Bir Polimer Ekstrüzyon İşleminde MQTT'ye Dayalı Veri İletişimi
15 Temmuz 2022
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.
Bu çalışmadaki protokol, bir yayıncı abone tabanlı protokol kodu MQTT kullanarak bir Polimer işleme makinesi için esnek bir veri iletişim yapısı oluşturulmasına izin verir. Klasik bir ekipman kullanırken bile işleme verileri, internetin herhangi bir yerindeki çeşitli cihazlar tarafından gözlemlenebilir ve kaydedilebilir. Protokol, birden fazla yayıncı ve birden fazla abone arasındaki veri iletişimini kolaylaştırır.
Mevcut bir ekstrüzyon hattından abone olan cihazlara bir aracı cihaz aracılığıyla işlem verilerini yayınlayan bir sistem uyguladık. Eski bir ekstrüzyon denetleyicisinden gelen veriler bir cihazda yorumlandı ve komisyoncuya gönderildi. İki farklı konumdaki ortam sıcaklıkları ve işleme sırasında ek cihazlar da verileri komisyoncuya yayınlar.
Daha sonra komisyoncu, verileri bu verilerle ilgilenen abone cihazlarına iletir. Verileri görüntülemek ve kaydetmek için. Abone sistemi tasarlanmış ve inşa edilmiştir.
Katılan cihazların tüm kodları Python ile yazıldığından. Kod, farklı işletim sistemlerine sahip cihazlarda yeniden kullanılabilir. Son olarak, sistem dağıtılır ve İlk aracı yüklemesinin geçerliliğini göstermek için hat için test edilir.
MQTT aracılık sistemini, işlenen verileri internet üzerinden izleyebilecek ve kaydedebilecek şekilde yapılandırmaya başlamak için. Bir aracı cihazın bu tür verileri aktarabilmesi için hem yayıncılar hem de aboneler tarafından erişilebilir olması gerekir. Aracıya hem yayıncılar hem de aboneler tarafından erişilebilmesi için bir bilgisayar sistemini internete genel bir IP adresiyle bağlayın.
Daha sonra bilgisayar kurulumunda, Eclipse Mosquito gibi açık broker yazılımları, MQTT brokerlerinin çalışabilirliğini incelemek için MQTT lens gibi bir test aracı kullanır. İkincisi, ana yayıncı hazırlığı. Şimdi ana yayıncı cihazını hazırlayalım.
Daha önce de belirtildiği gibi, bu bilgisayar makine verilerini MQTT aracılığıyla komisyoncuya yayınlar. Eski veriler yorumlanmalı ve gönderilmek üzere yeniden paketlenmelidir. Bu genellikle RS-485 veya ethernet ile yapılabilir.
Donanım seviyesindeki bağlantı, veri yolu tipine bağlı olarak doğrulanmalıdır. Düşünülen ekstrüzyon makinesi, ekstrüzyon makinesinden veri almak ve bunları yayınlamak için Modbus üzerinden bir ethernet portu üzerinden veri gönderir. Makine sitesine bir bilgisayarı ana yayımcı olarak yerleştirin.
Bu bilgisayara Python üçünü yazılım ortamı olarak yükleyin. Ardından Modbus bağlantısını ve iletişimini etkinleştirmek için Pi Modbus'u kurun. Ekstrüzyon kontrolörünün Modbus fonksiyon kodlarını inceleyin ve ana yayıncıya bağlayın.
Ana yayıncıdaki Modbus anketi veya Q mod master gibi bir Modbus aracı kullanarak makinedeki verileri, ilişkili adresi ve Modbus kodlarını tam olarak tanımlayın. Ardından, yayımcıya ekstrüzyon denetleyicisinden verileri alan bir Python kodu yazın. Ek olarak, diğer cihazlardan PCIE USB RS-232 ve RS-485 üzerinden veri akışını birleştirin.
Paho dot MQTT nokta istemcisini içe aktarın ve aracı kuruma veri bağlamak ve yayımlamak için kodu uygulayın. Üçüncüsü, ek yayıncı hazırlığı. Ana yayıncıya ek olarak, ortam sıcaklıklarını ve film aydınlatmasını elde etmek ve yayınlamak için ek IOT cihazları kullanmamıza izin verin.
Bunu yapmak için. İki Raspberry Pi cihazı kullanılmıştır. Her cihaz, ölçülen verileri ana yayıncının yaptığı gibi aracıya yayınlar.
