Integrated framework of IDEF modelling methods for structured design of shop floor control systems

The information architecture for a shop floor controller provides the accurate and relevant data in an appropriate format. The information architecture is built by specifying the information requirements and by defining the information handling mechanism. The objective of the paper is to capture and specify the information requirements of workstation and machine controllers for hierarchical shop floor control in a discrete part manufacturing system. The information contents managed by the workstation and machine controllers are identified through IDEF0 function modelling activities. The IDEF0 function modelling method is used in order to guarantee the complete capture of the required information contents. Once being captured through inputs, outputs, controls and mechanisms of the function model, they are classified into two categories: message and stored data. The flow models and specifications of the identified messages are presented using a variant IDEF3 process modelling method. Since the sequence of the messages does not appropriately appear on the function model, a dynamic message flow model is needed which describes message flows among controllers and functional modules. The captured data and their semantic relationships are modelled using the IDEF1X data modelling method. In particular, the evolution of planning and scheduling data is also identified and modelled as part of the information requirements. The specified information requirements show an integrated view of context of a SFCS, increase the understanding of functionality of a SFCS, and provide the stable basis for the SFCS development. The approach suggested in this paper can avoid the fatal errors in terms of information management in operating shop floor control software.X1114sciescopu

Sistema de predição de avarias em máquinas de unidades fabris globalmente dispersas

Nos últimos anos, temos assistido a várias e profundas alterações na produção industrial. Muitos processos industriais estão agora automatizados com o objetivo de garantir a qualidade da produção e minimizar os seus custos. Atualmente, as organizações têm vindo a recolher e armazenar quantidades cada vez maiores de dados relevantes e precisos dos seus processos de produção. Este armazenamento de dados oferece um enorme potencial, constituindo uma fonte de novo conhecimento. No entanto, a elevada quantidade de dados e a sua complexidade não se coaduna em muitos casos com a capacidade de analisá-los, e torna-se necessária a utilização de técnicas de análise automatizadas. O data mining emerge como uma importante ferramenta no processo de aquisição de conhecimento a partir de dados provenientes do processo produtivo. Apresenta uma oportunidade de aumento significativo da capacidade de transformação de elevados volumes de dados em informação útil. O uso cumulativo de dados tem sido limitado, o que conduz ao problema de "fontes de dados ricas, mas pobres em informação". Neste trabalho, através da utilização da ferramenta de data mining RapidMiner, são aplicados diferentes algoritmos a dados de manutenção e de monitorização da condição de determinados equipamentos existentes em diferentes linhas de produção. Os algoritmos aplicados são comparados quanto à exatidão obtida na descoberta de padrões e nas predições efetuadas. A recolha de dados baseia-se num sistema de agentes distribuídos, o que, dada a sua natureza, será responsável pela recolha de dados através de uma arquitetura funcional. O uso de data mining está integrado num sistema on-line capaz de recolher dados através da utilização de agentes automáticos, apresentando os resultados obtidos às diferentes equipas de manutenção, de forma facilmente compreensível. O objetivo dos algoritmos de predição desenvolvidos é de prever valores futuros com base em registos de valores presentes, a fim de estimar a possibilidade da falha de uma determinada máquina e, desta forma,apoiar as equipas de manutenção no planeamento de medidas adequadas para evitar falhas ou para mitigar os seus efeitos. As principais contribuições deste trabalho são: (i) definição da arquitetura de um sistema funcional de predição de avarias, (ii) a criação de um protótipo de data mining utilizando para tal a ferramenta RapidMiner v.5.3.15.In the last years we have assisted to several and deep changes in industrial manufacturing. Many industrial processes are now automated in order to ensure production quality and to minimize costs. Currently, manufacturing companies have been collecting and storing increasingly larger amouts of accurate and relevant production data. The stored data offer enormous potential, providing a source of new knowledge. However, the huge amount of data and its complexity is not consistent in many cases with the ability to analysing ability . Data mining has emerged as an important tool for knowledge acquisition from manufacturing databases. Data mining technology presents an opportunity to increase significantly the rate at which the volume of data can be turned into useful information. However, the use of accumulated data has been limited, which has led to the “rich data but poor information” problem. In this work, a data mining tool named RapidMiner is used to create and apply different data mining prediction algorithms to maintenance and condition monitoring data. Their accuracy in the discovery of patterns and also the accuracy of predictions is compared. This tool is integrated with an online system which collects data using automatic agents and presents all the results to the maintenance teams in an comprehensible way. The remote data collection is based on an intricate system of distributed agents, which, given its nature, will be responsible for remote data collection through a functional architecture. The purpose of the prediction algorithms applied is to forecast future values based on present records, in order to estimate the possibility of a machine breakdown, and therefore to support maintenance teams in planning appropriate measures to avoid failures or to mitigate their effects. The main contributions of this work are (i) the definition of a system architecture; (ii) the creation of an data mining prototype system using a data mining tool named RapidMiner v.5.3.15.Fundação para a Ciência e a Tecnologia (FCT

Sistema de predição de avarias em máquinas de unidades fabris globalmente dispersas

