Systemy cyberfizyczne w fabryce przyszłości

Tradycyjne narzędzia sterowania procesami wytwarzania, pomimo wysokiego poziomu doskonałości operacyjnej, muszą zostać uzupełnione nowymi narzędziami dostarczanymi przez Produkcję Cyfrową (Digital Manufacturing) i Przemysł 4.0. Podyktowane jest to koniecznością ciągłego udoskonalania technologii produkcji, rosnącą złożonością i elastycznością nowoczesnych układów sterowania, a także coraz bardziej zindywidualizowanymi potrzebami klientów i narastającym trendem personalizacji produktów i usług. Szczególnym przypadkiem wykorzystania nowoczesnych narzędzi w przemyśle produkcyjnym jest obszar związany z rejestracją, gromadzeniem i analizą danych produkcyjnych, a także mechanizmy predykcji oraz systemy planowania krótko- i długoterminowego. Wyzwania Przemysłu 4.0 bardzo często wymagają wdrożenia nowoczesnych platform informatycznych, jak np. cyberfizyczne platformy logistyczne, których celem jest usprawnienie procesów logistycznych i produkcyjnych w przedsiębiorstwie poprzez połączenie zalet projektowania rozwiązań w oparciu o specyficzne platformy sprzętowe i programowe, spełniające kryteria Przemysłu 4.0.

Modele, komponenty fizyczne i cybernetyczne

Idea Przemysłu 4.0 opiera się w głównej mierze na systemach cyberfizycznych (ang. Cyber-Physical Systems – CPSs), których zadaniem jest integracja dynamicznych procesów fizycznych z procesami obliczeniowymi, sieciowymi w celu analizy/przetworzenia pozyskanych danych i udostępnienia otrzymanych wyników wszystkim osobom zaangażowanym w proces produkcyjny, w szczególności personelowi zarządzającemu. Sieć komputerów przemysłowych, serwerów komunikacyjnych/bazodanowych, sterowników, czujników przewodowych i bezprzewodowych monitoruje i steruje procesami fizycznymi za pomocą pętli sprzężenia zwrotnego, w których fizyczne komponenty CPS (procesy fizyczne) podlegają interakcji z cybernetycznymi komponentami CPS (wirtualnymi kopiami procesów fizycznych). Te wirtualne kopie (cyberprezentacje) tworzone są na podstawie danych cyfrowych i informacji o elementach fizycznych. W tym sensie CPS można postrzegać jako zbiór metod transformacyjnych do zarządzania zarówno komponentami obliczeniowymi, jak i fizycznymi. Należy jednak podkreślić, że CPS nie jest połączeniem komponentów fizycznych i cybernetycznych, ale ich przecięciem (rys. 1). Dlatego, aby zrozumieć interakcję pomiędzy komponentami CPS, konieczne jest poznanie natury tego przecięcia. W trakcie przygotowywania odpowiedniego modelu dla zbioru komponentów w tych trzech obszarach (komponenty fizyczne / połączenia CPS, interfejs / komponenty cybernetyczne) warto pamiętać, że odnoszą się one do zagadnień:

• inżynieryjnych (projektowanie, technologia wytwarzania, kontrola jakości),
• zarządzania (operacje wytwarzania, optymalizacja i wydajność),
• budowy i optymalizacji łańcucha dostaw, np. transport wewnętrzny, logistyka, w szczególności zarządzanie dostawami surowców, rejestracja parametrów transportu/buforowania, ciągła informacja dla klienta, rejestracja parametrów procesu informująca o powtarzalności i jakości procesu czy wyrobu,
• gromadzenia i analizy ogromnych ilości danych (marketing/analiza biznesowa produktu, samouczące się algorytmy, ocena ryzyka i bezpieczeństwa procesu i produktu, zdefiniowanie potrzeb i oczekiwań odbiorcy),
• budowy wartości produktu czy też odpowiedniej opinii o rozwiązaniu, marce, usłudze.

Realizacja takiego przecięcia jest możliwa dzięki zautomatyzowanym metodom ciągłego zbierania i archiwizacji danych oraz ich dynamicznej analizie w czasie rzeczywistym. Celem tworzenia modeli  składających się na CPS jest zwykle:

• zapewnienie pełnej widoczności procesów produkcyjnych w czasie rzeczywistym – Digital Twin (DT) – cyfrowy bliźniak ciągu technologicznego, procesu,
• optymalizacja, nadzór/kontrola procesów produkcyjnych w czasie rzeczywistym,
• ciągły nadzór nad procesem wytwarzania, jak i nad samym produktem – kontrola jego jakości oraz rejestracja wszelkich parametrów wytwarzania,
• wskazanie miejsc przeznaczonych do optymalizacji (identyfikacja wąskiego gardła – bottleneck identification – w produkcji/procesie), procesów, urządzeń, w których można jeszcze poprawić wydajność,
• pełne zdalne (samoczynne) zarządzanie maszynami, a co za tym idzie optymalizacja zużycia mediów, minimalizacji przestojów i mikrozatrzymań,
• uruchomienie konserwacji prewencyjnej lub wskazanie miejsc narażonych na awarie – modele predykcyjne.

