Schema raccolta dati da macchine di automazione
industriale
Una linea di automazione è formata da più macchine
che possono avere al loro interno più stazioni.
Ogni stazione può fornire dei dati che può essere
l'esito della lavorazione (OK/KO), o misurazioni di valori che sono
indice di qualità del pezzo prodotto.
Ad ogni pezzo prodotto deve essere associata una etichetta
stampata o deve essere impresso un datamatrix con un codice univoco
che serve per poter rintracciare dal codice tutti i dati ad esso
associati.
I vantaggi di una raccolta dati
Tracciabilità
Dal codice impresso sul pezzo si può risalire a tutti i
dati raccolti su esso, quindi nel caso che esso risulti in seguito
difettoso si può investigare quali fossero i parametri fuori
soglia a determinarne una scarsa qualità.
Verifiche sul pezzo in lavorazione
Prima di lavorare un pezzo su una macchina della linea si può
leggere il codice del pezzo e verificare che, per un errore
materiale, il pezzo non sia già stato segnato come difettoso,
o che non abbia eseguito le lavorazioni precedenti.
Statistiche base, o Data mining
In generale nel data mining si
definisce una classe (obbiettivo), nel nostro caso l'esito (OK/KO), e
si cercano, analizzando i valori dei record, le regole che
determinano uno stato o l'altro. Una classe obbiettivo può
anche essere un valore numerico indice di qualità, per esempio
(a caso) il rumore, coppia, ecc … e può essere
importante trovare le relazioni per ottimizzarli.
In pratica il data mining serve per
aumentare la qualità. Innanzitutto permettendo di
misurarla, perché senza una misura, non c'è modo di
valutare se una modifica, per esempio ai parametri di produzione,
porti un vantaggio o meno. Poi aiuta a trovare relazioni non
banali tra i dati, per capire quale siano i parametri più
importanti per formare la classe obbiettivo, e quindi concentrarsi su
quelli. Opzionale, permette di fare predizioni sui dati una volta
costruito il modello, per scartare preventivamente pezzi (o
rilavorare) che poi potranno dare dei problemi. In più
mentre si fa l'analisi, si fa del debug sui dati raccolti: vengono a
galla subito se ci sono errori tipografici, sistematici, convenzioni
di codifica, errori di misura, dati fuori misura o anomalie.
Schema software
Programma di raccorta dati dal PLC della macchina
Programma installato su un PC industriale a fianco della macchina
che prende i dati dal PLC della macchina tramite seriale, o OPC
Server.
Memorizza i dati in locale, ed eventualmente anche sul database
server centrale.
Visualizza lo stato della lavorazione, errori e statistiche
istantanee.
Può leggere il codice da un lettore seriale per passarlo al
PLC per verificare a priori che il codice non
sia associato ad anomalie.
Sinottico
Raccoglie i dati da tutti i programmi delle stazioni e li salva
sul database server centrale.
Visualizza lo stato delle lavorazioni sulle macchine con le
statistiche e le segnalazioni di anomalie in tempo reale.
Visualizza i dati raccolti e la tracciabilità.
Fornisce uno strumento ai software delle stazioni per fare la
verifica dei codici dei pezzi.
Data mining
Come attività di programmazione
c'è la creazione di un datawarehouse. Il datawarehouse è
una copia dei dati preparata per gli algoritmi di datamining. Si
rende necessaria per non usare gli algoritmi su dati inlinea, e
soprattutto perché le esigenze degli algoritmi sono diverse da
quelle di una base di dati.
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