Estudio de las etapas de implementación de una arquitectura ciberfísica para la supervisión de una célula industrial

ESTUDIO DE LAS ETAPAS DE IMPLEMENTACIÓN DE UNA ARQUITECTURA CIBERFÍSICA PARA LA SUPERVISIÓN DE UNA CÉLULA INDUSTRIAL Trabajo final de Grado en Ingeniería Electrónica Industrial y Automática GERARD LLOBET ESPINOSA Director: MIGUEL DELGADO PRIETO Codirector: ÁNGEL FERNÁNDEZ SOBRINO Departamento de Ingeniería Electrónica 26 de abril de 2021 Estudio de las etapas de implementación de una arquitectura ciberfísica para la supervisión de una célula industrial 1 I declare that, the work in this Master Thesis / Degree Thesis (choose one) is completely my own work, no part of this Master Thesis / Degree Thesis (choose one) is taken from other people’s work without giving them credit, all references have been clearly cited, I’m authorised to make use of the company’s / research group (choose one) related information I’m providing in this document (select when it applies). I understand that an infringement of this declaration leaves me subject to the foreseen disciplinary actions by The Universitat Politècnica de Catalunya - BarcelonaTECH. Gerard Llobet Espinosa 13/01/2021 Student Name Signature Date Title of the Thesis: ESTUDIO DE LAS ETAPAS DE IMPLEMENTACIÓN DE UNA ARQUITECTURA CIBERFÍSICA PARA LA SUPERVISIÓN DE UNA CÉLULA INDUSTRIAL Llobet Espinosa, Gerard 2 Índice de contenidos Agradecimientos ............................................................................................................................ 9 Resumen (ESP) ............................................................................................................................ 10 Resum (CAT) ............................................................................................................................... 11 Abstract (ENG) ............................................................................................................................ 12 1. Introducción ......................................................................................................................... 13 1.1. Justificación y alcance del proyecto ......................................................................... 13 1.2. Objetivos .................................................................................................................. 13 1.3. Planificación ............................................................................................................ 14 2. Estado del arte y antecedentes .............................................................................................. 16 2.1. Evolución de la industria .......................................................................................... 16 2.2. Industria 4.0 ............................................................................................................. 17 2.3. Impacto de la Industria 4.0 a la sociedad ................................................................. 19 2.4. Los sistemas ciberfísicos .......................................................................................... 21 2.5. Tecnologías aplicadas en este estudio ...................................................................... 23 2.5.1. La pirámide de la manufactura integrada por computador (CIM) ....................... 23 2.5.2. Fundamentos básicos de las comunicaciones industriales ................................... 24 2.5.3. Los autómatas programables (PLC) ..................................................................... 28 2.5.4. Variables utilizadas en los autómatas programables ............................................ 30 3. Descripción del sistema de estudio ...................................................................................... 33 3.1. La célula industrial ................................................................................................... 33 3.1.1. Funcionamiento de la célula industrial ................................................................ 34 3.1.2. Componentes de la célula industrial .................................................................... 35 3.1.3. Arquitectura de la célula industrial ...................................................................... 38 3.1.4. Estructura de datos de la célula industrial ............................................................ 39 3.1.5. Magelis Edge Box ................................................................................................ 41 3.2. Softwares utilizados ................................................................................................. 41 3.2.1. Software Node-RED ............................................................................................ 41 3.2.2. Software InfluxDB ............................................................................................... 42 Estudio de las etapas de implementación de una arquitectura ciberfísica para la supervisión de una célula industrial 3 3.2.3. Software Grafana ................................................................................................. 43 4. Método experimental ........................................................................................................... 45 4.1. Simulación del sistema ............................................................................................ 45 4.2. Estados de plataformas y retenedores ...................................................................... 48 4.2.1. Adquisición de datos con Node-RED .................................................................. 48 4.2.2. Almacenamiento de datos con InfluxDB ............................................................. 50 4.2.3. Visualización del sistema con Grafana ................................................................ 51 4.3. Sensor de vibración ................................................................................................. 55 4.3.1. Adquisición de datos con Node-RED .................................................................. 56 4.3.2. Almacenamiento de datos con InfluxDB ............................................................. 57 4.3.3. Visualización del sistema con Grafana ................................................................ 57 4.4. Cálculos de datos de interés..................................................................................... 58 4.4.1. OEE ..................................................................................................................... 58 4.4.2. Productos terminados totales ............................................................................... 61 5. Conclusiones y posibles mejoras ......................................................................................... 65 6. Bibliografía y webgrafía ...................................................................................................... 67 Llobet Espinosa, Gerard 4 Índice de figuras Figura 1: Pilares de la Industria 4.0. Fuente: AMETIC ................................................................. 17 Figura 2: Evolución PIB per cápita. Fuente: Elaboración propia. Datos extraídos de Historical Statistics for the World Economy (Angus Maddison) .................................................. 20 Figura 3: Ejemplos de OT e IT. Fuente: Elaboración propia ......................................................... 22 Figura 4: Representación de la pirámide CIM. Fuente: Elaboración propia .................................. 23 Figura 5: Formas de representar una señal en el medio. Fuente: Curso en línea CCNA1 ............. 25 Figura 6: Ejemplos de topologías de conexión entre dispositivos. Fuente: ABB .......................... 26 Figura 7: Representación de bits y bytes. Fuente: Elaboración propia .......................................... 31 Figura 8: Imagen de la célula industrial a estudio. Fuente: Elaboración propia ............................ 33 Figura 9: Esquema de la célula industrial a estudio. Fuente: Departamento Ingeniería Electrónica ESEIAAT (UPC) .......................................................................................................... 34 Figura 10: Motor y cintas transportadoras de la célula industrial. Fuente: Elaboración propia..... 35 Figura 11: Plataforma de la célula industrial. Fuente: Elaboración propia .................................... 36 Figura 12: Diferentes sensores capacitivos de la célula industrial. Fuente: Elaboración propia ... 37 Figura 13: Diferentes setas de emergencia, pulsadores e indicadores de la célula industrial. Fuente: Elaboración propia ........................................................................................................ 37 Figura 14: Arquitectura de la célula industrial. Fuente: Elaboración propia ................................. 38 Figura 15: Posibles recorridos de una bandeja dentro de la célula industrial. Fuente: Elaboración propia ............................................................................................................................ 45 Figura 16: Recorrido de la Bandejas 1 y Bandeja 2 dentro de la célula industrial. Fuente: Elaboración propia ........................................................................................................ 48 Figura 17: Código para la adquisición de datos CSV en Node-RED. Fuente: Elaboración propia 50 Figura 18: Diagrama de flujo programa Node-RED. Fuente: Elaboración propia ........................ 