Industria Metalmecánica

TECNOLOGÍA DIGITAL 38 3. ALGUNOS EJEMPLOS DE PROYECTOS EN MARCHA 3.1. PROYECTO 1. PROTOTIPO DE GEMELO DIGITAL PARA DETECCIÓN DE FALLOS DE FABRICACIÓN EN TIEMPO REAL El gemelo digital (digital twin) ofrece soluciones para monitorizar máquinas industriales y detectar posibles fallos de fabricación en tiempo real. Estos sistemas virtuales son representaciones digitales de dispositivos y procesos que componen una fábrica, conectadas con el sistema real al que representan con el fin de recopilar datos para predecir cómo funcionarán. Este trabajo presenta el diseño e implementación de una plataforma de software para la monitorización de un centro de mecanizado aeronáutico (Ibarmia THR 16) que permite detectar anomalías en el proceso de fabricación casi en tiempo real. Esta plataforma forma parte de un esfuerzo en curso para construir un gemelo digital eficiente para el mencionado centro de mecanizado. El diseño se va a ver complementado con el uso de protocolos industriales para la ingesta de datos y de herramientas Big Data para el tratamiento, procesamiento, almacenaje y visualización de los datos. Este proyecto se ha llevado a cabo dentro del Centro de Fabricación Avanzada Aeronáutica (CFAA), una institución de investigación perteneciente a la Universidad del País Vasco creada como un nuevo modelo para impulsar colaboración entre el mundo académico y diferentes tipos de entidades en áreas clave como la fabricación aditiva, el proceso de mecanizado, los procesos no convencionales y los mecanismos láser, entre otros. Ibarmia THR 16 es un centro de mecanizado que integra diferentes tecnologías en una sola máquina: fresado, taladrado, torneado, tallado de engranajes y rectificado. En la figura 3 se muestra una imagen de las máquinas. La Ibarmia THR 16 dispone de un controlador lógico programable (PLC, por sus siglas en inglés) que, entre otras cosas, se encarga de recoger señales y datos de control en forma de un conjunto de variables. Para la monitorización se han seleccionado las variables relacionadas con la carga, la potencia y la velocidad de rotación medidas para los 5 ejes y el husillo de la máquina. Diseño del software En la figura 4 se muestra la arquitectura del software desarrollado. En ella aparecen todos los recursos empleados para desarrollar el software. Se ha construido un único flujo de datos con el objetivo de facilitar la conectividad entre las herramientas. En primer lugar, se obtiene un conjunto de variables de la máquina a través del Servidor OPC. El lado del software de la plataforma actúa como cliente OPC y el PLC del THR 16 como servidor OPC. En cuanto a la frecuencia de captura, OPC UA suele utilizarse para monitorizar un conjunto reducido de variables (de 1 a 5). El intervalo de muestreo mínimo para 1 variable es de 100ms, pero esta latencia aumenta si se obtienen más variables. Para la extracción y transformación de esas variables se emplea NiFi, el cual se encarga de construir flujos de datos mediante procesadores. En este caso se van a configurar dos procesadores personalizados para establecer un flujo de datos entre el Servidor OPC y NiFi. Esos procesadores se encargan de obtener los valores de los nodos que ofrezca el PLC de la Ibarmia. Después, los datos se envían a un sistema de colas como Kafka, que retendrá los datos durante un periodo de tiempo determinado hasta que PySpark los consuma, asegurando el orden de entrega. Kafka utiliza el método FIFO para gestionar los datos, es decir, el primer conjunto de variables en llegar será el primero en salir. Figura 3. Máquinas Danobat e Ibarmia THR 16. Figura 4: Diseño del software.

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