Summary
Bu çalışma, Message Queuing Telemetri Aktarımı (MQTT) adı verilen bir ileti protokolünü temel alan film ekstrüzyon sistemi ile izleme aygıtları arasındaki veri iletişimi için esnek bir yöntem önermektedir.
Abstract
Bu çalışma, TCP/IP üzerinden çalıştırılan Message Queuing Telemetry Transport (MQTT) adlı yayımcı-abone tabanlı bir protokol kullanarak polimer işleme makinesi için esnek bir veri iletişim yapısı oluşturmayı amaçlamaktadır. Geleneksel ekipman kullanılırken bile, işleme verileri İnternet iletişimi yoluyla herhangi bir yerde çeşitli cihazlar tarafından ölçülebilir ve kaydedilebilir. İleti tabanlı protokol, varolan sunucu-istemci protokolünün eksikliklerinin üstesinden gelen esnek iletişime olanak tanır. Birden fazla cihaz, kaynak cihazlar tarafından yayınlanan işleme verilerine abone olabilir. Önerilen yöntem, birden fazla yayıncı ve abone arasındaki veri iletişimini kolaylaştırır. Bu çalışma, ekipmandan ve ek sensörlerden gelen verileri bir mesaj aracısına yayınlayan bir sistem uygulamıştır. Aboneler, komisyoncu tarafından iletilen süreç verilerini izleyebilir ve saklayabilir. Sistem, etkinliği göstermek için bir film ekstrüzyon hattı için konuşlandırıldı ve çalıştırıldı.
Introduction
4. sanayi devrimi dalgasında, çeşitli işleme verilerinin elde edilmesi ve izlenmesi önemli görevler haline gelmiştir1. Özellikle, süreç verilerini kullanarak üretim sürecinin iyileştirilmesi ve verimli işletme planlarının oluşturulması, tüm üretim tesislerinin önemli bir hedefi olacaktır 2,3. Fabrikadan bir alarm gönderilebiliyorsa veya4. zamanda kestirimci bakım yapılabiliyorsa arıza süresi büyük ölçüde azaltılabilir. Son zamanlarda, polimer proseslerinde veri analizleri için birçok çaba sarf edilmiştir 5,6. Ancak mevcut sistemlerden bu tür verilerin elde edilmesinde yaşanan zorluklar nedeniyle bu görevleri yerine getirmek kolay değildir7. Kontrol ve enstrümantasyonun hiyerarşik yapısı, veri toplama ve iletişimi zorlaştırır.
Öncelikle farklı üretim tarihlerine sahip farklı makinelerden veri elde etmek mümkün değildir. Farklı makineler arasındaki iletişimi gerçekleştirmek zordur, çünkü bu, tescilli formatlardaki farklı fieldbus'lar arasında birlikte çalışabilirlik gerektirir. Bu sayede iletişim yöntemleri ve veri formatları gizli tutulur. Bu, veri güvenliğinin kolayca korunmasına yardımcı olur, ancak kullanıcıları hizmetler ve gelecekteki gelişmeler için makine üreticisine bağımlı tutar. Polimer işleme makinelerine bağlı insan-makine arayüzü (HMI) de dahil olmak üzere son kontrol bilgisayarları bugünlerde çoğunlukla Windows tabanlıdır, ancak tescilli bir geliştirme ortamında oluşturulan yazılımlarla yüklenir. Sensörler veya aktüatörlerle iletişim kurmak için farklı şirketlerden programlanabilir mantık kontrolörleri (PLC'ler) kullanmak mümkündür, ancak çoğu durumda, üst denetleyici kontrol ve veri toplama (SCADA) sistemi kontrol bilgisayarlarına bağlıdır8. Bu uygulama, çok sayıda protokol, fieldbus ve kontrol sisteminin pazarda rekabet etmesine neden olmuştur. Bu karmaşıklık zamanla yavaş yavaş hafifletilmiş olsa da, birçok fieldbus ve protokol türü hala aktif kullanımdadır.
