AGV Malfunction Prediction in a 5G Network Using Novel Deep Learning Techniques

Abstract

Una aplicación prometedora de las redes 5G en la Industria 4.0 es el uso de Vehículos de Guiado Automático avanzados (Automated Guided Vehicles, AGV). En este Trabajo de Fin de Máster, proponemos una novedosa arquitectura de control de AGVs que explota las capacidades únicas que brindan las redes 5G, como la alta velocidad de datos, la baja latencia y las comunicaciones ultra fiables, para abrir las posibilidades de despliegue de los AGV en una gama más amplia de aplicaciones industriales y comerciales. En esta arquitectura, el AGV se controla de forma remota mediante un Controlador Lógico Programable (Programmable Logic Controller, PLC) virtual, que se despliega en una plataforma de computación en el borde de acceso múltiple (Multi-access Edge Computing, MEC) y se conecta al AGV a través de un enlace de radio 5G para satisfacer los requisitos de control determinista y de baja latencia del entorno industrial. En este escenario, aprovechamos las técnicas avanzadas de Deep Learning (DL) basadas en ensembles de N-BEATS para construir modelos predictivos que pueden anticipar con 20 segundos de antelación la desviación de la trayectoria del AGV con respecto a una cinta magnética que traza el circuito a seguir en la fábrica, incluso cuando aparecen perturbaciones en la red. De este modo, las maniobras correctivas, como la detención del AGV, pueden realizarse con antelación para evitar situaciones potencialmente perjudiciales. Para satisfacer este objetivo, proponemos una aplicación innovadora del modelado secuencia a secuencia de la desviación del AGV que permite una forma flexible de adaptar el horizonte de previsión a las necesidades actuales del operador del AGV sin requerir el reentrenamiento del modelo y sin perder precisión, a la vez que proporciona una información más rica del comportamiento futuro del AGV que puede explotarse utilizando métodos estadísticos para proporcionar una detección de fallos del AGV más robusta o mejorar los algoritmos de control de seguimiento del AGV actuales. Por otra parte, ampliamos la arquitectura N-BEATS para considerar variables exógenas con información relevante (estadísticas de conexión PLC-AGV y oscilaciones de la guía del AGV a lo largo de la cinta que traza el circuito) conjuntamente con variables endógenas (desviación del AGV de la cinta que traza el circuito). La solución propuesta se evaluó exhaustivamente a través de escenarios realistas en un entorno de fábrica real con conectividad 5G (5TONIC Open Innovation Laboratory) y se comparó con arquitecturas de aprendizaje profundo (LSTM), técnicas de aprendizaje automático (Random Forest) y métodos estadísticos tradicionales (ARIMA). Demostramos que el mal funcionamiento de los AGVs puede prevenirse eficazmente mediante el uso de ensembles de modelos de nuestra arquitectura N-BEATS extendida que superan claramente a los otros métodos propuestos. Además, los ensembles de modelos N-BEATS muestran un rendimiento consistente con respecto al tamaño de la ventana temporal, lo que puede favorecer los despliegues rápidos en tiempo real al no requerir un ajuste fino de este hiperparámetro. Por último, se llevó a cabo un cuidadoso análisis de un despliegue en tiempo real de nuestra solución, incluyendo escenarios de reentrenamiento que podrían ser provocados por la aparición de cambios imprevistos en la distribución estadística del error de guiado provocados principalmente por cambios en el entorno de la fábrica o el desgaste de los componentes físicos del AGV. Como trabajo futuro, sugerimos ampliar los experimentos para incluir tamaños de ventana mayores, ya que pueden proporcionar una mejora potencial del rendimiento. Además, otra línea de investigación interesante consiste en examinar y evaluar métodos para detectar las desviaciones de datos que pueden producirse a lo largo del tiempo durante las actividades de producción para activar automáticamente el reentrenamiento del modelo de forma online utilizando los datos recogidos a medida que la flota de AGV realiza sus actividades operativas. Abstract: One promising application of 5G networks in Industry 4.0 is the use of advanced Automated Guided Vehicles (AGVs). In this Master’s Thesis, we propose a novel AGV control architecture that exploits the unique capabilities provided by 5G networks, such as high data rate, low latency, and ultra-reliable communications, to open up the possibilities for deployment of AGVs in a wider range of industrial and commercial applications. In this architecture, the AGV is controlled remotely by a virtual Programmable Logic Controller (PLC), which is deployed on a Multi-access Edge Computing (MEC) platform and connected to the AGV via a 5G radio link to satisfy the deterministic and low-latency control requirements of the industrial environment. In this scenario, we leverage advanced Deep Learning (DL) techniques based on ensembles of N-BEATS to build predictive models that can anticipate 20 seconds in advance the deviation of the AGV’s trajectory with respect to a guiding tape on the factory floor, even when network perturbations appear. Therefore, corrective maneuvers, such as stopping the AGV, can be performed in advance to avoid potentially harmful situations. To meet this objective, we propose an innovative application of sequence-to-sequence modeling of AGV deviation that allows a flexible way to adapt the forecast horizon to the current needs of the AGV operator without requiring model retraining and without losing performance, while providing richer information of future AGV behavior that can be exploited using statistical methods to further improve the robustness of AGV malfunction detection or enhance state-of-the-art AGV tracking control algorithms. On the other hand, we extended the N-BEATS architecture to consider exogenous variables with relevant information (PLC-AGV connection statistics and AGV guide oscillations along the guiding tape) jointly with endogenous variables (AGV deviation from the guiding tape). The proposed solution was thoroughly evaluated through realistic scenarios in a real factory environment with 5G connectivity (5TONIC Open Innovation Laboratory) and compared against common deep learning architectures (LSTM), machine learning techniques (Random Forest) and statistical methods (ARIMA). We demonstrate that the malfunctioning of AGVs can be effectively prevented by using ensembles of our extended N-BEATS architecture that clearly outperform the other methods. Furthermore, the N-BEATS ensembles exhibit consistent performance with respect to the time window size, which can favor rapid real-time deployments by not requiring fine-tuning of this variable. Finally, a careful analysis of a real-time deployment of our solution was conducted, including retraining scenarios that could be triggered by the appearance of data drift problems caused mainly by changes in the factory environment or by physical wear and tear of the AGV. As future work, we suggest extending the experiments to include larger window sizes, as they may provide a potential performance improvement. In addition, another interesting line of research is to examine and evaluate methods to detect data drifts that may occur over time during production activities to automatically trigger model retraining in an online fashion using data collected as the AGV fleet performs its operational activities