50 Figura 19: Dashboard de la vista global de la célula industrial. Fuente: Elaboración propia ........ 51 Figura 20: Configuración de la petición para la recogida de un dato. Fuente: Elaboración propia 52 Figura 21: Configuración de la regla para la visualización del estado. Fuente: Elaboración propia ...................................................................................................................................... 53 Figura 22: Cambio de estado en el panel del DIR06. Fuente: Elaboración propia ........................ 54 Estudio de las etapas de implementación de una arquitectura ciberfísica para la supervisión de una célula industrial 5 Figura 23. Inspección del query para la comprobación del estado de DIR06. Fuente: Elaboración propia ............................................................................................................................. 55 Figura 24: Código para solicitud de datos del sensor de vibración en el PLC. Fuente: Elaboración propia ............................................................................................................................. 56 Figura 25: Dashboard de sensor de vibración. Fuente: Elaboración propia ................................... 58 Figura 26: Flujo para el cálculo OEE. Fuente: Elaboración propia ................................................ 60 Figura 27: Código para el cálculo de OEE. Fuente: Elaboración propia ........................................ 60 Figura 28: Dashboard del OEE. Fuente: Elaboración propia ......................................................... 61 Figura 29: Flujo para el cálculo de producción. Fuente: Elaboración propia ................................. 63 Figura 30: Código para el cálculo de Producción. Fuente: Elaboración propia ............................. 63 Figura 31: Dashboard de la producción. Fuente: Elaboración propia ............................................ 64 Llobet Espinosa, Gerard 6 Índice de tablas Tabla 1: Ejemplos de medios cableados. Fuente: Elaboración propia ........................................... 26 Tabla 2: Ejemplos de buses y redes de comunicación. Fuente: Elaboración propia ...................... 27 Tabla 3: Ejemplos de protocolos de comunicación. Fuente: Elaboración propia .......................... 27 Tabla 4: Ocupación de memoria de variables según código de numeración. Fuente: Elaboración propia ............................................................................................................................ 32 Tabla 5: Protocolos de comunicación por estación. Fuente: Elaboración propia .......................... 38 Tabla 6: Estructura de datos de DIR y PT. Fuente: Elaboración propia ........................................ 39 Tabla 7: Recorrido de la Bandeja 1. Fuente: Elaboración propia .................................................. 46 Tabla 8: Recorrido de la Bandeja 2. Fuente: Elaboración propia .................................................. 47 Tabla 9: Lógica para la visualización de una bandeja en un elemento de la celda. Fuente: Elaboración propia ........................................................................................................ 51 Tabla 10: Lógica para el cálculo de OEE. Fuente: Elaboración propia ......................................... 59 Tabla 11: Lógica para el cálculo de producción. Fuente: Elaboración propia ............................... 62 Estudio de las etapas de implementación de una arquitectura ciberfísica para la supervisión de una célula industrial 7 Glosario TÉRMINO DEFINICIÓN Algoritmo Conjunto ordenado de operaciones sistemáticas que permite hacer un cálculo y hallar la solución de un tipo de problemas Array En programación se conoce como array a una zona de almacenamiento contiguo que contiene una serie de elementos del mismo tipo Automatización Aplicación de máquinas o de procedimientos automáticos en la realización de un proceso o en una industria Base de datos Conjunto de datos pertenecientes a un mismo contexto y almacenados sistemáticamente para su posterior uso Bus Línea de transmisión enseriada de datos entre dispositivos Campo Nivel dentro de la pirámide CIM donde se gestionan los sensores del nivel inferior. En él aparecen los PLC’s, robots y tarjetas de control Célula industrial Lugar físico, normalmente dentro de una planta industrial, donde se implican varia maquinaria para realizar una determinada tarea CPU (Central Processing Unit). Es el hardware dentro de un ordenador u otros dispositivos programables, que interpreta las instrucciones de un programa informático Datos de series temporales Colección ordenada de mediciones y datos tomados en un determinado momento, en intervalos regulares de tiempo y ordenados cronológicamente Estructura ciberfísica Resultado de dotar a los componentes u objetos físicos de capacidades de computación y de comunicación para convertirlos en objetos inteligentes que pueden cooperar entre ellos formando ecosistemas distribuidos y autónomos Hardware Conjunto de elementos físicos o materiales que constituyen una computadora o un sistema informático IIoT (Industrial Internet of Things). Uso del IoT con el objetivo de mejorar la eficiencia de los procesos industriales y de fabricación IoT (Internet of Things). Concepto que se refiere a una interconexión digital de objetos cotidianos con internet. Es la conexión de internet más con objetos que con personas Nube Paradigma que permite ofrecer servicios de computación a través de una red, que usualmente es internet Llobet Espinosa, Gerard 14 El objetivo principal será el diseño y configuración a través de varios softwares como son los propios de Schneider Electric, Node-RED, InfluxDB y Grafana para monitorizar los datos de la célula industrial. Por otra parte, y para darle un mayor antecedente y una mayor necesidad a este trabajo, se estudiará brevemente la evolución que ha sufrido la industria en los últimos siglos, junto con la implicación de este hecho para la vida socioeconómica de la población. Con esto, se darán unas conclusiones de las repercusiones que puede traer la gran automatización de la industria que estamos viviendo hoy en día. 1.3. Planificación La planificación de este trabajo se dividirá en tareas de búsqueda y acopio de información, realizadas paralelamente con tareas más prácticas y técnicas que se realizarán en parte en el laboratorio. Junto a estas tareas y para el correcto seguimiento del presente trabajo, se realizarán hojas de seguimiento del trabajo, así como la redacción de un Project Charter donde se podrá ver la definición del proyecto y sus alcances y objetivos. Las fechas de realización de las tareas, seguidamente enumeradas, se pueden ver en el ANEXO I: GANTT PLANIFICACIÓN DE TRABAJOS, donde aparecen: Tareas de búsqueda y acopio de información, y de seguimiento: - Redacción Project Charter - Entrega Project Charter - Redacción Memoria TFG - Entrega Memoria TFG - Seguimiento I - Seguimiento II - Seguimiento III - Preparación de la presentación - Presentación delante del tribunal Estudio de las etapas de implementación de una arquitectura ciberfísica para la supervisión de una célula industrial 15 Tareas prácticas y técnicas: - Acopio de información - Visitas presenciales al laboratorio - Familiarización con la célula industrial - Comunicación Edge Box - Nube - Realización de software de adquisición de datos con Node-RED - Guardado de los datos recopilados en InfluxDB - Diseño de pantallas para mostrar la información en Grafana - Realización de software de usuario - Resolución de problemas Llobet Espinosa, Gerard 16 2. Estado del arte y antecedentes 2.1. Evolución de la industria El ser humano ha tenido siempre una gran capacidad para convertir productos dados por la naturaleza en productos útiles para sí mismo. Desde la segunda mitad del siglo XVIII, y teniendo como epicentro inicial el Reino Unido, se está llevando a cabo una revolución constante de la industria, pasando así por varias etapas de mejora hasta llegar a la actualidad. Esta progresión se diferencia en cuatro etapas marcadas por uno o varios descubrimientos tecnológicos que las hizo avanzar a cada una de ellas. En la Primera Revolución Industrial se experimentó el cambio de una vida basada en la agricultura, elaboración artesanal y tracción animal hacia otra más centrada en el inicio de la fabricación industrial y la mecanización. Esta revolución dejó paso a nuevas formas de energía, gracias principalmente al perfeccionamiento de la máquina de vapor llevado a cabo por James Watt, y las principales industrias que se vieron afectadas fueron la textil, metalúrgica y química. En la Segunda Revolución Industrial se engloban los cambios producidos entre el periodo de finales del siglo XIX y principios del siglo XX. En esta etapa se produjeron cambios en las técnicas de fabricación, y se dejó paso a las nuevas fuentes de energía como el gas, el petróleo y la electricidad. Se produjeron grandes avances en transportes y comunicaciones, que cambiaron la forma de producir y a la comunidad científica y educativa. Todos estos cambios propiciaron un aumento en la producción, y se introdujo el concepto de producción en cadena. A partir de este punto las siguientes revoluciones adquieren otros calificativos, incidiendo más en el sector donde se producen los avances de producción y no tanto en el orden de éstas. Esto puede ser debido al crecimiento