Öte yandan, kontrol cihazları ve SCADA arasındaki iletişim, Open Platform Communications United Architecture (OPCUA)9 tarafından standartlaştırılmıştır. Ayrıca, SCADA ile Üretim Yürütme Sistemi (MES) arasındaki iletişim de ağırlıklı olarak OPCUA aracılığıyla yapılmıştır. Bu kadar sıkı bir hiyerarşik yapıda, süreç izleme ve analizi için verileri serbestçe çıkarmak kolay değildir. Genellikle, verilerin SCADA veya MES10'dan çıkarılması gerekir. Daha önce de belirtildiği gibi, bu sistemler satıcıya özgüdür ve veri biçimleri nadiren açıktır. Sonuç olarak, veri ayıklama işlemi orijinal bilgi teknolojisi/operasyonel teknoloji (BT/OT) çözüm satıcılarından önemli ölçüde destek gerektirir. Bu, izleme ve analiz için veri toplamayı engelleyebilir.
Bir film ekstrüzyon hattında, kontrol PC'si bir SCADA sistemi11 tarafından denetlenir. SCADA sistemi kolayca değiştirilemeyen bir bilgisayar programı ile işletilmektedir. Bilgisayar programı düzenlenebilir olabilir, ancak düzenleme oldukça pahalı ve zaman alıcıdır. İşleme verilerini kolayca izlemek ve analiz etmek için, verilere herhangi bir konumdan erişilebilmelidir. İşleme verilerini siteden uzakta izlemek için, bilgisayar programı işleme verilerini Internet12'ye aktarabilmelidir. Ayrıca, açık ücretsiz bir yöntem, veri toplama masraflarını azaltır13. Bu yaklaşım, ticari BT çözümlerine yatırım yapmayı göze alamayan küçük fabrikalarda bile veri analizinin yapılmasına olanak tanır14.
Bu çalışmada yayıncı-abone modeline dayalı bir mesaj protokolü kullanılmıştır. Message Queuing Telemetri Aktarımı (MQTT), birden çok veri sağlayıcısı ile tüketiciler arasında ileti gönderilmesine olanak tanıyan açık ve standart bir protokoldür15. Burada, mevcut üretim tesisleri için MQTT kullanarak veri elde eden, ileten ve izleyen bir sistem öneriyoruz. Sistem, performansı doğrulamak için bir film ekstrüzyon hattında test edilir. Orijinal kontrolörden gelen veriler, Modbus protokolü aracılığıyla bir uç cihaza iletilir. Ardından, veriler komisyoncuya yayınlanır. Bu arada, iki Raspberry ölçülen sıcaklıkları ve aydınlatmayı aynı komisyoncuya yayınlar. Ardından, İnternet'teki herhangi bir cihaz verilere abone olabilir, ardından Şekil 1'de gösterildiği gibi izleyebilir ve kaydedebilir. Bu çalışmadaki protokol, tüm prosedürün nasıl yapılabileceğini göstermektedir.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
1. Broker kurulumu
NOT: İnternet üzerinden işlenen verilerin izlenmesi ve kaydedilmesi için, verileri aktaran bir bilgisayar sistemi hazırlanmalıdır. Sisteme Şekil 2'de gösterildiği gibi hem yayıncılardan hem de abonelerden erişilebilmelidir. Bu nedenle, herhangi bir iletişimden önce bilinen genel bir IP adresine sahip olması gerekir. Sistem13'e Eclipse Mosquitto adlı açık bir MQTT brokeri yüklenir.
- Genel bir IP adresi vererek bir bilgisayarı Internet'e bağlayın. Adresi işletim sisteminin IP ayarında verin.
- Bilgisayara Eclipse Mosquitto gibi bir aracı yazılımı yükleyin. Yükleme dosyasını bir tarayıcı kullanarak indirin ve çalıştırın.
- Aracıyı MQTT Lens gibi bir test programı ile test edin. MQTT Lens'i bir tarayıcı kullanarak indirin ve yükleyin. Ardından, yayımlanan iletilerin abone olduğundan emin olun.
2. Ana yayıncı hazırlığı
NOT: Bu bilgisayar, makine verilerini TCP üzerinden MQTT aracılığıyla aracıya yayımlar. Eski veriler yorumlanmalı ve gönderilmek üzere yeniden paketlenmelidir. Bu genellikle RS485 veya Ethernet ile yapılabilir. Donanım düzeyindeki bağlantı, veri yolu türüne bağlı olarak doğrulanmalıdır. Ekstrüzyon makinesi, verileri Modbus üzerinden bir Ethernet portu üzerinden gönderir.
