida (inferior esquerda). Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Dados Complementares. Clique aqui para baixar este Arquivo.

Os autores não declaram conflitos de interesse.