tecnológico exponencial en el que nos hemos visto envueltos hasta hoy en día, creando tecnología a base de ella misma y haciendo difícil la propia concepción de la división de etapas en el avance industrial. Hasta día de hoy, se ha estado produciendo la Revolución Científico-Tecnológica, o también llamada la Revolución de la Inteligencia. Este término fue acuñado por el sociólogo Jeremy Rifkin, y avalado por el propio Parlamento Europeo en junio de 2006. Esta revolución se ha visto caracterizada por la introducción de la utilización de las energías renovables, el desarrollo tecnológico en almacenamiento de energías y el impulso en la red eléctrica inteligente. A grandes rasgos, en esta etapa se desarrolló en gran medida la informática y la automatización dentro de las industrias, creando las conocidas tecnologías de la información y la comunicación (TIC). En la actualidad la industria se compone de gran cantidad de equipos, formados por sensores, sistemas de adquisición de datos, sistemas de visión artificial y robots que ayudan al ser humano a Estudio de las etapas de implementación de una arquitectura ciberfísica para la supervisión de una célula industrial 17 desarrollar un trabajo. Es innegable decir que a día de hoy la mayoría de países altamente industrializados están apostando por una fabricación automatizada y robotizada, invirtiendo así grandes cantidades de capital en la compra de estos sistemas. A principios de la segunda década del siglo XX la demanda de robots se ha ido incrementando anualmente en un 15%, hasta llegar a finales de década donde la cantidad de robots a nivel mundial ha aumentado hasta los 2,6 millones de unidades. Uno de los países más punteros en la introducción de robótica y sistemas automatizados es Corea del Sur, donde se estima que hay un total de 531 robots por cada 10.000 trabajadores. A pesar de que estos datos hagan ver que se está acercando una nueva reindustrialización, ¿cuáles son esos descubrimientos y avances tecnológicos que nos pueden hacer ver que estamos viviendo otra revolución industrial? La respuesta está en la Industria 4.0. 2.2. Industria 4.0 La Industria 4.0 se presenta como un cambio en el sector técnico-económico, datado para la tercera década del siglo XXI. Se caracteriza por el gran aumento en la velocidad de los sistemas computacionales y la versatilidad de conectividad entre ellos, causa que genera un aumento masivo en la cantidad de datos a tratar, introduciendo así el término de Big Data. Los principales pilares de este cambio en la industria se indican en la Figura 1: [GLE1] Figura 1: Pilares de la Industria 4.0. Fuente: AMETIC Llobet Espinosa, Gerard 18 I | Robots Desde su invención, los robots han facilitado las tareas repetitivas y con necesidad de un gran esfuerzo físico al ser humano. Estos han generado un gran impacto en la industria, incrementando los beneficios sustancialmente gracias a su rapidez de trabajo, innecesidad de descanso y poco mantenimiento. II | Simulación Gracias a los grandes avances en la computarización, hoy en día pueden simularse grandes procesos de conjuntos de sistemas. Esto está ayudando a la reducción de costes, prevención de averías y a evaluar el resultado dentro de un entorno el cual podemos controlar y modificar. III | Integración Los sistemas de integración permiten comunicar los elementos y equipos de campo junto con los niveles de gestión y de planta. Esto genera grandes beneficios para la gestión de las plantas de la empresa, permitiendo estudiar gran cantidad de procesos para evaluar sus resultados, y focalizar los puntos donde mejorar. IV | Internet de las cosas Se conoce con este concepto a la interconexión de objetos cotidianos mediante internet. Constituye un gran cambio en la vida diaria de las personas, facilitando aún más las tareas diarias en el hogar, así como aumentando la seguridad y pudiendo mejorar la eficiencia energética dentro de las casas. V | Inteligencia Artificial (IA) La IA se trata de un gran avance en el mundo de la programación. Se define como el desarrollo de algoritmos capaces de evaluar grandes cantidades de datos, aprendiendo y generando nuevas rutinas en ese proceso. Esto genera programas capaces de aprender mediante la experiencia y ejecución, pudiendo mejorar su rendimiento, resultados y conclusiones con el tiempo. VI | Ciberseguridad El almacenamiento de grandes cantidades de datos en espacios como Internet genera muchas incertidumbres e inseguridades para las empresas en cuanto a la protección de estos. Es tarea de las herramientas de ciberseguridad el proteger estos datos detectando posibles amenazas para estos datos, así como anticipar estos ataques y ser capaces de neutralizarlos. VII | Computación en la nube Se trata del almacenamiento de datos en la nube, así como el acceso a servicios informáticos en línea. Genera gran flexibilidad en el acceso de recursos informáticos, agilizando los procesos normalmente administrativos. Estudio de las etapas de implementación de una arquitectura ciberfísica para la supervisión de una célula industrial 19 VIII | 3D Gracias a la simulación, previamente explicada, se genera un modelo tridimensional dentro de una computadora. Este modelo se puede crear físicamente gracias a la impresión 3D. Esta tecnología se basa en la impresión de varias capas de distintos materiales hasta la creación del objeto. Esto permite no necesitar moldes para la creación de un objeto, abaratando en gran medida procesos como pueden ser el prototipado. IX | Realidad aumentada La realidad aumentada es un recurso tecnológico que ofrece experiencias interactivas a un usuario a partir de la creación de una dimensión virtual unida con la dimensión física. Esta técnica presenta gran cantidad de ventajas, donde la mayoría y más conocidas se encuentran en el sector del entretenimiento. A pesar de ello, la realidad aumentada también tiene incidencia en diferentes ramas, como pueden ser la educación, medicina, sector inmobiliario, o desarrollo de estrategias para el sector del marketing. X | Big Data El Big Data se trata de la combinación y conjuntos de datos cuyo tamaño, complejidad y velocidad de ampliación, hacen de la tarea de gestión y procesado una meta difícil de alcanzar. El Big Data ofrece a las empresas respuestas y conclusiones a problemas que comúnmente no sabían ni que los tenían. Ofrece un gran control y mejora en la planificación comercial y de fabricación, y se la considera como una herramienta muy útil para ofrecer un producto concreto a un cliente determinado. 2.3. Impacto de la Industria 4.0 a la sociedad Las revoluciones industriales han mejorado en gran medida la calidad de vida, generando un gran impacto en los sectores económicos y enormes transformaciones sociales. Desde el inicio de la revolución industrial, la sociedad estamental se vio sustituida por una sociedad dividida en clases, cada una de ellas determinada por una serie de bienes materiales o terrenales. La nobleza, que poseía títulos nobiliarios otorgados por un rey o una herencia, se vio desplazada por la burguesía, que poseía el poder mediante el capital y los bienes. Se generó un éxodo desde los campos hacia las ciudades creando al proletariado, formado en su mayoría por trabajadores del sector industrial que únicamente poseían su salario. A día de hoy se presenta un panorama muy distinto. A pesar de la innegable división de clases sociales, un individuo puede ver mejorada su calidad de vida y calidad económica mediante su esfuerzo y capacitación, entre otros factores. Aun así, en la actualidad se está generando una incertidumbre a causa de la poca necesidad de mano de obra para un proceso de producción. Llobet Espinosa, Gerard 20 Acudiendo a algunos datos históricos, se puede observar que las revoluciones industriales han causado un impacto positivo en la sociedad si se examina la riqueza de las regiones. En la Figura 2 [GLE2] se muestra el PIB per cápita del Reino Unido, cuna de la revolución industrial, y de España. Figura 2: Evolución PIB per cápita. Fuente: Elaboración propia. Datos extraídos de Historical Statistics for the World Economy (Angus Maddison) El crecimiento del producto interior bruto de un país se ve causado por, entre otros muchos factores, una gran cantidad de gasto destinado a producir más cantidad y mejor calidad de mercancía. Esto está involucrado con una gran inversión a nivel científico y tecnológico, mejorando el desarrollo de maquinaria, equipos e instalaciones, así como las telecomunicaciones y transportes. De esta forma, la consecuencia de un aumento del PIB de una región es un aumento en la producción de bienes y servicios, generando un mercado con mucha más oferta y disminuyendo la escasez, que es uno de los causantes de un bajo bienestar en un país. El aumento del PIB no es la única causa para que hoy en día la sociedad viva en un mundo más acomodado. Un factor muy importante y determinante para compaginar correctamente la vida profesional con la personal, es la jornada laboral. En el mes de abril de 1919, en Barcelona se celebró una huelga en la central eléctrica La Canadiense durante un mes entero. Esto ocasionó la entrada en vigor de una ley que se aprobaría el 1 de octubre de ese mismo año, que fijaría la jornada laboral en ocho horas diarias. Más de cien años después la sociedad sigue amparada por esa ley pese al aumento masivo de la producción. Este hecho es posible gracias a todos los cambios y evoluciones