- Makine sitesine fiziksel olarak bir bilgisayar yerleştirin ve ana yayımcı olarak ayarlayın.
NOT: Zorunlu olmamakla birlikte, bu çalışmada endüstriyel bir bilgisayar seçilmiştir. - Python3'ü bilgisayara yükleyin. Yükleyici dosyasını bir tarayıcı kullanarak indirin ve çalıştırın.
- PyModbus16'yı yükleyin. Yükleyici dosyasını bir tarayıcı kullanarak indirin ve çalıştırın.
- HMI makineyi kontrol ederek ekstrüzyon kontrolörünü inceleyin ve ekstrüzyon kontrolörünü ana yayıncıya bağlayın.
- ModbusPoll veya QModMaster gibi bir Modbus aracı kullanarak Modbus protokolündeki verileri ve ilgili adresi makineden tam olarak tanımlayın. Gönderilen makine verilerinin Modbus aracının ilgili hücrelerinde gösterildiğinden emin olun.
- Yayımcı bilgisayarına ekstrüzyon denetleyicisinden verileri alan bir Python kodu yazın.
NOT: İşte bir kod örneği:
pyModbusTCP.client import ModbusClient sitesinden
client = ModbusClient(host="192.168.1.***", port=***, unit_id=***)
client.open()
ExtrusionData = str(client.read_holding_registers(1000, 58)) - PCIe, USB, RS232 ve RS485 aracılığıyla diğer cihazlardan gelen ek veri akışlarını birleştirin.
NOT: Bu basittir. Ek bir veri dizesi elde edildikten sonra, verileri aşağıdaki kodla yapılan mevcut veri akışına eklemeniz yeterlidir:
ExtrusionData += AdditionalData - paho-mqtt'yi pip install paho-mqtt17 ile yükledikten sonra paho.mqtt.client dosyasını içe aktarın.
- Verileri aracıya bağlamak ve yayımlamak için kodu uygulayın.
Not: aşağıdaki kod örneğine bakın:
url="117.xx.xxx.xx"; bağlantı noktası = 1883; kullanıcı adı = "****"; şifre = "xxxxx"; topic = "Ekstruder"
mqttc = mqtt. İstemci()
mqttc.username_pw_set(kullanıcı adı, şifre)
mqttc.connect(host=url, port=port)
mqttc.loop_start()
ExtrusionData = str(client.read_holding_registers(1000, 58))
Pub1= mqttc.publish(konu, ExtrusionData))
Pub1.wait_for_publish()
3. Ek yayıncı hazırlığı
NOT: Bu bilgisayar ayrıca makine verilerini TCP üzerinden MQTT aracılığıyla aracıya yayımlar. Bazen, ana yayıncı üzerinde yapılamayan ek ölçümler gerekebilir. Raspberry Pi ve Arduino gibi Nesnelerin İnterneti (IoT) cihazları rol alabilir. Bu çalışmada sıcaklık verileri ve aydınlatma verileri için Raspberry Pi kullanılmıştır. Yordam, protokol bölüm 2'ye benzer.
- Sensör konumunun yanına bir Raspberry Pi yerleştirin.
NOT: Kablolama mesafesi sınırlı olduğundan, Raspberry Pi ölçüm konumundan çok uzağa yerleştirilemez. Bununla birlikte, ekstrüderin çevresi çok sıcak olduğundan, cihazın ölçüm konumundan en az 1 m uzağa yerleştirilmesi gerekir. - Python3'ü Raspberry Pi'ye komut satırında aşağıdaki komutlarla yükleyin:
sudo apt güncelleme
sudo apt yüklemek Python3 idle3 - Sensör verilerini almak için kodu uygulayın. Sensör verileri I 2 C veyaGPIO üzerinden iletilebilir.
NOT: GPIO aracılığıyla ek sıcaklık verileri için aşağıdaki kod örneğine bakın:
max6675 ithalat MAX6675'den
cs_pin1 = 24; clock_pin1 = 25; data_pin1 = 18
cs_pin2 = 9; clock_pin2 = 11; data_pin2 = 19
birimler = "C"
termokupl1 = MAX6675(cs_pin1, clock_pin1, data_pin1, birimler)
termokupl2 = MAX6675(cs_pin2, clock_pin2, data_pin2, birimler)
T1 = termokupl1.get()
T2 = termokupl2.get() - paho.mqtt.client dosyasını içe aktarın.