Cihazları sensör konumlarının yakınına yerleştirin. Ardından Python üçünü cihazlara yükleyin ve sensör verilerini almak için kodu uygulayın. Sensör verileri, aydınlatma sensörü için I2C ve sıcaklıklar için GPIO tarafından iletilir.
Verileri yayımlamak için önceki Python kodunu yeniden kullanın. Python'un cihaz bağımsızlığı sayesinde. Pencerelerin kodu Ahududu için yeniden kullanılabilir.
Dördüncüsü, aboneler kuruldu. Şimdi işleme verilerine nasıl abone olunacağını açıklayalım. Daha önce de belirtildiği gibi, internetteki herhangi bir cihaz verileri broker aracılığıyla alabilir.
Yine, veriler bir Python kodu tarafından işlenebilir ve görselleştirilebilir. İnternete bağlı bir cihaza, cihaza ve işletim sistemine bağlı olarak uygun bir Python ortamı yükleyin. Örneğin, bir Android cihazda Python 3 yerine Pydroid 3 yüklenmelidir, ardından aracıya bağlanmak ve aracıdan veri almak için hem paho nokta MQTT nokta istemcisini hem de paho nokta MQTT nokta aboneliğini içe aktarın.
Ardından Pi QT5'e dayalı olarak gerektiği gibi bir kullanıcı arayüzü oluşturun. Bu bölümün uygulanması oldukça uzun olduğundan ve zahmetli olabileceğinden. Ayrıntılar, bu kodun GUI'de gelen verileri görüntülemesiyle burada daha ayrıntılı olarak açıklanmaz.
Ayrıca, uygulama mağazasındaki MQT aracı gibi mevcut uygulamaların verileri alabileceğini de bilin. Beşincisi, veri günlüğü. İzleme sırasında verileri kaydetmek için Python bir veritabanına erişebilmelidir.
Bu çalışmada veriler bir Microsoft Access dosyasına yazılır. Veri ölçeğini ve yazılım kullanılabilirliğini göz önünde bulundurmak. Verileri kaydetmek için bir abone cihaz seçin.
Ardından veritabanına erişmek için Python kodunda pyodbc'yi içe aktarın. İşleme verilerini kaydetmek için, Python kodu tarafından veritabanına bir sorgu gönderin. Kaydedilen verileri almak için veritabanına başka bir sorgu gönderin.
Veriler alındıktan sonra, veriler gerektiği gibi yeniden yapılandırılarak analiz edilebilir. Bir elektronik tabloda okunabilen bir tablo anında oluşturulabilir. Altıncısı, dağıtım.
Tüm öğeler geliştirildikten sonra Python kodları her cihaza dağıtılmalıdır. Kablolu veya kablosuz bağlantı modu önemli değildir, ancak her cihazın aracıya erişebilmesi için güvence altına alınmalıdır. Bu, komisyoncunun güvenlik amacıyla internet ve internet arasındaki sınırda bir ağ geçidi olarak oynadığı anlamına gelir.
Daha iyi güvenlik sağlamak için burada ekstrüzyon denetleyicisini ana yayıncıya ve ek yayıncılara bağlayın. Ardından, işlem verilerini izlemek ve kaydetmek için komisyoncunun bir ethernet portunu internete, diğerini internete bağlayın. Aboneleri gerektiği gibi internete bağlayın.
Yedincisi, idam. Tüm sistemi test etmek için ekstrüzyon hattını başlatın. Daha sonra tüm bilgisayar aygıtlarını açın.
Ardından broker yazılımı Mosquito'yu başlatın ve tüm Python kodlarını çalıştırın. Temsili sonuçlar. Tasarlanan ve uygulanan sistemin yürütülmesi sonucunda işlenen veriler izlenir ve görselleştirilir.
Veriler, grafikler ve tablolar dahil olmak üzere çeşitli şekillerde gösterilebilir, hatta bir mobil cihazda bile veriler izlenebilir ve kaydedilebilir. Ayrıca, veriler analiz edilmek üzere kaydedilir ve alınır. Sonuç HMI'da gösterilen ve Raspberry PI'ler tarafından ölçülen verilerin abonelerde izlendiği ve kaydedildiği tespit edilmiştir.
Sunulan protokolü izleyerek, işleme verileri MES gibi pahalı BT çözümleri olmadan izlenebilir ve kaydedilebilir.