que ha ido sufriendo la industria, que han facilitado los trabajos de una forma muy notable. La Industria 4.0 está empezando a impactar sobre la organización de las empresas, y está surgiendo una gran preocupación por la posibilidad de que estos cambios puedan dejar sin trabajo a una gran 0 5.000 10.000 15.000 20.000 25.000 1850 1855 1860 1865 1870 1875 1880 1885 1890 1895 1900 1905 1910 1915 1920 1925 1930 1935 1940 1945 1950 1955 1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 Evolución PIB per cápita (dólares internacionales) España Reino Unido Estudio de las etapas de implementación de una arquitectura ciberfísica para la supervisión de una célula industrial 21 cantidad de personas. Un estudio realizado en 2018 por el Foro Económico Mundial, llamado The Future of Jobs Report 2018, reporta que en el período de 2018 hasta 2022 desaparecerá un total de 0,98 millones de empleo, pero por contraparte se crearán 1,74 millones de nuevos empleos, generados gracias a esta revolución industrial. Esto deja un balance positivo dentro de esta evolución. En el año 2018, la proporción de tareas humano-robot se encontraba en torno al 71-29%. Se estima que para el año 2022, esta relación evolucione hasta un 58-42%. Esto causará que hasta el 42% de las habilidades que se requerirán en los trabajos cambiarán, necesitando un personal más cualificado y con una formación constante para la realización de los nuevos trabajos. En resumen, es un hecho que una gran cantidad de empleos van a desaparecer ya que una gran mayoría de ellos serán sustituidos por sistemas automatizados. A pesar de ello, se crearán una gran cantidad de nuevos trabajos, muchos de ellos aún por descubrir, que necesitarán gente con una mayor formación para el correcto desempeño de esas labores, y que necesitarán una constante formación de cara a las nuevas tecnologías que irán surgiendo con el paso de los años. 2.4. Los sistemas ciberfísicos Hasta hace unos pocos años era muy habitual que las máquinas de producción dentro de las industrias estuviesen aisladas entre sí. Cada máquina podía generar valores y datos que podían ser almacenados y visualizados, pero no era común, o posible, encontrar un flujo de información con otras máquinas operativas. Hoy en día la tendencia dentro de la industria es algo muy distinto, ya que cada vez se encuentra un mayor número de equipos interconectados entre sí dentro de una planta industrial. Gracias a ello se pueden enviar datos a otro punto de la planta que pueden ser interesantes para algún punto de la producción. Para poder definir correctamente qué son y lo que implican los sistemas ciberfísicos, se debe conocer dos partes muy diferenciadas dentro de una industria hoy en día. Primeramente, encontramos las tecnologías de operación (OT por sus siglas en inglés) que se basan en el conjunto de equipos y tecnologías utilizados dentro de un proceso destinados a realizar la operación de la fabricación. Dentro de esta definición se pueden encontrar algunos ejemplos dentro del ámbito industrial como los sensores, robots, PLC, SCADA… Este hardware y software detecta o provoca cambios mediante una monitorización o un control directo de los equipos. Por otra parte, se encuentran las tecnologías de información (IT por sus siglas en inglés) que se basan en la computarización de la información para su almacenado, transmisión o manipulación de datos. De igual forma que las OT, esta tecnología también posee hardware y software, pero su Llobet Espinosa, Gerard 22 finalidad es muy distinta ya que se las requiere para los niveles más elevados dentro de la pirámide CIM. Figura 3: Ejemplos de OT e IT. Fuente: Elaboración propia Los sistemas ciberfísicos son aquellos que unen las tecnologías de operación con las tecnologías de información. Son todos aquellos dispositivos que pueden integrar capacidades de computación, almacenamiento de datos y comunicación para controlar e interactuar con algún tipo de sistema físico. La metodología de estos dispositivos conectados a un sistema ciberfísico es la generación de información y el posterior envío de ésta hacia unos servidores externos en tiempo real. Una vez esto ha ocurrido, se ponen en marcha herramientas de análisis de datos que son capaces de trasladar órdenes a la maquinaria o a otros dispositivos. Cada vez más es común ver este tipo de sistemas en redes eléctricas inteligentes, sistemas de monitorización en medicina, sistema del vehículo autónomo, control de procesos en la industria, en el campo de la robótica y la domótica dentro de los hogares. Previo a la existencia de los sistemas ciberfísicos, se encontraban los sistemas embebidos. Éstos son capaces de realizar una o unas pocas funciones para las cuales ha sido diseñado, y no es posible realizar otro tipo de tareas. En cambio, los sistemas ciberfísicos tienen una mayor adaptabilidad, capacidad y usabilidad, haciendo posible trabajar en conjunto con múltiples procedimientos generando un ecosistema distribuido y totalmente autónomo. El gran aumento del uso de este tipo de sistemas que se está llevando a cabo hoy en día es debido en gran parte a las mejoras en la capacidad de procesamiento de los dispositivos, junto a su gran reducción de tamaño y los avances en comunicaciones, que han permitido una gran interconectividad de dispositivos. Estudio de las etapas de implementación de una arquitectura ciberfísica para la supervisión de una célula industrial 23 2.5. Tecnologías aplicadas en este estudio Previo a la elaboración de este estudio o a su lectura, es necesario el conocimiento de varias tecnologías que se verán involucradas en el desarrollo de esta implementación. Para ello, en los siguientes puntos se explicarán con detalle varios conceptos que harán más fácil la realización y la comprensión de este proyecto. Las tecnologías que se explicarán a continuación están detalladas dentro del alcance de este proyecto, obviando así puntos históricos o técnicos que el autor considera poco relevantes para el caso de este estudio. 2.5.1. La pirámide de la manufactura integrada por computador (CIM) La pirámide CIM es un concepto introducido por primera vez por el Dr. Joseph Harrington en un libro publicado a principios de los años 70 llamado Computer Integrated Manufacturing (CIM). En este libro se postulaba la idea de que la industria estuviera controlada por la nueva tecnología en aquellos tiempos, los ordenadores, y se proponía la idea de potenciar estas computadoras para integrarlas en su máximo exponente en el mundo industrial y así poder maximizar los resultados de los procesos de producción. La pirámide CIM es la representación de las partes de un proceso industrial, desde la parte más cercana al proceso físico de fabricación hasta la parte de gestión de la producción. Así pues, se deben recordar los conceptos de tecnologías de operación (OT), y tecnologías de información (IT), explicadas con más detalle en el apartado 2.4. Los sistemas ciberfísicos [GLE3] . Cada una de estas partes se caracteriza por la tener una función concreta dentro del proceso de producción, y cada capa tiene comunicación directa con los niveles inmediatamente superior e inferior. En la Figura 4 [GLE4] se muestran las divisiones que tiene esta estructura. Figura 4: Representación de la pirámide CIM. Fuente: Elaboración propia Llobet Espinosa, Gerard 30 - Lista de instrucciones (IL o STL): Lenguaje de texto y de bajo nivel, el cual se suele utilizar para aplicaciones pequeñas debido a la complejidad de su estructura, y tiene una gran similitud con el lenguaje ensamblador. - Lenguaje estructurado (ST): Lenguaje de texto y bajo nivel, el cual se utiliza para codificar expresiones aritméticas complejas con valores analógicos y digitales, y se dispone de estructuras de bucle, condicionales y funciones. - Lenguaje de contactos (LD o KOP): Lenguaje gráfico y de alto nivel con una estructura muy similar a un esquema eléctrico. Es de los lenguajes más utilizados en el campo gracias a su fácil comprensión. - Diagrama de bloques (SFD): Lenguaje gráfico y de alto nivel que utiliza los símbolos lógicos en forma de bloque donde se albergan las variables que transforman la secuencia. 