- Aracıya bağlanmak ve veri yayımlamak için bölüm 2'deki kodu yeniden kullanın.
4. Abonenin kurulumu
NOT: İnternetteki herhangi bir cihaz, işlem verilerini aracı aracılığıyla alabilir. Veriler bir Python kodu tarafından da işlenir ve görselleştirilir. Geliştirmenin zor olması durumunda, Google Play'deki MQTT İstemcisi ve App Store'daki MQT Aracı gibi mevcut uygulamalar kullanılabilir. Kullanıcı arayüzünün uygulanması oldukça uzun olduğundan, ayrıntılar burada açıklanmaz. Ayrıca, App Store'daki MQT Aracı gibi mevcut uygulamaların verileri alabileceğini unutmayın.
- İnternet aboneliği için bir cihazla etkileşim kurun. Fiziksel bir kablo bağlantısı olduğundan emin olun ve ardından komut satırında aracı IP'sine bir ping işlemi yürütün (örneğin, ping 117.xx.xxx.xx).
- Cihaza ve işletim sistemine bağlı olarak uygun bir Python ortamı kurun. Örneğin, Google Play'den Python3 yerine bir android cihaza Pydroid3 yükleyin.
- Aracıya bağlanmak ve aracıdan veri almak için hem paho.mqtt.client hem de paho.mqtt.subscribe dosyasını içe aktarın.
Not: aşağıdaki kod örneğine bakın:
paho.mqtt.client dosyasını mqtt olarak içeri aktarın
paho.mqtt.subscribe adresini abone olarak içe aktarın
url="117.xx.xxx.xx"; bağlantı noktası = 1883; kullanıcı adı = "****"; şifre = "xxxxx"; topic = "Ekstruder"
mqttc.username_pw_set(kullanıcı adı, şifre)
mqttc.connect(host=url, port=port)
mqttc.subscribe(konu, 0)
mqttc.loop_start()
Sub1 = subscribe.simple(topic, hostname=url)
ExtruderData = Sub1.payload.decode("utf-8") - PyQT5 kullanarak gerektiği gibi bir kullanıcı arabirimi oluşturun.
NOT: Bu bölüm çok uzundur ve iletişimden ziyade alınan verilerin grafiksel gösterimine odaklanmaktadır. İlgili kod ek veri olarak sağlanır. - Oluşturulan kodu yürüterek gelen verileri GUI'de görüntüleyin.
5. Veri kaydı
NOT: İşleme verileri, izleme sırasında bir veritabanına yazılabilir. Bu çalışmada laboratuvar ölçeğinde bir veritabanı seçilmiştir. Veriler, kullanıcı bilgisayarından kolayca yazmak ve almak için bir Microsoft Access dosyasına bağlanır. Ayrıca, Microsoft Excel gibi bir elektronik tablodaki verileri çözümlemek için bir sorgu tarafından anında tablo oluşturulabilir.
- Verileri kaydetmek için bir abone cihaz seçin.
- Python kodunun Şekil 318'de gösterildiği gibi veritabanına erişmesi için komut satırında "pip install pyodbc" komutunu çalıştırarak pyodbc'yi içe aktarın.
- İşleme verilerini kaydetmek için Python kodu tarafından veritabanına bir sorgu gönderin. Yöntem için Şekil 3'teki Python koduna bakın.
- Kaydedilen verilerin alınması için veritabanına bir sorgu gönderin.
