Name: Comunicação de dados com base em MQTT em um processo de extrusão de polímeros (Vídeo) | JoVE Journal
Uploaded: 2022-07-15T13:00:00.000+00:00
Duration: 8 min 15 s
Description: Aprenda a implementar comunicação de dados MQTT em processos de extrusão de polímeros. Este método permite monitoramento remoto em tempo real e integração de equipamentos legados em sistemas modernos de supervisão.

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Este estudo foi apoiado pelo Programa de Pesquisa financiado pela SeoulTech (Universidade Nacional de Ciência e Tecnologia de Seul).

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.
<ol><li>Conecte um computador à Internet dando um endereço IP público. Dê o endereço na configuração IP do sistema operacional.</li>
	<li>Instale um software de corretor como o Eclipse Mosquitto no computador. Baixe o arquivo de instalação usando um navegador e execute-o.</li>
	<li>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.</li>
</ol>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.
<ol><li>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.</li>
	<li>Instale o Python3 no computador. Baixe o arquivo do instalador usando um navegador e execute-o.</li>
	<li>Instale o PyModbus16. Baixe o arquivo do instalador usando um navegador e execute-o.</li>
	<li>Examine o controlador de extrusão com HMI controlando a máquina e conecte o controlador de extrusão ao editor principal.</li>
	<li>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.</li>
	<li>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))</li>
	<li>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</li>
	<li>Importe o paho.mqtt.client após a instalação de opas-mqtt por pip instalar paho-mqtt17 .</li>
	<li>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</li>
</ol>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.
<ol><li>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.</li>
	<li>Instale o Python3 no Raspberry Pi pelos seguintes comandos na linha de comando: sudo apt atualização sudo apt instalar Python3 ocioso3</li>
	<li>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()</li>
	<li>Importação paspas.mqtt.cliente.</li>
	<li>Reutilize o código na seção 2 para conectar e publicar dados ao corretor.</li>
</ol>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.
<ol><li>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).</li>
	<li>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.</li>
	<li>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")</li>
	<li>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.</li>
	<li>Exiba os dados recebidos na GUI executando o código construído.</li>
</ol>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.
<ol><li>Selecione um dispositivo de assinante para registrar os dados.</li>
	<li>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.</li>
	<li>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.</li>
	<li>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()</li>
</ol>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.
<ol><li>Conecte o controlador de extrusão, o editor principal e os editores adicionais à porta Intranet via ethernet.</li>
	<li>Conecte uma porta ethernet do corretor à intranet e a outra à Internet.</li>
	<li>Conecte os assinantes à Internet repetindo o passo 4.1 para todos eles.</li>
</ol>7. Execução
NOTA: Para testar todo o sistema, iniciamos a linha de extrusão e executamos todos os códigos Python e Mosquitto.
<ol><li>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.</li>
	<li>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.</li>
</ol>

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<li>Dilda, V., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Manufacturing%3A+Analytics+unleashes+productivity+and+profitability%5BTitle%5D)+AND+%22McKinsey+%26+Company%22%5BJournal%5D)">Manufacturing: Analytics unleashes productivity and profitability.</a> McKinsey & Company. , https://www.mckinsey.com/business-functions/operations/our-insights/manufacturing-analytics-unleashes-productivity-and-profitability (2017).</li>
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<li>Nwanya, S. C., Udofia, J. I., Ajayi, O. O. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Optimization+of+machine+downtime+in+the+plastic+manufacturing%5BTitle%5D)+AND+%22Cogent+Engineering%22%5BJournal%5D)">Optimization of machine downtime in the plastic manufacturing.</a> Cogent Engineering. 4 (1), 1335444(2017).</li>
<li>Zhou, T., Song, Z., Sundmacher, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Big+data+creates+new+opportunities+for+materials+research%3A+A+review+on+methods+and+applications+of+machine+learning+for+materials+design%5BTitle%5D)+AND+%22Engineering%22%5BJournal%5D)">Big data creates new opportunities for materials research: A review on methods and applications of machine learning for materials design.</a> Engineering. 5 (6), 1017-1026 (2019).</li>
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<li>Boyes, H., Hallaq, B., Cunningham, J., Watson, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+industrial+internet+of+things+%28IIoT%29%3A+An+analysis+framework%5BTitle%5D)+AND+%22Computers+in+Industry%22%5BJournal%5D)">The industrial internet of things (IIoT): An analysis framework.</a> Computers in Industry. 101, 1-12 (2018).</li>
</ol>

Os autores não declaram conflitos de interesse.