2.5.4. Variables utilizadas en los autómatas programables Dentro del ámbito de la programación, se conoce como variable a un espacio de almacenamiento dentro del sistema para guardar algún tipo de valor, y que lleva consigo un nombre identificativo que apunta a ese espacio. Simplificando y viendo un uso más práctico para este concepto, las variables son espacios de memoria para almacenar información que luego se podrán usar en algún punto del programa. En programación suele ser útil la optimización y el uso del espacio justo y necesario para las variables, es por ello por lo que existen varios tipos de variables las cuales ocuparán una cantidad de memoria específica y podrán representar un número dentro de un rango concreto de posibilidades. Unos puntos más adelante, se explicarán los tipos de variable más comunes dentro del ámbito de los autómatas programables. Antes de eso, merece la pena realizar una mínima explicación del concepto de bit dentro del ámbito de la informática. El bit es la mínima unidad de información utilizada por las computadoras, y la única unidad que pueden interpretar y realizar variaciones en nuestro entorno con ellas. Únicamente pueden tener dos valores, que suelen tener varias interpretaciones, pero a la práctica su uso es exactamente el mismo: cero o uno, encendido o apagado, o también true o false. Siendo así, y sabiendo que las computadoras únicamente pueden interpretar valores de bit, cualquier otro valor que se pueda dar dentro de un programa se consigue gracias a la concatenación y unión de estos bits, formando así números más representativos en código binario y con un mayor número de posibilidades, que ahora sí, se explicaran en los siguientes puntos: Estudio de las etapas de implementación de una arquitectura ciberfísica para la supervisión de una célula industrial 31 I | Booleano Los booleanos representan a un valor de bit, que como se ha explicado anteriormente es la cantidad mínima de información que posee una computadora, y únicamente puede devolver o interpretar los valores de 0 o de 1. La representación que suelen tener dentro de los autómatas programables es a partir de la dirección, o nombre de variable, de %M0.0, %M0.1… Como se explicará en el siguiente punto, esta representación viene dada por el apunte a un bit en concreto que hay dentro de un byte. II | Byte Un operando de tipo Byte es una secuencia de 8 bits consecutivos, con lo que se puede representar una cantidad total de 256 valores, que su rango dependerá de si los valores son enteros con signo o enteros sin signo. Su representación viene dada a partir de la dirección %MB0, %MB1… En la siguiente figura se puede observar una representación más gráfica de las variables de tipo byte y los booleanos: 0 1 0 1 0 1 1 0 1 1 0 1 1 0 0 1 %M1.7 %M1.6 %M1.5 %M1.4 %M1.3 %M1.2 %M1.1 %M1.0 %M0.7 %M0.6 %M0.5 %M0.4 %M0.3 %M0.2 %M0.1 %M0.0 %MB1 %MB0 Figura 7: Representación de bits y bytes. Fuente: Elaboración propia III | Word Se conoce como Word a una concatenación de 16 bits de memoria. Con esta variable se consigue un total de 65.536 combinaciones posibles, que de igual forma que los valores de las variables de byte irán determinados por si los valores tienen representación de enteros con signo o enteros sin signo. Su representación viene dada a partir de la dirección %MW0 (que ocuparía los bytes %MB0 y %MB1), %MW2 (que ocuparía los bytes %MB2 y %MB3) … IV | Double Word Se conoce como Double Word a una concatenación de 32 bits de memoria. Con esta variable se consigue un total de 4.294.967.296 combinaciones posibles, que de igual forma que los valores de las variables de byte irán determinados por si los valores tienen representación de enteros con signo o enteros sin signo. Su representación viene dada a partir de la dirección %MW0 (que ocuparía los bytes %MB0, %MB1, %MB2 y %MB3), %MW4 (que ocuparía los bytes %MB4, %MB5, %MB6 y %MB7) … Estas variables son las básicas utilizadas por un sistema de PLC. Así pues, existen varias representaciones en función del código de numeración que se utilice. Las explicadas anteriormente Llobet Espinosa, Gerard 32 son las variables a partir de números binarios, pero también existen las variables con números enteros y los números con coma flotante. En la siguiente tabla se muestra una comparativa del tamaño que ocupan y su relación entre código de numeración: Ocupación de memoria Números binarios Números enteros Números de coma flotante 1 bit Booleano N/A N/A 8 bits Byte Short Integer (SINT) / Unsigned Short Integer (USINT) N/A 16 bits Word Integer (INT) / Unsigned Integer (UINT) N/A 32 bits Double Word Double Integer (DINT) / Unsigned Double Integer (UDINT) Real (REAL) 64 bits N/A Long Integer (LINT) / Unsigned Long Integer (ULINT) Long Real (LREAL) Tabla 4: Ocupación de memoria de variables según código de numeración. Fuente: Elaboración propia A todas estas variables dentro del sistema de memoria de los PLC se les llama marcas, y vienen indicadas por una %M (por ejemplo, %M40.0 en caso de un bit). Estas marcas, son las variables, el espacio de memoria interna del PLC para almacenar resultados de combinaciones de entradas y salidas. Para el caso de las entradas y salidas, la nomenclatura utilizada para hacer referencia a ella suele venir determinada por el fabricante del autómata. En este caso en concreto, y como regla casi general para todos, los PLC de Schneider suelen indicar sus relaciones a puntos de entrada y salida como, por ejemplo, %I1.3 en le caso de las entradas y %Q4.0 en el caso de las salidas. Estudio de las etapas de implementación de una arquitectura ciberfísica para la supervisión de una célula industrial 33 3. Descripción del sistema de estudio Como se ha comentado en puntos anteriores, el presente proyecto se basa en la implementación de un sistema ciber físico para la célula industrial del aula 004 del edificio TR2 de la Escuela Superior de Ingenierías Industrial, Aeroespacial y Audiovisual de Terrassa (ESEIAAT), de la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). En los siguientes apartados se comentarán los elementos que forman esta célula, así como su arquitectura. 3.1. La célula industrial La célula industrial está diseñada para la simulación del transporte de materiales y recursos de una planta industrial. Figura 8: Imagen de la célula industrial a estudio. Fuente: Elaboración propia Este sistema está formado por un total de 4 PLC de la marca Schneider Electric, que se encargan del control automático de la célula. Estos controladores están conectados a campo mediante diferentes buses de comunicación, siendo estos el Profibus, CANopen, Ethernet y AS-Interface. Cada PLC se encarga del control de una sección de la célula industrial, generando así un sistema distribuido donde los controladores se encuentran unidos entre sí mediante una red de comunicaciones. Llobet Espinosa, Gerard 34 En la Figura 9 [GLE8] se muestra un esquema de las partes que controla cada uno de los PLC junto al bus de comunicación utilizado. También se muestran otras nomenclaturas para la identificación de varias partes y equipos de la célula industrial que serán explicadas en los siguientes puntos. Figura 9: Esquema de la célula industrial a estudio. Fuente: Departamento Ingeniería Electrónica ESEIAAT (UPC) 3.1.1. Funcionamiento de la célula industrial La celda industrial está diseñada para el transporte de bandejas entre líneas de producción. Este transporte se genera mediante el accionamiento de unos motores eléctricos conectados a unas cintas transportadoras que permiten el movimiento de las bandejas. Los elementos que conforman la célula, y que se pueden ver indicados en su mayoría en la Figura 9 [GLE9] , son las cintas transportadoras, las plataformas (PT), los retenedores (DIR), los sensores inductivos (DI) y los basculantes (DIB). Estos elementos serán explicados independientemente en el apartado 3.1.2. Componentes de la célula industrial [GLE10] . Junto a todo este conjunto de equipos, la célula industrial cuenta con un pulmón para el almacenado y abastecimiento de plataformas hacia la célula, una pinza para la extracción de productos desde la célula, y otra pinza para el traspasarse de plataformas desde la línea AS-Interface hacia la línea CANopen. Estudio de las etapas de implementación de una arquitectura ciberfísica para la supervisión de una célula industrial 35 El recorrido que tienen las bandejas empieza con la introducción manual de éstas desde la plataforma PT08 de la línea Profibus. También puede abastecerse a la célula de plataformas mediante la descarga desde el pulmón. Una vez la bandeja ha sido introducida, ésta sigue el recorrido que marca el programa de los PLC. El estudio y explicación de las trayectorias que pueden seguir las plataformas queda fuera del alcance de este proyecto, por la cual cosa no serán detalladas. Finalmente, si una plataforma llega a la línea CANopen se seguirán las necesidades de la línea regidas por el programa para poder ser almacenada en el pulmón o continuar el trayecto por la célula. 3.1.2. Componentes de la célula industrial En el este apartado se explicarán con más detalle los componentes físicos que forman la totalidad de la célula industrial. Estos elementos forman parte del nivel de campo dentro de la pirámide CIM. I | Motores y cintas transportadoras Estos elementos se encargan en sintonía del movimiento de las plataformas dentro del circuito de la planta industrial. Los motores están alimentados por una corriente trifásica y son los encargados de generar el movimiento que posteriormente se trasladará a las cintas transportadoras para ejecutar el movimiento lineal a las plataformas. Figura 10: Motor y cintas transportadoras de la célula industrial. Fuente: Elaboración propia Llobet Espinosa, Gerard 36 II | Plataformas Las plataformas son las encargadas de traspasar las bandejas de los materiales entre las diferentes líneas de la célula industrial. En el esquema de la Figura 9 [GLE11] se indican estas plataformas con la nomenclatura PT. Figura 11: Plataforma de la célula industrial. Fuente: Elaboración propia III | Sensores inductivos Los sensores inductivos son capaces de detectar la presencia de elementos metálicos. Éstos están divididos en tres tipos dentro de la célula industrial: los encargados de detectar la presencia de una bandeja en su posición cuando una plataforma está bajada (indicados como DI en el esquema de la célula industrial), los encargados de detectar la presencia de una bandeja encima de una plataforma mediante un elemento basculante (indicados como DIB en el esquema de la célula industrial), y finalmente los encargados de detectar la presencia de una bandeja en su posición y capaces de retenerla entre plataformas