NOT: Veri alımı için bir kod örneği aşağıda verilmiştir:
pyodbc içe aktarma
pyodbc.drivers() if x.startswith('Microsoft Access Driver')] içinde x için x
conn_str = (
r'DRIVER={Microsoft Access Driver (*.mdb, *.accdb)};'
r'DBQ=C:\Kullanıcılar\data_analysis\db1.accdb;'
)
cnxn = pyodbc.connect(conn_str)
crsr = cnxn.cursor()
crsr.tables içindeki table_info için(tableType='TABLE'):
print(table_info.table_name)
sql = """"\
SELECT * FROM Process_Condition
"""
crsr = cnxn.execute(sql)
crsr'deki satır için:
RetrievedData = pd.read_sql(sql, cnxn)
crsr.close()
cnxn.close()
6. Dağıtım
NOT: Tüm cihazlar İnternet'e bağlanabiliyorsa, kurulum basittir. Ancak, makine tarafı verilerinin güvenliğini sağlamak için, yayımcılar yalnızca intranette olabilir. Bu durumda, aracı Internet'e açılan bir ağ geçidi olabilir. Bunun için, komisyoncu, biri genel bir IP adresine sahip olması gereken iki ethernet adaptörü ile donatılmalıdır. Tüm öğeler geliştirildikten sonra, kodlar Şekil 4'te gösterildiği gibi her cihaza dağıtılmalıdır. Kablolu veya kablosuz bağlantı modu önemli değildir, ancak her cihazın aracıya erişebilmesi için güvenli hale getirilmesi gerekir. Bu, aracının güvenlik amacıyla intranet ve Internet arasındaki sınırda bir ağ geçidi görevi görebileceği anlamına gelir. Tabii ki tüm cihazlar internete maruz kalsa bile iletişim açısından bir sorun yaşanmıyor.
- Ekstrüzyon denetleyicisini, ana yayımcıyı ve ek yayımcıları Ethernet üzerinden İntranet bağlantı noktasına bağlayın.
- Aracının bir ethernet bağlantı noktasını intranete, diğerini de Internet'e bağlayın.
- Tümü için adım 4.1'i tekrarlayarak aboneleri Internet'e bağlayın.
7. Yürütme
NOT: Tüm sistemi test etmek için ekstrüzyon hattını başlattık ve tüm Python kodlarını ve Mosquitto'yu çalıştırdık.
- Ekstrüzyon işlemini başlatın. Makinenin HMI'sında, sıcaklıkları ayarlayın ve HMI ekranındaki düğmeye dokunarak ısıtıcıyı açın. Gerekli sıcaklığa ulaşıldığında, polimer eriyiğini ekstrüzyon yapmak için vida dönüşünü başlatın.
- Tüm bilgisayarları açın, aracı cihazındaki aracı yazılımını "net start mosquitto" komutuyla başlatın ve ardından işlem verilerini gerektiği gibi izlemek ve kaydetmek için Python kodlarını çalıştırın.
NOT: Adım 7.1 ve adım 7.2'nin sırası tersine çevrilebilir. Python kodları, komut satırına "python3 xxxxx.py" yazılarak ve ardından Enter tuşuna basılarak yürütülebilir. Cihaz her yeniden başlatıldığında komutu yazmamak için bu komutu başlangıç programlarına ekleyin.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
HMI'da gösterilen ve Raspberry tarafından ölçülen verilerin Şekil 5'te gösterildiği gibi abonelerde izlendiği ve kaydedildiği tespit edilmiştir. Videoda gösterildiği gibi, işlem verileri veritabanına kaydedilir.
Şekil 1: MQTT protokolünü kullanarak veri iletiminin ana hatları. Aracı, iletiyi yayıncılardan abonelere iletir. Bu diyagramdaki yayımcılar ana yayımcı ve ek yayımcıdır (Raspberry Pi). Ana yayıncı, verileri almak için doğrudan ekstrüzyon makinesine bağlıdır. Ağ kapasitesi izin verdiği sürece abone sayısı sınırlı değildir. Aboneler, verileri Microsoft Access gibi bir veritabanına kaydetmek için diğer abonelere yeniden yayımlayabilir. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
Şekil 2: Bir film ekstrüzyon hattında yayın, aracılık ve abonelik yoluyla veri akışı. İşleme verileri, sol üst kutuda temsil edilen fiziksel sistemler tarafından yayınlanır. Abone için, alınan verileri ekranda görüntülemek için PyQt5'e dayalı bir grafik kullanıcı arayüzü oluşturan bir Python kodu yazılır. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
Şekil 3: Abone olunan verilerin ODBC aracılığıyla bir MS Access dosyasına kaydedilmesi. Microsoft Access ile bağlantı kurmak için, ODBC kullanılmıştır. pyodbc kullanan Python kodu, kullanıcılar tarafından oluşturulan sorguları ileterek günlüğe kaydetmeye ve analize izin veren bağlantı için yazılmıştır. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