Realizacje CPS

Przykłady realizacji CPS obejmują: inteligentne sieci, autonomiczne systemy transportu wewnętrznego (autonomiczne roboty mobilne – transportowe), techniczne systemy monitorowania procesów/maszyn, przemysłowe systemy sterowania z wykorzystaniem modeli predykcyjnych i systemy robotyki czy wysokowydajne – samoregulujące się Produkcja produkcyjne. Różne branże produkcyjne wdrażają CPS w celu przyspieszenia produkcji, dystrybucji, transportu, serwisu i konserwacji w procesie produkcyjnym oraz w całym łańcuchu dostaw. Wdrożenie CPS w obszarze zarządzania produkcją zostało sformalizowane w ostatnich latach (L. Monostori, Cyber-physical Production Systems, 2014), pod nazwą Cyber-Physical Production Systems (CPPS). Główne korzyści, jakich można oczekiwać po implementacji CPPS, to: (i) optymalizacja procesów produkcyjnych; (ii) zoptymalizowana personalizacja produktu, procesu; (iii) oszczędna produkcja – minimalizacja zużycia mediów i surowców; (iv) procesy produkcyjne skoncentrowane na człowieku – bezpieczeństwo i ochrona pracownika i klienta.

Warto zaznaczyć iż systemy cyberfizyczne są ściśle związane z koncepcją cyfrowego bliźniaka (ang. digital twin – DT). Tak jak CPS integrują świat cybernetyczny ze światem rzeczywistym poprzez komunikację w czasie rzeczywistym i rzeczywistość wirtualną, a modele zachowania bytów fizycznych są ich podstawowymi narzędziami, tak DT umożliwia przewidywanie i optymalizację mapowanych obiektów poprzez symulację w czasie rzeczywistym i dwukierunkową komunikację w oparciu o dane w czasie rzeczywistym z różnych czujników. W porównaniu z CPS DT zapewnia realistyczne lustrzane odbicie rzeczywistych obiektów, symulując ich zachowanie i funkcje. Architektura CPS nie zapewni dokładnych lustrzanych modeli obiektów fizycznych, ponieważ w znaczący sposób kładzie nacisk na technologie obliczeniowe i komunikacyjne w cyberprzestrzeni. Dlatego CPS może wpływać na więcej niż jedną jednostkę w złożonym systemie.

Komponenty CPS w procesach produkcyjnych

Obecnie nie określa się ścisłych zasad budowy CPS. Implementowane obecnie rozwiązania bazują na 5-poziomowej architekturze (5C) dla opracowania i wdrożenia modułu CPS w aplikacjach produkcyjnych (rys. 2). Proponowana architektura pomyślana jest w zasadzie jako wytyczne do budowy takich systemów, tj. jak na podstawie danych i informacji przekształcić komponenty fizyczne w komponenty cyfrowe, a także jak te dane i informacje przetwarzać, aby możliwe było zoptymalizowanie decyzji i wreszcie samoregulacji całego systemu (zarówno jego części fizycznej, jak i cybernetycznej).

Rys. 2. 5-poziomowa (5C) architektura do opracowywania i wdrażania CPS do zastosowań produkcyjnych

Poziom inteligentnych połączeń (Poziom 1) reprezentuje komponenty fizyczne. Dane dla tego poziomu mogą być pozyskiwane z czujników, systemów SCADA, MES, a nawet systemów ERP. Dla tego poziomu – w zależności od źródła danych – kluczowym czynnikiem jest szybkość przesyłania danych oraz kwestia właściwego doboru czujników. Poziomy 2-4 reprezentują cyberskładniki CPPS. Poziom konwersji danych (Poziom 2) skupia się przede wszystkim na wydobyciu z danych ważnych informacji, które można wykorzystać, np. do określenia stanu i wydajności maszyn lub przewidywania stopnia ich degradacji. Poziom cybernetyczny (Poziom 3), w wąskim znaczeniu, składa się z wirtualnych cyfrowych kopii maszyn i innych obiektów fizycznych (model cybernetyczny Produkcja czy cyfrowy bliźniak – DT), ale w szerszym znaczeniu obejmuje również instrumenty analityczne zdolne do znajdowania wzorców w danych i podobieństwa do danych historycznych. Poziom poznania (Poziom 4) generuje szczegółową wiedzę o monitorowanym systemie i odpowiada za wspomaganie procesów decyzyjnych, które obejmują m.in. wizualizację informacji dla człowieka oraz zintegrowaną symulację i syntezę. Wreszcie poziom konfiguracji (Poziom 5) realizuje sprzężenie zwrotne z cyberprzestrzeni do przestrzeni fizycznej – stosuje decyzje korygujące i zapobiegawcze podjęte na poziomie poznania do monitorowanego systemu.