Seguindo o protocolo apresentado, os dados de processamento podem ser monitorados e registrados sem soluções de TI caras, como o MES. As tecnologias de IoT podem facilitar a aquisição e o armazenamento de dados de máquinas convencionais. Foi demonstrado que o protocolo baseado em mensagens, MQTT, serve com sucesso como uma plataforma de comunicação de dados para linhas de processamento de polímeros. Além disso, dados adicionais podem ser medidos e transmitidos de forma flexível em conjunto. Os editores adicionais emprega...

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 sistemasexistentes 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 computadoresde 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.

<table><tbody><tr><td>Dispositivo de borda</td><td>Adavantech</td><td>UNO 420</td><td>Intel Atom E3815 Máquina</td></tr><tr><td>de extrusão de filme</td> sem ventoinha <td>EM Coréia</td><td>Não disponível</td><td>Para produção de filme de 450 mm</td></tr><tr><td>Pydroid</td><td>IIEC</td><td>Não disponível</td><td>Dispositivos Android</td></tr><tr><td>Python3</td><td>Python Software Foundataion</td><td>Não disponível</td><td>Windows, Linux</td></tr><tr><td>Raspberry Pi 4</td><td>CanaKit</td><td>Não disponível Kit</td><td>padrão</td> disponível</tr></tbody></table>

comunicação de dados com base em mqtt em um processo de extrusão de polímeros

Data Communication Based on MQTT in a Polymer Extrusion Process

Este trabalho visa construir uma estrutura flexível de comunicação de dados para uma máquina de processamento de polímeros, empregando um protocolo baseado em editor-assinante chamado Message Queuing Telemetry Transport (MQTT), que é operado via TCP/IP. Mesmo usando equipamentos convencionais, os dados de processamento podem ser medidos e registrados por vários dispositivos em qualquer lugar através de uma comunicação com a Internet. Um protocolo baseado em mensagens permite uma comunicação flexível que supere as deficiências do protocolo servidor-cliente existente. Vários dispositivos podem assinar os dados de processamento publicados por dispositivos de origem. O método proposto facilita a comunicação de dados entre vários editores e assinantes. Este trabalho implementou um sistema que publica dados do equipamento e sensores adicionais a um corretor de mensagens. Os assinantes podem monitorar e armazenar os dados do processo retransmitidos pelo corretor. O sistema foi implantado e executado para uma linha de extrusão de filme para demonstrar a eficácia.

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.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/63717/63717fig01.jpg"> Figura 1: Esboço da transmissão de dados utilizando o protocolo...

Este trabalho propõe um método flexível para comunicação de dados entre um sistema de extrusão de filme e dispositivos de monitoramento com base em um protocolo de mensagem chamado Message Queuing Telemetry Transport (MQTT).