Şekil 4: Tüm sistemin dağıtımı. Bina 2'deki aracı aygıt, biri intranete, diğeri İnternet'e olmak üzere iki ethernet bağlantı noktası gerektirir. Güvenlik için, yayımcılar intranete, aboneler ise Internet'e bağlıdır. Aracı, kampüs dışından erişilmesi için genel bir IP adresi gerektirir. Sonuç olarak, İnternet'teki herhangi bir cihaz yayınlanan verilere abone olabilir. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
Şekil 5: Film ekstrüzyon hattını çalıştırırken veri izleme sisteminin çalıştırılması. İşleme verileri, tüm sistem konuşlandırıldıktan sonra ekstrüzyon işlemi sırasında (sağ altta) izlenebilir. HMI'da (sağ üstte) gösterilen veriler dışarıda yayınlanır. Aracısı başlatıldıktan sonra, yayıncı ve abone cihazlarındaki kodlar yürütülmelidir. Ardından, veri akışları sistemde planlandığı gibi başlar. Gelen veriler kullanılarak, filme alınan ekstrüzyon hattı izlenebilir ve görüntülenebilir (sol altta). Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
Ek Veriler. Bu Dosyayı indirmek için lütfen tıklayınız.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
Sunulan protokolü izleyerek, işleme verileri MES gibi pahalı BT çözümleri olmadan izlenebilir ve kaydedilebilir. IoT teknolojileri, geleneksel makinelerden veri edinmeyi ve teslim etmeyi kolaylaştırabilir. Mesaj tabanlı protokol MQTT'nin, polimer işleme hatları için veri iletişimi için bir platform olarak başarıyla hizmet ettiği gösterilmiştir. Ayrıca, ek veriler esnek bir şekilde ölçülebilir ve birlikte iletilebilir. Bu çalışmada kullanılan ek yayıncılar Raspberry idi. Özellikle, zorlu koşullar altında sağlam çalışma sağlamak için endüstriyel Raspberry Pi muhafazalarında barındırılarak daha fazla korunabilirler. Aboneler, herhangi bir işletim sistemine sahip herhangi bir yerde herhangi bir cihaz olabilir. Abone cihaz, abone olunacak konuyu seçerek yalnızca gerekli verileri alabilir. Bu çalışma, MQTT'nin IoT cihazlarıyla birlikte bir polimer işleme hattı için büyük zorluk çekmeden veri izlemeyi mümkün kıldığını göstermiştir. Modern endüstriyel iletişim mimarileri, Purdue modeli gibi piramit mimarilerinden sapma eğilimindedir ve önerilen yöntem de bu eğilimin haklı olduğunu göstermektedir.
Yazılımı Python kullanarak uygulayarak, kod çeşitli platformlar için yeniden kullanılabilir19. Sonuç olarak, farklı platformlara sahip cihazlar, işleme verilerinin yayınlanmasında ve abone olmasında yer alabilir. Ayrıca, PyModbus, pyodbc, paho.mqtt ve PyQT5 gibi önceden oluşturulmuş birkaç kod içe aktarılarak çok fazla kodlama yükü azaltılabilir. MQTT ile ilgili gelişme basit ve anlaşılır olduğundan, hata ayıklamada fazla zorluk yaşanmadı. Ancak, işleme verilerini eski denetleyiciden yayıncı cihazına getirmek büyük çaba gerektirdi. Veri formatı ve protokolü net olarak bilinmiyorsa, veri paketi dikkatli bir şekilde analiz edilmelidir. Ayrıca istenmeyen veri sızıntılarının önüne geçmek için siber güvenlik konusu da incelenmelidir.
Birçok makineye sahip büyük bir fabrika, muhtemelen OPCUA iletişimini kullanarak geleneksel MES tabanlı veri toplamaya ihtiyaç duyabilir. Bu gibi durumlarda, BT sistemine çok fazla risk alınmadan yatırım yapılabilir. Bununla birlikte, sıkı bütçeli küçük fabrikalar için, önerilen model umut verici bir alternatif20'dir. Bu nedenle, MES ve IoT'nin önemli bir süre boyunca bir arada var olması ve gelişmesi beklenmektedir. Enjeksiyon kalıplama ve ekstrüzyon gibi polimer işlemlerine ek olarak, bu yaklaşım veri iletişimi gerektiren herhangi bir üretim sürecine uygulanabilir.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Disclosures
Yazarlar çıkar çatışması olmadığını beyan ederler.