según lo que indique el ciclo del programa (indicados como DIR en el esquema de la célula industrial). A partir de ahora, los DI se nombrarán sensor inductivo, los DIB como basculante, y los DIR como retenedor. Estudio de las etapas de implementación de una arquitectura ciberfísica para la supervisión de una célula industrial 37 Figura 12: Diferentes sensores capacitivos de la célula industrial. Fuente: Elaboración propia IV | Setas de emergencia, pulsadores e indicadores Estos equipos se encargan de dar órdenes al programa de la célula o de informar sobre el estado de ésta. Los pulsadores y setas de emergencia se tratan como entradas a los autómatas programables, mientras que los indicadores, como pueden ser las balizas de señalización o pilotos luminosos, se tratan como salidas de los autómatas para informar del estado de la célula industrial. Figura 13: Diferentes setas de emergencia, pulsadores e indicadores de la célula industrial. Fuente: Elaboración propia Llobet Espinosa, Gerard 38 3.1.3. Arquitectura de la célula industrial La célula industrial está compuesta por varios autómatas programables que controlan una o varias estaciones con un protocolo de comunicación distinto entre ellas. Cada una de estas secciones está compuesta de islas descentralizadas para cada red de bus de campo. Así pues, se consiguen situar los periféricos de entradas y salidas al lado de cada sistema o estación a controlar, conectados entre sí mediante un mínimo de cables hacia el dispositivo maestro PLC, y utilizando el protocolo de comunicación más adecuado en cada caso. En la Figura 14 [GL12] se puede observar la arquitectura que posee la célula industrial. Figura 14: Arquitectura de la célula industrial. Fuente: Elaboración propia La comunicación de cada estación viene dada por los protocolos que se indican en la siguiente tabla: Protocolo de comunicación Estaciones involucradas Profibus 6 y 7 CanOpen 1 y 2 Ethernet 4 (pulmón) AS-Interface 0 Tabla 5: Protocolos de comunicación por estación. Fuente: Elaboración propia Como se observa en la Figura 14 [GL13] , podemos ver que la comunicación entre los autómatas programables descentralizados hacia el maestro se da a través del protocolo Ethernet. Estudio de las etapas de implementación de una arquitectura ciberfísica para la supervisión de una célula industrial 39 3.1.4. Estructura de datos de la célula industrial En este apartado se explicará la estructura de los datos del programa del PLC, usados para la ejecución del proyecto. Cabe destacar que los únicos datos necesarios y suficientes para este caso de estudio son los datos provenientes de los retenedores (DIR) y de las plataformas (PT). En este caso, ambos equipos poseen la misma estructura a pesar de que no siempre se utilizan todos los datos que contienen. Por otra parte, también se trabajará sobre los datos de un sensor de vibración ubicado en un motor de la célula. Esta estructura de datos será explicada puntos más adelante. Puede entenderse como estructura de datos a un formato concreto de variable dentro de un ámbito determinado y para un equipo en concreto, que podrá reproducirse de igual manera para todos los equipos del mismo tipo o de la misma función a lo largo del programa. En este caso, la estructura de datos que poseen tanto las plataformas como los retenedores la podemos observar en la siguiente tabla: Estructura de datos de DIR y PT Cantidad de memoria Bandeja entrada ID 2 bytes | 1 Word ID Producto 2 bytes | 1 Word Tipo de Producto 2 bytes | 1 Word Estado del Producto 2 bytes | 1 Word Bandeja salida 1 ID 2 bytes | 1 Word ID Producto 2 bytes | 1 Word Tipo de Producto 2 bytes | 1 Word Estado del Producto 2 bytes | 1 Word Bandeja salida 2 ID 2 bytes | 1 Word ID Producto 2 bytes | 1 Word Tipo de Producto 2 bytes | 1 Word Estado del Producto 2 bytes | 1 Word Estado - 2 bytes | 1 Word Tabla 6: Estructura de datos de DIR y PT. Fuente: Elaboración propia Como podemos ver en la tabla, las estructuras de datos de DIR y PT están formadas a su vez como un conjunto de otras subestructuras (bandeja y estado). El tamaño que tienen los valores de estas Llobet Espinosa, Gerard 46 petición. Se pueden entender estas peticiones como cada cambio importante generado dentro del sistema, donde se informará de los valores que cambian en cada plataforma y retenedor que se ve involucrado en estos cambios. Para esta simulación, se ha seleccionado el recorrido de 2 bandejas totalmente independientes, donde cada una seguirá el recorrido mostrado en las siguientes tablas: Bandeja 1 Petición Ubicación de la bandeja 1 / 2 Plataforma 3 3 / 4 Retenedor 3 5 / 6 Plataforma 4 7 / 8 Retenedor 4 9 / 10 Plataforma 5 11 / 12 Retenedor 5 13 / 14 Retenedor 6 15 / 16 Plataforma 6 17 / 18 Retenedor 9 19 / 20 Plataforma 7 21 / 22 Plataforma 8 23 / 24 Retenedor 10 25 / 26 Plataforma 9 27 / 28 Retenedor 14 29 / 30 Plataforma 11 31 / 32 Retenedor 16 33 / 34 Retenedor 17 35 / 36 Plataforma 12 37 / 38 Retenedor 18 39 / 40 Plataforma 13 Tabla 7: Recorrido de la Bandeja 1. Fuente: Elaboración propia Estudio de las etapas de implementación de una arquitectura ciberfísica para la supervisión de una célula industrial 47 Bandeja 2 Petición Ubicación de la bandeja 15 / 16 Plataforma 3 17 / 18 Retenedor 3 19 / 20 Plataforma 4 21 / 22 Retenedor 4 23 / 24 Plataforma 5 25 / 26 Retenedor 8 27 / 28 Plataforma 17 29 / 30 Retenedor 21 31 / 32 Plataforma 7 33 / 34 Plataforma 8 35 / 36 Retenedor 10 37 / 38 Plataforma 9 39 / 40 Retenedor 11 41 / 42 Retenedor 12 43 / 44 Plataforma 10 45 / 46 Retenedor 13 47 / 48 Plataforma 14 Tabla 8: Recorrido de la Bandeja 2. Fuente: Elaboración propia Como puede observarse, en cada posición donde se controla la bandeja existen 2 peticiones diferentes, eso es debido a que a primera petición que se genera en una posición se le transfiere la información de la bandeja entrante en ese punto, y la petición consecutiva a esta transfiere la información a la salida donde irá la bandeja. Esto permite ver la transición y los diferentes estados del sistema mientras una bandeja lo recorre y permitirá una mayor claridad a la hora de su visualización. Para una mayor claridad, en la siguiente imagen se muestran los recorridos simulados indicados en las tablas anteriores. En esta imagen, el circuito que se genera a través de las indicaciones azules corresponden a la Bandeja 1, y las indicaciones de color anaranjado corresponden a la Bandeja 2. Llobet Espinosa, Gerard 48 Figura 16: Recorrido de la Bandejas 1 y Bandeja 2 dentro de la célula industrial. Fuente: Elaboración propia 4.2. Estados de plataformas y retenedores En este apartado se pretenderá explicar la metodología seguida para la adquisición de los datos de la célula industrial provenientes de las plataformas y de los retenedores, el almacenaje de los mismos en una base de datos, y su posterior visualización en un diagrama de la célula dentro de Grafana. Este paso permitirá visualizar exactamente el recorrido que sigue una bandeja, simulando así el funcionamiento básico que realiza un SCADA dentro de un entorno industrial. Este seguimiento del recorrido se visualizará mediante el cambio de color en los elementos implicados, que indicará la posición donde se encuentre una de las bandejas dentro del sistema. 4.2.1. Adquisición de datos con Node-RED Para llevar a cabo la implementación de esta arquitectura será necesario el software Node-RED. Éste permitirá la adquisición de los datos de la célula industrial. Para este paso se usarán los siguientes bloques: I | Inject Este bloque permite inyectar un mensaje en un flujo manualmente o mediante intervalos regulares que pueden ser configurados. Este mensaje puede ser de varios tipos, pasando por ejemplo por una cadena de caracteres, un booleano o una expresión dada en JavaScript. Para esta implementación se generará un mensaje booleano con una señal de True, y con una repetición en el tiempo en un intervalo configurable de tiempo. Esta parte del programa hará posible la lectura de todos los valores del Excel de simulación de la célula con un único flanco. Estudio de las etapas de implementación de una arquitectura ciberfísica para la supervisión de una célula industrial 49 II | File in Este nodo permite leer el contenido de un fichero como valores de string o binary buffer. Para esta aplicación los valores serán leídos como cadena de caracteres (string). Para configurar este nodo es necesario indicarle el directorio de nuestro archivo CSV a leer e indicar el formato de salida que tendrá el archivo y la codificación que tendrá: - Output: a single utf8 string - Encoding: utf8 III | CSV Este nodo convierte el formato de un archivo de tipo CSV a objeto JavaScript en ambas direcciones. Este nodo debe ser configurado indicando el tipo de separación que tendrá el archivo CSV, la configuración de entrada para evitar o incluir valores del archivo, y el formato de salida que tendrá: - Separator: semicolon - Output: a message per row Con esta configuración se le está indicando al programa que la separación de los valores que contiene el archivo CSV es a través de punto y coma, y que tiene que mostrar la salida separando el mensaje línea por línea. IV | Function Este nodo permite aplicar una función de JavaScript al flujo de datos que se recibe en él. El mensaje se pasa como un objeto de JavaScript llamado msg, y puede estar compuesto desde objetos, hasta arrays o no devolver nada para forzar la detención de un flujo de