CPS i łańcuch dostaw

CPS można wykorzystać nie tylko w procesach produkcyjnych – coraz częściej pojawiają się koncepcje jego użycia w logistyce. W tym przypadku jest uznawany za technologiczną podstawę logistyki i zarządzania łańcuchem dostaw, a te już są podstawowym filarem łańcucha wartości (value chain) dla producentów i detalistów. Właściwym podejściem jest wykorzystanie istniejącego CPS i jego rozbudowa o podstawowe modele analizy big data w zakresie monitorowania i zarządzania magazynami, przepływem, alokacją oraz dystrybucją. Cyfrowe ramy dla cyberfizycznego łańcucha dostaw składają się z trzech bazowych części: (i) fizycznego łańcucha dostaw, (ii) łańcucha dostaw i analityki operacyjnej oraz (iii) cybernetycznego łańcucha dostaw.

Fizyczny łańcuch dostaw dostarcza dane dla cybernetycznego łańcucha dostaw, które modelują wszystkie główne procesy. Dane do procesu zakupowego należy pozyskać z systemów klasy ERP i APS, w tym m.in. z systemów e-zamówień i kontroli widoczności dostaw. Proces produkcyjny może dostarczać dane z RFID (technologie transponderów rfid), GPS (global positioning system), IPS (indor positioning system) czy różnych czujników, manipulatorów, robotów oraz wirtualnej lub rozszerzonej rzeczywistości. Procesy logistyczne dostarczają dane z systemów T&T (Track and Trace), a także z systemów transakcyjnych. Należy również wskazać, że sam proces sprzedaży generuje wiele danych transakcyjnych w punktach sprzedaży. Tak zebrane dane dla cyberfizycznego łańcucha są następnie przekazywane do modułu analizy łańcucha dostaw i operacji, który odpowiada za:

• analizę opisową i diagnostyczną,
• symulację predykcji oraz optymalizacji nakazowej,
• kontrolę w czasie rzeczywistym,
• adaptacyjne uczenie się.

Kierunki rozwoju CPS

Obecnie na świecie coraz częściej powstają rozwiązania bazujące na modelach CPS zarówno w obszarze produkcji, jaki i logistyki. W 2020 r. został zaprezentowany system logistyczny cyberfizyczny e-commerce, zbudowany na architekturze usług w chmurze (CPS base on Cloud Service Architecture).

Pierwszy poziom systemu jest dostarczany jako IaaS i składa się z trzech warstw:

1. warstwa fizyczna – zasoby ludzkie i zaplecze logistyczne,
2. warstwa percepcyjna obejmująca technologie wykrywania (Bluetooth, RFID, Wi-Fi, GPS, czujniki mierzące, np. temperaturę, oraz przemysłowe technologie wearable (np. opaski, okulary, rękawiczki),
3. warstwę kontrolną w postaci systemu operacyjnego bramy mobilnej, która działa jako brama dla wyższych warstw.

Drugi poziom działa jako PaaS, zawiera dwa kluczowe komponenty:

1. inteligentny system koordynacji (iCoordinator), będący podstawową technologią w warstwie wykonawczej, odpowiadający za realizację zsynchronizowanego procesu realizacji zamówień,
2. inteligentny system synchronizacji (iSync), który działa w warstwie harmonogramowania i rozwiązuje problemy z synchronizacją.

Trzeci (najwyższy) poziom to warstwa Analytics, która działa jako oprogramowanie w układzie usługi SaaS i zapewnia trzy serwisy:

1. wizualizację wielowymiarową,
2. zarządzanie przestrzenią wirtualną,
3. analizę danych o wartości dodanej, przechowuje modele optymalizacji procesów od strony podaży do strony popytu.

Jednak takie rozwiązania są jeszcze w sferze badań – modelowania inżynieryjnego i na rynku nie ma kompletnych cyberfizycznych systemów logistycznych, które mogłyby być wykorzystane w praktyce (w czasie rzeczywistym) do sterowania i zarządzania wszystkimi ważnymi procesami logistycznymi.

Należy jednak zwrócić uwagę, że ten kierunek w niedługim czasie pozwoli na opracowanie rozwiązań dostosowanych do różnych potrzeb przedsiębiorstw. Systemy te będą niewątpliwe bardziej złożone, ale jednocześnie, dzięki modułowości, bardziej uniwersalne i łatwiejsze w implementacji. W konsekwencji zezwoli to na coraz powszechniejsze wdrażanie systemów CPS, jak platformy logistyczne, optymalizujące i automatyzujące procesy dostaw. Te rozwiązania w szczególności znajdą zastosowania w strefach przemysłu kosmetycznego i farmaceutycznego, gdzie dostawa surowców oraz dystrybucja wyrobów gotowych wymaga obsługi i koordynacji działań w wielu obszarach: źródła dostaw, nadzorowania warunków transportu, optymalizacji tras czy nierzadko integracji z automatycznymi platformami zakupowymi dla dostawców surowców. Obecnie te procesy są obsługiwane przez ludzi, ale ich złożoność i wielowątkowość coraz częściej wymaga zaangażowania wieloosobowych zespołów, w których trudniej jest o należytą komunikację i koordynację, co może przyczyniać się do pomyłek, a w najlepszym przypadku realizację zadań bez odpowiedniej optymalizacji.