Acknowledgments
Bu çalışma, SeoulTech (Seul Ulusal Bilim ve Teknoloji Üniversitesi) tarafından finanse edilen Araştırma Programı tarafından desteklenmiştir.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Edge Device | Adavantech | UNO 420 | Intel Atom E3815 Fanless |
| Film Extrusion Machine | EM Korea | Not Available | For production of 450 mm film |
| Pydroid | IIEC | Not Available | Android Devices |
| Python3 | Python Software Foundataion | Not Available | Windows, Linux |
| Raspberry Pi 4 | CanaKit | Not Available | Standard Kit |
References
- Shafiq, S. I., Szczerbicki, E., Sanin, C. Proposition of the methodology for Data Acquisition, Analysis and Visualization in support of Industry 4.0. Procedia Computer Science. 159, 1976-1985 (2019).
- Dilda, V., et al. Manufacturing: Analytics unleashes productivity and profitability. McKinsey & Company. , https://www.mckinsey.com/business-functions/operations/our-insights/manufacturing-analytics-unleashes-productivity-and-profitability (2017).
- Ismail, A., Truong, H. L., Kastner, W. Manufacturing process data analysis pipelines: A requirements analysis and survey. Journal of Big Data. 6, 1 (2019).
- Nwanya, S. C., Udofia, J. I., Ajayi, O. O. Optimization of machine downtime in the plastic manufacturing. Cogent Engineering. 4 (1), 1335444 (2017).
- Zhou, T., Song, Z., Sundmacher, K. Big data creates new opportunities for materials research: A review on methods and applications of machine learning for materials design. Engineering. 5 (6), 1017-1026 (2019).
- Rousopoulou, V., Nizamis, A., Thanasis, V., Ioannidis, D., Tzovaras, D. Predictive maintenance for injection molding machines enabled by cognitive analytics for Industry 4.0. Frontiers in Artificial Intelligence. 3, 578152 (2020).
- Mamo, F. T., Sikora, A., Rathfelder, C. Legacy to Industry 4.0: A Profibus Sniffer. Journal of Physics: Conference Series. 870, 012002 (2017).
- Figueroa-Lorenzo, S., Añorga, J., Arrizabalaga, S. A role-based access control model in Modbus SCADA systems. A centralized model approach. Sensors. 19 (20), 4455 (2019).
- Schleipen, M., Gilani, S. -S., Bischoff, T., Pfrommer, J. OPC UA & Industrie 4.0 - Enabling technology with high diversity and variability. Procedia CIRP. 57, 315-320 (2016).
- Nițulescu, I. -V., Korodi, A. Supervisory control and data Acquisition approach in node-RED: Application and discussions. IoT. 1, 76-91 (2020).
- Perez-Lopez, E.
- Andersen, D. L., Ashbrook, C. S. A., Karlborg, N. B. Significance of big data analytics and the internet of things (IoT) aspects in industrial development, governance and sustainability. International Journal of Intelligent Networks. 1, 107-111 (2020).
- Kashyap, M., Sharma, V., Gupta, N. Taking MQTT and NodeMcu to IOT: Communication in Internet of Things. Procedia Computer Science. 132, 1611-1618 (2018).
- Connet, J. Mythbusting the MES. Systema. , Available from: https://www.systema.com/blog/mythbusting-the-mes (2021).
- Yeh, C. -S., Chen, S. -L., Li, I. -C. Implementation of MQTT protocol based network architecture for smart factory. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part B: Journal of Engineering Manufacture. 235 (13), 2132-2142 (2021).
- Parian, C., Guldimann, T., Bhatia, S. Fooling the master: Exploiting weaknesses in the Modbus protocol. Procedia Computer Science. 171, 2453-2458 (2020).
- Mishra, B., Kertesz, A. The use of MQTT in M2M and IoT systems: A survey. IEEE Access. 8, 201071-201086 (2020).
- pyodbc 4.0.34. , Available from: https://pypi.org/project/pyodbc/ (2021).
- Ayer, V., Miguez, S., Toby, B. Why scientists should learn to program in Python. Powder Diffraction. 29 (2), 48-64 (2014).
- Boyes, H., Hallaq, B., Cunningham, J., Watson, T. The industrial internet of things (IIoT): An analysis framework. Computers in Industry. 101, 1-12 (2018).
