Recolha de dados em automático dos fornos para alarmística

• Autor(a) principal: Soares, Pedro Miguel Costa
• Data de Publicação: 2023
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10773/39348
• topic: Monitorização; OPC UA; Indústria 4.0; Tratamento térmico; IIoT; Visualização de dados

O forno contínuo é responsável pelo tratamento térmico de cerca 65% de todas as peças da Renault CACIA. Apesar deste já possuir uma plataforma de monitorização, os dados estão apenas disponíveis localmente e visivelmente através de um HMI, e este ainda possui uma escolha limitada para a visualização histórica dos parâmetros de processo (temperaturas, fluxo de gases, etc.). Soma-se a esta dificuldade a falta de fiabilidade no sistema de rastreabilidade, nomeadamente, a data e hora de entrada no forno contínuo. Estas condições inviabilizam a extração de dados cruciais e a associação dos mesmos a um determinado lote para que haja informação por onde basear a tomada de decisão no sentido de otimização do processo fabril. Esta otimização pode vir na redução de não conformidades ou até no ajuste da atmosfera gasosa (débito de gás natural, amoníaco, etc.) para redução da fatura energética, garantindo sempre produção de lotes conformes. A falta de informação e de uma forma fácil de a aceder, dificultam este tipo de otimizações. A Renault CACIA, incentivada por esta temática tanto na vertente energética como na aquisição de dados, à luz do projeto Industrial Data Managment, promoveu o desenvolvimento deste projeto. Nesta dissertação propõem-se uma plataforma de monitorização em tempo real do forno contínuo. Esta deve permitir a visualização dos principais parâmetros atuais como passados, e em qualquer lugar da fábrica. Deve ser dotada de capacidades de alarmística via e-mail para alertar parâmetros fora da normalidade. É ainda proposta uma alteração dos procedimentos fabris, para que seja possível associar a informação recolhida a um determinado lote. Para tal, é implementado um servidor OPC-UA como gateway. Este disponibiliza a informação necessária através da simbiose entre o sistema de rastreabilidade dos tratamentos térmicos, um cliente OPC-UA e uma REST API que comunicam via HTTP para alimentar as funcionalidades em causa. A informação é persistida em uma base de dados PostgreSQL. Para um fácil implementação e gestão da arquitetura no servidor, recorreu-se ao Docker. Foram criadas duas plataformas. Uma focada para a monitorização e visualização histórica e outra para fornecer aos utilizadores informação dos diferentes fornos em formato CSV, e assim promover cruzamento de informação, como também um espaço que facilmente lhe permite visualizar as condições de tratamento de uma carga apenas com conhecimento do número de gália (um identificador único). Através destas plataformas, inconsistências no tempo de permanência de lotes nos diferentes fornos foram detetadas.