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

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

O protocolo neste trabalho permite a construção de uma estrutura flexível de comunicação de dados para uma máquina de processamento de polímeros, empregando um código de protocolo baseado em um editor baseado em um membro MQTT. Mesmo quando se usa um equipamento clássico, os dados de processamento podem ser observados e registrados por vários dispositivos em qualquer lugar da internet. O protocolo facilita a comunicação de dados entre vários editores e vários assinantes.Implementamos um sistema que publica dados de processamento de uma linha de extrusão existente para os dispositivos de subscrição através de um dispositivo de corretor. Os dados de um controlador de extrusão legado foram interpretados em um dispositivo e enviados ao corretor. Adição de dispositivos para temperaturas ambientes em dois locais diferentes e durante o processamento também publicam os dados para o corretor.Em seguida, a corretora retransmite os dados para dispositivos assinantes interessados nesses dados. Para exibir e gravar os dados. O sistema de assinantes foi projetado e construído.Desde que todos os códigos para os dispositivos participantes foram escritos em Python. O código pode ser reutilizado nos dispositivos com diferentes sistemas operacionais. Finalmente, o sistema é implantado e testado para linha para demonstrar a validade Primeira instalação do corretor.Para começar a configurar o sistema de corretores MQTT para que ele possa monitorar e registrar dados de processamento pela internet. Para que um dispositivo corretor transmita tais dados, ele deve ser acessível tanto por editores quanto por assinantes. Conecte um sistema de computador à internet com um endereço IP público para que o corretor possa ser acessado tanto por editores quanto por assinantes.Em seguida, na instalação do computador, software de corretor aberto como eclipse mosquito usar uma ferramenta de teste como lente MQTT para examinar a operabilidade dos corretores MQTT. Segundo, a preparação do editor principal. Agora vamos preparar o dispositivo principal do editor.Como mencionado anteriormente, este computador publica os dados da máquina via MQTT para o corretor. Os dados legados devem ser interpretados e reembalados para serem enviados. Isso geralmente pode ser feito por RS-485 ou ethernet.A conexão no nível de hardware deve ser verificada dependendo do tipo de barramento. A máquina de extrusão considerada envia dados via Modbus através de uma porta ethernet, para adquirir dados da máquina de extrusão e publicá-los. Coloque um computador como o principal editor no site da máquina.Nesse computador instale o Python três como o ambiente de software. Em seguida, instale o Pi Modbus para ativar a conectividade e a comunicação do Modbus. Examine os códigos de função Modbus do controlador de extrusão e conecte-os ao editor principal.Identifique totalmente os dados e o endereço associado e os códigos Modbus da máquina usando uma ferramenta Modbus, como a pesquisa Modbus ou o mestre do mod Q no editor principal. Em seguida, escreva um código Python no editor que recupera os dados do controlador de extrusão. Além disso, combine fluxo de dados via PCIE USB RS-232 e RS-485 de outros dispositivos.Importe o cliente de pontos de ponto Opaho dot E implemente o código para conectar e publicar dados ao corretor. Terceiro, preparação adicional do editor. Além da editora principal, vamos empregar dispositivos IOT adicionais para adquirir e publicar temperaturas ambientes e luminosidade de filme.Para fazer isso. Dois dispositivos Raspberry Pi foram empregados. Cada dispositivo publica os dados medidos para o corretor como o principal editor faz.Coloque os dispositivos perto dos locais do sensor. Em seguida, instale o Python três nos dispositivos e implemente o código para adquirir os dados do sensor. Os dados do sensor são transmitidos por I2C para o sensor de iluminação e por GPIO para as temperaturas.Reutilize o código Python anterior para publicar os dados. Graças à independência do dispositivo python. O código para janelas pode ser reutilizado para o Raspberry Pis.Em quarto lugar, assinantes configurado. Agora vamos explicar como subscrever os dados de processamento. Como dito anteriormente, qualquer dispositivo na internet pode receber os dados através do corretor.Novamente, os dados podem ser processados e visualizados por um código Python. Em um dispositivo conectado à internet instale um ambiente Python adequado dependendo do dispositivo e do sistema operacional. Por exemplo, em um dispositivo Android pydroid 3 deve ser instalado em vez de Python 3, em seguida, importar tanto paho ponto MQTT ponto cliente e paho ponto MQTT ponto assinar para se conectar e receber dados da corretora.Em seguida, construa uma interface de usuário conforme necessário com base no Pi QT5. Uma vez que a implementação desta parte é bastante longa e pode ser trabalhosa. Os detalhes não são mais descritos aqui com este código exibir os dados recebidos na GUI.Saiba também que aplicativos existentes, como a ferramenta MQT na loja de aplicativos, podem receber os dados. Quinto, registro de dados. Para registrar os dados durante o monitoramento, o Python deve ser capaz de acessar um banco de dados.Neste trabalho, os dados são gravados em um arquivo de acesso da Microsoft. Considerando a escala de dados e a disponibilidade de software. Selecione um dispositivo de assinante para registrar os dados.Em seguida, importe pyodbc no código Python para acessar o banco de dados. Para registrar os dados de processamento, envie uma consulta ao banco de dados pelo código Python. Para recuperar os dados registrados, envie outra consulta ao banco de dados.Uma vez recuperados os dados, os dados podem ser analisados reestruturando os dados conforme necessário. Uma tabela legível em uma planilha pode ser construída instantaneamente. Sexto, implantação.Depois de todos os itens desenvolvidos, os códigos Python devem ser implantados em cada dispositivo. O modo de conexão com fio ou sem fio não é importante, mas é preciso garantir que cada dispositivo possa acessar o corretor. Isso significa que o corretor joga como um portal na fronteira entre a internet e a internet para o propósito de segurança.Aqui para manter uma melhor segurança conecte o controlador de extrusão ao editor principal e os editores adicionais à internet. Em seguida, conecte uma porta ethernet do corretor à internet e outra à internet para monitorar e registrar os dados de processamento. Conecte os assinantes à internet conforme necessário.Sétima, execução. Para testar todo o sistema, inicie a linha de extrusão. Próxima vez que ligar todos os dispositivos do computador.Em seguida, inicie o software de corretor Mosquito, e execute todos os códigos Python. Resultados representativos. Como resultado da execução do sistema projetado e implementado, os dados de processamento são monitorados e visualizados.Os dados podem ser mostrados de várias maneiras, incluindo gráficos e tabelas, mesmo em um dispositivo móvel os dados podem ser monitorados e gravados. Além disso, os dados são registrados e recuperados para serem analisados. Conclusão Verificou-se que os dados mostrados no IHH e medidos pelos PIs de Framboesa são monitorados e registrados nos assinantes.Seguindo o protocolo apresentado, os dados de processamento podem ser monitorados e registrados sem soluções caras de TI, como o MES.

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Engineering

Engenharia

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