datos. Esta función será utilizada para adquirir una petición en concreto en cada iteración del programa, simulando así de una forma mayor un funcionamiento real de la célula industrial. V | InfluxDB out Nodo que permite la escritura de valores y tags hacia una medida de InfluxDB. Para la configuración de este nodo se necesita indicar el nombre de la base de datos a la que se apuntará, su dirección IP y puerto, y el nombre de la medida que se quiere almacenar en ella. VI | Debug Este nodo muestra las propiedades del mensaje. Con esto se permite ver el mensaje en un punto determinado del flujo para poder examinar qué datos tenemos en un punto determinado. Una vez realizada una breve explicación sobre los nodos que van a usarse en esta parte de la implementación, a continuación se muestra la imagen del programa en conjunto con estos nodos y un diagrama de flujo para el correcto entendimiento de la secuencia del programa: Llobet Espinosa, Gerard 50 Figura 17: Código para la adquisición de datos CSV en Node-RED. Fuente: Elaboración propia Figura 18: Diagrama de flujo programa Node-RED. Fuente: Elaboración propia 4.2.2. Almacenamiento de datos con InfluxDB Para almacenar todos los datos provenientes de la adquisición del Node-RED, éstos se almacenarán dentro de un mismo measurement, en el cual se ubicarán diferentes fields dentro de el mismo measurement. Las fields son subconjuntos de datos dentro de un measurement, que pueden entenderse como una matriz de datos la cual tiene una etiqueta para la identificación de todos ellos. En este caso, los datos almacenados lo harán en el siguiente measurement: - TFG_DB\MEDIDAS Estudio de las etapas de implementación de una arquitectura ciberfísica para la supervisión de una célula industrial 51 4.2.3. Visualización del sistema con Grafana Como ya se ha comentado en apartados anteriores, para la visualización de este sistema se utilizará el plugin FlowCharting. Los detalles necesarios para la instalación de este plugin no serán explicados en la presente memoria ya que carecen del suficiente interés para la explicación del desarrollo de este proyecto. El diagrama de la célula se ha generado mediante un archivo .drawio, el cual es compatible con este plugin mediante una fácil exportación del código de este hacia Grafana. Este contenido del diagrama será copiado hacia la propiedad de Flowchart/Source Content, obteniendo así un panel en el que en su interior se encontrará el diagrama de la célula. Una vez se ha importado el diagrama al dashboard de Grafana, se procederá a su configuración para poder ver cambios en los estados de las plataformas y los retenedores. La finalidad de estos pasos es conseguir una localización en tiempo real de una bandeja dentro de la célula, la cual se mostrará mediante una forma que cambiará de color en función de si hay una bandeja en su posición o no. La lógica que seguirá el panel para mostrar la ubicación de una bandeja es la siguiente: Color de la forma Significado Naranja Bandeja no presente Verde Bandeja presente Tabla 9: Lógica para la visualización de una bandeja en un elemento de la celda. Fuente: Elaboración propia El dashboard final se muestra en la siguiente figura, seguido de los puntos necesarios para explicar el procedimiento seguido. Figura 19: Dashboard de la vista global de la célula industrial. Fuente: Elaboración propia Llobet Espinosa, Gerard 52 I | Configuración de las formas A la hora de importar un diagrama hacia Grafana, este programa adquiere también el nombre identificador de cada forma que se halla dentro del mismo. En este caso, las formas que se usarán son las formas circulares que pueden verse en la Figura 19 [GL20] , las cuales cambiarán de color siguiendo la lógica de la Tabla 9 [GL21] . Por ejemplo, la forma presente en la plataforma 17 (PT17), tendrá el nombre identificador número 37. Esto se puede examinar en el archivo fuente .drawio, viendo las propiedades de datos del elemento que interese. II | Configuración de los datos de interés Para saber si hay una bandeja presente o no encima de un elemento, se usará la columna ID Producto del objeto Bandeja de Entrada. Para más información acerca de este dato, consultar la Tabla 6. [GL22] Este dato está configurado en el archivo de simulación para que siempre que haya un objeto en un elemento, se indique un dígito igual o mayor que 0. En caso de no haber ningún elemento presente, éste se volverá al valor -1. Para la configuración de recogida de este dato, se deben generar peticiones para cada una de ellos llamadas query dentro del software Grafana. Esta query creará una petición para un elemento indicado dentro de la base de datos. Siguiendo el ejemplo de la PT17, el valor que nos interesa se ubica en la columna 458 dentro del measurement MEDIDAS de la base de datos TFG_DB. Se configurará esta petición para que se recoja este valor tal y como se muestra en la siguiente imagen: Figura 20: Configuración de la petición para la recogida de un dato. Fuente: Elaboración propia Sintetizando estos elementos, en esta query se genera una adquisición del dato proveniente del measurement MEDIDAS, seleccionando la field con nombre col458, y sin ningún tipo de cálculo ni agrupación debido a que únicamente interesa el último valor que se ha recogido. El alias condicionará el siguiente punto que se indicará a continuación, y sirve para la identificación del propio query. Estudio de las etapas de implementación de una arquitectura ciberfísica para la supervisión de una célula industrial 53 III | Configuración de las reglas Se entienden como reglas a las condiciones que tienen que darse del dato recogido, para que la forma que tiene que indicar la posesión o no de una bandeja cambie su diseño para que pueda entenderse el cambio de estado de los elementos. En este caso, se generará una regla para cada elemento que nos interesa, siendo estos todas las bandejas y retenedores. Siguiendo de nuevo el ejemplo de la PT17, se configurará esta regla teniendo en cuenta los valores explicados en los anteriores dos puntos. En la siguiente figura se puede observar la configuración de la regla utilizada. Figura 21: Configuración de la regla para la visualización del estado. Fuente: Elaboración propia Esta esta regla, se necesitará configurar varios elementos dentro de las pestañas Options, Thresholds y Color. Con estas se conseguirá el cambio de color que se requiere en este apartado. La pestaña Options se configura añadiendo un nombre a la regla, e indicando que query debe aplicarse para esta regla. Sintetizando, el valor que adquirirá esta regla será la que corresponda con la columna col458, ya que es la que se ha configurado dentro de la query PT17. La configuración de Aggregation permite configurar que el dato de interés sea el último que tiene esta variable. En el apartado Thresholds, se configuran las posibles opciones de valores que se quieren evaluar, y los colores que se desean en las mismas opciones. Cabe destacar que este apartado sigue las reglas de un sistema condicional, y que se aplicará una u otra siempre y cuando el valor de la columna col458 sea igual o superior que el valor que se configure en este apartado. Tal y como se muestra, se ha configurado esta parte para que el color sea naranja en caso de que haya un valor -1 (bandeja no presente), y que el color se vuelva verde en caso de que haya un valor 0 o superior (bandeja presente). Llobet Espinosa, Gerard 54 Por último, el apartado Color permite aplicar esta regla a una forma determinada dentro de nuestro panel, y en unas condiciones indicadas. En este caso, se desea identificar el elemento por su ID (correspondiente al nombre indicador explicado puntos más arriba), y que esta regla sea constante. En los siguientes apartados se configura el elemento deseado, en este caso el 37, haciendo que la regla se aplique siempre y que el cambio que se observe en el elemento sea el color de relleno de la forma. En la siguiente imagen, puede verse el cambio de estado del retenedor DIR06, que se torna de color verde para indicar la presencia de una bandeja en esa posición. Figura 22: Cambio de estado en el panel del DIR06. Fuente: Elaboración propia Se puede comprobar que este cambio sí que corresponde con el estado actual del retenedor DIR06, examinando el query que se ha realizado en este momento. Eso puede hacerse a través de Query Inspector, dentro de la edición del propio panel. Ahí se puede observar que en la última adquisición el valor de esta query es de 1000, indicando así la presencia de una bandeja encima de él. Estudio de las etapas de implementación de una arquitectura ciberfísica para la supervisión de una célula industrial 55 Figura 23. Inspección del query para la comprobación del estado de DIR06. Fuente: Elaboración propia 4.3. Sensor de vibración En este apartado práctico se mostrará el procedimiento usado para la adquisición de datos de un sensor de vibración ubicado en un motor de la célula industrial del laboratorio, para su posterior almacenamiento en la base de datos y visualización en Grafana. A diferencia de la adquisición de datos de las plataformas y retenedores de la célula, anteriormente explicado, este apartado no simulará ningún valor y los datos recogidos serán a tiempo real. Este sensor realiza cuatro cálculos basados en medidas calculadas a través de la vibración: I | RMS El RMS indica la longitud desplazada por segundos de vibración de un objeto. Su unidad son los