Tese de Doutoramento Ramo Engenharia Industrial e de SistemasNos últimos anos, temos assistido a várias e profundas alterações na produção industrial. Muitos processos industriais estão agora automatizados com o objetivo de garantir a qualidade da produção e minimizar os seus custos. Atualmente, as organizações têm vindo a recolher e armazenar quantidades cada vez maiores de dados relevantes e precisos dos seus processos de produção. Este armazenamento de dados oferece um enorme potencial, constituíndo uma fonte de novo conhecimento. No entanto, a elevada quantidade de dados e a sua complexidade não se coaduna em muitos casos com a capacidade de analisá-los, e torna-se necessária a utilização de técnicas de análise automatizadas. O data mining emerge como uma importante ferramenta no processo de aquisição de conhecimento a partir de dados provenientes do processo produtivo. Apresenta uma oportunidade de aumento significativo da capacidade de transformação de elevados volumes de dados em informação útil. O uso cumulativo de dados tem sido limitado, o que conduz ao problema de "fontes de dados ricas, mas pobres em informação". Neste trabalho, através da utilização da ferramenta de data mining RapidMiner, são aplicados diferentes algoritmos a dados de manutenção e de monitorização da condição de determinados equipamentos existentes em diferentes linhas de produção. Os algoritmos aplicados são comparados quanto à exatidão obtida na descoberta de padrões e nas predições efetuadas. A recolha de dados baseia-se num sistema de agentes distribuídos, o que, dada a sua natureza, será responsável pela recolha de dados através de uma arquitetura funcional. O uso de data mining está integrado num sistema on-line capaz de recolher dados através da utilização de agentes automáticos, apresentando os resultados obtidos às diferentes equipas de manutenção, de forma facilmente compreensível. O objetivo dos algoritmos de predição desenvolvidos é de prever valores futuros com base em registos de valores presentes, a fim de estimar a possibilidade da falha de uma determinada máquina e, desta forma, apoiar as equipas de manutenção no planeamento de medidas adequadas para evitar falhas ou para mitigar os seus efeitos. As principais contribuições deste trabalho são: (i) definição da arquitetura de um sistema funcional de predição de avarias, (ii) a criação de um protótipo de data mining utilizando para tal a ferramenta RapidMiner v.5.3.15.In the last years we have assisted to several and deep changes in industrial manufacturing. Many industrial processes are now automated in order to ensure production quality and to minimize costs. Currently, manufacturing companies have been collecting and storing increasingly larger amouts of accurate and relevant production data. The stored data offer enormous potential, providing a source of new knowledge. However, the huge amount of data and its complexity is not consistent in many cases with the ability to analysing ability . Data mining has emerged as an important tool for knowledge acquisition from manufacturing databases. Data mining technology presents an opportunity to increase significantly the rate at which the volume of data can be turned into useful information. However, the use of accumulated data has been limited, which has led to the “rich data but poor information” problem. In this work, a data mining tool named RapidMiner is used to create and apply different data mining prediction algorithms to maintenance and condition monitoring data. Their accuracy in the discovery of patterns and also the accuracy of predictions is compared. This tool is integrated with an online system which collects data using automatic agents and presents all the results to the maintenance teams in an comprehensible way. The remote data collection is based on an intricate system of distributed agents, which, given its nature, will be responsible for remote data collection through a functional architecture. The purpose of the prediction algorithms applied is to forecast future values based on present records, in order to estimate the possibility of a machine breakdown, and therefore to support maintenance teams in planning appropriate measures to avoid failures or to mitigate their effects. The main contributions of this work are (i) the definition of a system architecture; (ii) the creation of an data mining prototype system using a data mining tool named RapidMiner v.5.3.15.Fundação para a Ciência e para a Tecnologia (FCT) através da Bolsa PROTEC (Programa de Apoio à Formação Avançada de Docentes do Ensino Superior Politécnico)

Quality embedded intelligent remanufacturing

This thesis is motivated from the four keywords: remanufacturing, quality, multi-agent and intelligence. Recent years' environmental problems caused tightening the regulations and legislations for used products. Therefore remanufacturing is getting more attention. The quality of used products is uncertain and even dynamically changes during the remanufacturing process, and each used product should be individually handled in a different way depending on its quality. Fortunately recent developing wireless technologies like radio frequency identification (RFID) may enable remanufacturing control systems to identify, track, and control each used product and disassembled subassembly/part (PDSP) automatically. The multi-agent approach can be a good solution for the individual control of each PDSP, because a centralized control system is not eligible to managing so many elements in the remanufacturing system. The objective of this thesis is to propose a quality embedded remanufacturing system (QRS) which comprises a multi-agent framework and a scheduling mechanism. First, this thesis discusses the fundamental concepts for the proposed modeling tools and scheduling mechanism: the QRS quality characteristics and the multi-agent framework. As the second step, this thesis proposes QRS modeling tools which support the PDSP/resource quality representation and comprise: intuitive remanufacturing system representation (IRSR) and dynamic token two-level colored Petri-nets (DTPN). The former is designed from the user-side perspective and the latter is from the system-side perspective. The multi-agent framework is constructed based on the model represented with the proposed tools. Last, this thesis proposes a real-time scheduling mechanism for the QRS which enables the constructed framework to execute. The scheduling mechanism embeds a communication protocol among agents and dispatching rules formulated depending on the PDSP/resource quality. A knowledge-based approach is adopted to increase efficiency of the scheduling mechanism, where the knowledge is learned by simulations. A heuristic method is also proposed to reduce the simulation time