Tam transkripti görüntüleyin ve binlerce bilimsel videoya erişin
Genel Bakış
Bu çalışma, bir film ekstrüzyon sistemi ile izleme cihazları arasında Mesaj Kuyruğu Telemetry Taşıma (MQTT) adlı bir mesaj protokolü temelinde esnek bir veri iletişim yöntemi önermektedir. Protokol, klasik ekipmanlardan gelen verilerin çeşitli cihazlar üzerinden internet üzerinden gözlemlenmesine ve kaydedilmesine izin verir.
Çalışmanın Temel Bileşenleri
Bilim Alanı
- Veri iletişimi
- Polimer işleme
- İzleme sistemleri
Arka Plan
- MQTT bir yayıncı-abone protokolüdür.
- Çoklu yayıncı ve abone arasında iletişimi sağlar.
- Veri eski sistemlerden yayınlanabilir.
- Ortam sıcaklık verileri de sisteme entegre edilebilir.
Çalışmanın Amacı
- Esnek bir veri iletişim yapısı geliştirmek.
- Gerçek zamanlı veri izlemeyi kolaylaştırmak.
- Mevcut ekstrüzyon hatlarının yeteneklerini artırmak.
Kullanılan Yöntemler
- MQTT protokolünün uygulanması.
- Mevcut bir ekstrüzyon hattından veri yayınlanması.
- Veri iletimi için bir broker cihazının kullanılması.
- Sıcaklık izleme için ek cihazların entegrasyonu.
Ana Sonuçlar
- Birden fazla cihaz arasında başarılı veri iletişimi kurulmuştur.
- Ekstrüzyon süreçlerinden gelen gerçek zamanlı verilere uzaktan erişilebilir.
- Eski ekipmanlar modern izleme sistemlerine entegre edilebilir.
- Farklı yerlerden gelen sıcaklık verileri etkili bir şekilde yayınlanmaktadır.
Sonuçlar
- MQTT protokolü veri iletişimi için sağlam bir çözüm sunar.
- İzleme sistemlerindeki esneklik işletme verimliliğini artırır.
- Bu yöntemle çeşitli veri kaynaklarının entegrasyonu mümkündür.
Sıkça Sorulan Sorular
Executive Industry Relevance
Flexible, real-time data communication is critical for modernizing legacy polymer processing equipment and enabling scalable process monitoring across distributed R&D and manufacturing environments. MQTT-based publisher-subscriber architectures allow seamless integration of diverse data sources, supporting digital transformation and operational visibility without costly infrastructure overhauls. This approach enhances data accessibility and traceability, directly impacting process optimization and enterprise decision-making.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables continuous process data capture from legacy and modern equipment for hypothesis-driven process improvement.
- Supports integration of additional sensors, expanding the scope of monitored variables for mechanistic de-risking.
- Facilitates rapid identification of process deviations, improving predictive confidence in process outcomes.
Screening & Assay Development
- Provides standardized, real-time data streams for assay system monitoring and validation.
- Enables reproducible data logging across multiple devices and locations, supporting robust screening workflows.
- Supports scalable deployment of monitoring solutions, allowing for efficient expansion of assay platforms.
Translational & Preclinical Research
- Allows integration of environmental and process data to align with translational research requirements.
- Ensures continuity of data capture from discovery through preclinical process validation.
- Improves risk-adjusted advancement decisions by providing comprehensive process traceability.
Pipeline & Workflow Integration
This MQTT-based communication system bridges legacy process equipment with modern data analytics, supporting workflows from early discovery through process development and preclinical validation.
- Discovery Biology: Enables hypothesis testing and process optimization by providing accessible, real-time process data.
- Screening: Delivers reproducible, quantitative outputs for assay and process monitoring.
- Analytics: Facilitates structured data logging and retrieval for comparative analysis and reporting.
- Translational Research: Supports alignment of process data with translational endpoints when environmental or process variables are relevant.
- Enterprise Reuse: Offers a reusable, scalable data infrastructure adaptable to various process and monitoring needs.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Enhances predictive confidence and process validation by enabling comprehensive data capture.
- Operational Value: Standardizes data communication and logging across heterogeneous devices and platforms.
- Strategic Value: Reduces IT overhead and accelerates digital transformation without major equipment replacement.
- Portfolio Impact: Improves risk-adjusted process development and supports data-driven prioritization decisions.
Implementation Considerations
- Requires expertise in Python programming and industrial communication protocols (e.g., Modbus, MQTT).
- Needs reliable network infrastructure and secure broker configuration for data integrity and access control.
- Demands cross-team standardization of data formats and logging practices for interoperability.
- Supports adaptation across various sensor types and legacy equipment with appropriate interface modules.
- Practical limitations include initial setup complexity and ongoing maintenance of distributed codebases.
