2020-2021 kurtsoko emateak
OPTITWIN proiektuaren ematea
OPTITWIN proiektuaren ematea
Gipuzkoako Zientzia, Teknologia eta Berrikuntza Sarea Programa OPTITWIN, Optimización del digital Twin de proceso basado en la inteligencia de datos en un entorno digital proiektua finantziatu du, Gipuzkoako Foru Aldundia deialdiaren barruan.
OptiTwin proiektua Gipuzkoako Foru Aldundiak (Ekonomia Sustapena, Landa Ingurunea eta Lurralde Oreka Departamentua) finantzatutako proiektua da, «Zientzia, Teknologia eta Berrikuntzaren Gipuzkoako Sarea laguntzeko Programa» ren 2020ko deialdian (Gipuzkoako Aldizkari Ofiziala, 50. zenbakia, 2020ko martxoaren 13a).
Proiektua fabrikazio digitalaren esparruan kokatzen da, eta mekanizazioko biki digitala optimizatzera bideratutako datuetan oinarritutako ereduak garatzea izan du helburu, mekanizazioaren arloan digitalizazioaren aukerak aztertze aldera. (i) Errendimendu Handiko Mekanizazioa (www.mondragon.edu/mar), (ii) Software eta Sistemen Ingeniaritza (www.mondragon.edu/ingsw), (iii) Datuen Analisia eta Segurtasun Ziberra (www.mondragon.edu/danz) ikerketa-taldeek parte hartu dute, Mondragon Unibertsitateko Goi Eskola Politeknikoan. Machine learning ereduak inplementatu ditu, eta soluzio berria sarera konektatutako zenbakizko kontroldun mekanizazio-zentro batean integratu du. Proiektua Mekanizazioko Laborategi Digitalizatua garatzeko lanen barruan kokatzen da eta mekanizazio-zentro batean mekanizazio-prozesuaren benetako datuak eskuratzeko aukera emango du, ondoren hobetu ahal izateko.
Azken soluzioaren funtzionamenduaren lagin bat eskuragarri dago esteka honetan dagoen bideo batean. Bideoa.
Jarraian, proiektuaren faseak, konponbidearen arkitektura eta lortutako emaitzak laburbiltzen dira.
Proiektuaren faseak
OptiTiwin bost fasetan egituratu da:
- Azterlanaren kasua zehaztea (azterketa egin ondoren, zulaketa egitea erabaki da).
- Prozesuaren jarraipena denbora errealean egitea ahalbidetzen duen plataforma digitala eta dashboarda garatzea.
- Seinaleak jasotzera bideratutako hautatutako azterketa-kasuaren mekanizazio-saiakuntzak.
- KPIak erauzteko eredua definitzea eta garatzea, Digital Twin optimizatzera bideratuta. Kasu honetan, zulatze-prozesuan erabilitako barautsaren higadura modelatu (datuetan edo DDMetan oinarritutako ereduak erabiliz).
- Erabilitako barautsaren higadura bistaratzen den plataforma digitalerako erakusgailua garatzea, mantentze-lan egokiak egin ahal izateko eta kalteen edo matxuren arriskuak murrizteko.
Garapen guztia errendimendu handiko mekanizazio-laborategian eskuragarri dagoen Fagor Automationen CNC 8070 batean integratu da, eta zenbakizko kontrol bera instalatuta duen beste edozein makinatan erreplika daiteke. Gainera, proiektuaren bideragarritasunari begira, funtsezkoa izan da Mondragon Unibertsitateko errendimendu handiko mekanizazio-laborategia, hainbat fabrikazio-ekipo monitorizatu baititu, eta horrek aukera ematen du kalitate-datuak biltzeko eta enpresa laguntzaileei hobekuntzak eta berrikuntzak proposatzeko.
Osagaien arkitektura eta elkarrekintza
Soluzioaren arkitekturak 3 osagai nagusi ditu:
- Lagun mekanizazio-zentro bat, Fagor Automationen CNC 8070 barne, hura kontrolatzen duena. Osagai honek CNCren softwarea eta OptiTwinen esperimentuen definitzailea barne hartzen ditu. OptiTwinek prozesuaren seinaleak ateratzen ditu CNCren softwarearen datu-erregistratzailearen bidez (datalogger), eta datu horiek Workstationera bidaltzen ditu, esperimentuaren definizioaren datuekin batera. Gainera, tresnaren higadura, OptiTwinen Hodeiko DDMen zerbitzuetatik lortutakoa, OptiTwinen pantailan agertzen da.
- Lan-estazio bat (Workstation) mugako konputazio gisa (edge computing), CNCk bidalitako seinaleak erregistratzeaz eta biltegiratzeaz arduratzen den softwarea gordetzen duena. Workstationak jasotako seinaleak aztertzen ditu eta, aurrez ezarritako baldintzak betez gero, datuak prozesatzen ditu KPIak ateratzeko. Datu horiek eta prozesuaren datu osoak denbora errealean bidaltzen dira hodeira, biltegiratzeko eta, baldintzak betetzen badira, tresnaren higadura iragartzeko DDMekin. Tresnaren higadura hodeitik bueltan jasotzen da eta CNCra bidaltzen da pantailan erakusteko.
- Zerbitzari bat hodeian. Bertan, Adimen Artifizialeko DDMak gordetzen dira erremintaren higadura iragartzeko, eta ereduak berriz entrenatzeko edo etorkizuneko beste alderdi batzuk ikertzeko baliagarriak diren prozesu historikoen datuak gordetzen dira. Prozesuaren KPIak eta prozesatu gabeko datuak Workstationetik jasotzen dira eta datu-baseetan biltegiratzen dira. Gainera, KPIak DDMek prozesatzen dituzte tresnaren higaduraren iragarpenetarako, eta horiek Workstationera bidaltzen dira, ondoren CNCra birbidaltzeko. Gainera, Hodeiko zerbitzariak dashboard bat du mekanizazio-zentroaren datu historikoak kontsultatzeko eta erakusteko.
Osagaien arteko elkarrekintza 1. irudian agertzen da.
Gainera, software azpiegitura eta soluzio gehigarriak erabiltzen dira mezuak bidaltzeko (mezularitzako brokerra), datuen zerbitzariak hodeian datuak biltegiratzeko eta web aplikazioak laborategian erabilgarri dauden makinak denbora errealean monitorizatzeko.
Emaitzak
OptiTiwn proiektuaren garapenak hainbat emaitza lortzea ekarri du, 4.0 industriari lotutako kontzeptuen bidez produkzio-sistemaren digitalizazioan aurrera egiten jarraitzea ahalbidetu dutenak. Hona hemen emaitzarik aipagarrienak:
- Mondragon Unibertsitateko errendimendu handiko mekanizazio-laborategian plataforma digitala garatzea eta hedatzea.
- Azterketa-kasuari dagokion set-up espezifikoa garatzea eta baliozkotzea, KPak identifikatzeko eta Digital Twin optimizatzeko beharrezkoak diren aldagaiak ateratzeko gai dena.
- Mekanizazio-saiakuntzak egitea, sentsoreen barruko eta kanpoko aldagaiak aterata: KPIak identifikatzea Digital Twin optimizatzeko.
- Azterketaren kasuan erabilitako DDM ereduak garatzea.
- DDM ereduekin handitutako biki digitalak.
- In situ frogatzailea egitea ikusizko dashboardaren bidez, Digital Twin-en ikerketa zientifikoen eta industria-aplikagarritasunaren arteko transferentzia errazteko.