mm/s, y se compone de una forma de onda sinusoidal a pesar de que el valor representado es a través del valor cuadrático medio. II | Skewness El Skewness representa la uniformidad de la distribución de los datos respecto la media aritmética. Es determinado a partir del cociente entre el tercer momento estadístico y el cubo de la raíz del segundo momento estadístico. Llobet Espinosa, Gerard 62 poder encontrar los motivos que los ocasionan para generar una solución que mejore la productividad en una fabricación. Para conseguir el valor de las piezas producidas, se partirá de nuevo del Excel de simulación donde se verán los valores del ESTADO del producto dentro de los objetos de BANDEJA SALIDA 1 o de BANDEJA SALIDA 2. En esta aplicación, los valores que puede tener esta variable siguen la siguiente lógica: Estado Significado = 0 Si el estado es igual a 0, se considera que el producto no está terminado = 1 Si el estado es igual a 1, se considera que el producto sí está terminado Tabla 11: Lógica para el cálculo de producción. Fuente: Elaboración propia Estos valores están almacenados dentro del octavo y decimosegundo word de cada equipo. Esto puede verse explicado en el apartado 3.1.4 Estructura de datos de la célula industrial [GL25] . En los siguientes puntos se hará una explicación de los pasos seguidos hasta llegar a la visualización de los datos dentro del software Grafana. I | Node-RED El flujo para conseguir este valor se inicia a partir del nodo Object to Array, explicado ya en el apartado anterior para el cálculo del OEE. El bloque para calcular la producción estará compuesto por una variable de tipo Flow para tener el dato almacenado, la cual se inicializará a 0 la primera vez que se ejecute el programa. Esta variable será la que incrementará su valor siempre que una pieza haya terminado dentro del proceso de producción. El principio para el cálculo de este valor será el mismo seguido que en el apartado para el cálculo de OEE. Partiremos de los datos y columnas donde se almacenan los datos para poder ver los valores que nos interesan y saber si el producto está o no está acabado. La función comprobará en cada iteración si el octavo o el decimosegundo word del equipo que se está examinando tienen el valor que indica que el producto está terminado. A continuación se pueden ver las figuras que muestran el flujo implicado en toda esta explicación junto a la parte de código dentro del nodo Calculo Producción. Estudio de las etapas de implementación de una arquitectura ciberfísica para la supervisión de una célula industrial 63 Figura 29: Flujo para el cálculo de producción. Fuente: Elaboración propia Figura 30: Código para el cálculo de Producción. Fuente: Elaboración propia II | InfluxDB Como ya se ha explicado, el almacenamiento de los datos se realizará en la base de datos TFG_DB, dentro del siguiente measurement: - TFG_DB\PRODUCCION III | Grafana Para visualizar los datos en Grafana, se añade un nuevo dashborad que se llamará PRODUCCIÓN. En él únicamente se visualizará la cantidad de elementos terminado que se hayan detectado desde la inicialización de la adquisición y guardado de datos, pero en diferentes paneles que otorgarán diferentes vistas. El primer panel contendrá el número total de elementos terminados desde el inicio de la adquisición de los datos. Este número devolverá de forma clara, rápida y concisa un valor que es altamente importante para cualquier planta de producción. El otro panel indicará la producción agrupada por rangos de una hora, pudiendo así detectar posibles fallos en la organización de la producción en determinados rangos horarios. Ambos paneles se muestran en la siguiente figura. Llobet Espinosa, Gerard 64 Figura 31: Dashboard de la producción. Fuente: Elaboración propia Esta representación de valores es posible gracias a la funcionalidad que presta Grafana a la hora de recoger los datos de la base de datos, los cuales pueden ser agrupados dentro de rango configurable de tiempo. Estudio de las etapas de implementación de una arquitectura ciberfísica para la supervisión de una célula industrial 65 5. Conclusiones y posibles mejoras A lo largo de esta memoria se han explicado las importancias de una correcta monitorización de un sistema industrial para poder sacar conclusiones para la mejora del mismo, junto con una de las múltiples posibilidades de ejecución de esta tarea. Como es lógico, todo sistema implementado está sujeto a posibles mejoras y cambios que pueden dar una mayor funcionalidad, y no hayan podido ser implementados por múltiples motivos. En este apartado se pretende dar varias posibilidades para mejorar esta solución. En primera parte, ya se ha comentado la importancia del índice de OEE dentro de un sistema automatizado, y la implementación en él puede traer grandes conclusiones de mejora. A pesar de ello, un punto importante también sería la implementación de un índice OEE para cada elemento, dando así una imagen más individual de cada uno de ellos, y pudiendo mejorar el sistema realizando cambios de posicionamiento, o los circuitos que pueda seguir una bandeja para aprovechar al máximo todo el sistema. Otra posible mejora podría ser el acceso desde el software Grafana hacia un elemento en concreto, y que este nos devuelva sus valores actuales de estado, si tiene un producto o no en su posición, o si en caso de tener un producto en su posición, poder ver información sobre él. Esto podría ayudar a la localización de los elementos de una forma clara y rápida en el sistema. Junto a esta mejora, se une la posibilidad de diferenciar individualmente cada bandeja entrante en el sistema, pudiendo así detectar el recorrido que una u otra están generando, ya que con la solución actual puede llegar a ocurrir que los indicadores se crucen entre ellos y se pierda el seguimiento de la bandeja. Por otra parte, una buena mejora sería la visualización de la bandeja entre dos equipos, ya que actualmente este paso no devuelve ningún dato en especial para poder verlo en el software de visualización, y cabe la posibilidad que se dé el caso de que no se encuentra una bandeja en el sistema ya que se encuentra en una transición entre equipos. A nivel de programación, una posible mejora sería la adquisición del archivo CSV que simula el sistema una única vez, permitiendo así una mayor optimización de los recursos en la adquisición de los datos, y evitando posibles problemas en caso de que el archivo sea variado o corrompido. A nivel de las pantallas de visualización, un buen añadido sería la generación de una pantalla principal, desde la que se pueda acceder a partir de botones o enlaces a todas las demás pantallas. En esta pantalla principal se podría añadir, por ejemplo, si el sistema se encuentra en funcionamiento o parado, y algunos de los valores sin detalle para tener una vista rápida del estado de funcionamiento. Para el acceso a las pantallas, también podrían crearse unas credenciales para Llobet Espinosa, Gerard 66 dar acceso a un grupo en concreto de usuarios, generando así distintos niveles de permisos que limiten la visualización de ciertos datos. Por último, la última mejora sería la implementación de la adquisición de los datos reales de la plataforma. Este punto permitiría comprobar la viabilidad y robustez del sistema conectándose con él a tiempo real. Por otra parte, la posibilidad de esta implementación queda demostrada con la adquisición de datos del sensor de vibración, donde los sistemas sí que se han conectado a tiempo real con la planta y han conseguido adquirir valores sin problema. En conclusión, esta implementación demuestra que los sistemas de adquisición de datos, guardado de los mismos y visualización a tiempo real son de gran ayuda para la producción, ya que arrojan datos y cálculos a tiempo real que permiten una rápida reacción ante alguna incidencia. Además, todos los softwares implementados presentan una gran sencillez de uso y una gran comunidad de usuarios donde se plantean muchos temas que pueden tener relación con un problema y ayudan a buscar una solución. Queda claro que para la implementación de un sistema como el expuesto en esta memoria actualmente no se necesitan grandes niveles de programación ni conocimiento de redes. Eso es gracias a la sofisticación de los programas, cada vez diseñados a más alto nivel, y la cantidad de información que se presta hoy en día en internet. Esta sofisticación también facilita enormemente la tarea de interconexión entre los mismos programas que, gracias a la sencilla instalación de un plugins o alguna otra característica, permite una rápida y sencilla comunicación entre los mismos. Un gran mercado que se está abriendo hoy en día es el mercado de la domótica. Esta solución es fácilmente plausible en un sistema domótico de una casa personal, debido a los puntos explicados anteriormente y la libertad de uso de estos softwares. Estudio de las etapas de implementación de una arquitectura ciberfísica para la supervisión de una célula industrial 67 6. Bibliografía y webgrafía Basco, A., Beliz, G., Coatz, D., Garnero, P. (2018) Industria 4.0, Fabricando el Futuro. InterAmerican Development Bank. Bilbao y Ramón Lanza, L. Historia económica (Tema 5: Los inicios de la Segunda Revolución Industrial, 1870-1914). Universidad Autónoma de Madrid. Chaves Palacio, J. (2004). Desarrollo tecnológico en la primera revolución industrial. 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