AMS “Autonomic Maintenance System”
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AMS ”Autonomic Maintenance System” Progettazione e Sviluppo di un PROTOTIPO di Piattaforma Informatica per la Gestione Autonomica, Integrata e Collaborativa della Manutenzione Progetto di Ricerca Industriale POR Campania 2000/2006 Misura 3.17 – Settore ICT ARETHUSA Srl - NATURA Srl – Dipartimento Scienze Fisiche UNIVERSITA' di NAPOLI 1 Indice 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. Scenario di Riferimento Obiettivi del Progetto AMS Innovazione e Valore Aggiunto Analisi Preliminare FMEA Architettura Funzionale Sistema AMS Funzionalità Sistema Prototipale AMS Componenti Tecnologiche Sistema AMS Applicazione sul Campo: Casi di Studio Conclusioni Link di riferimento Glossario dei termini ARETHUSA Srl - NATURA Srl – Dipartimento Scienze Fisiche UNIVERSITA' di NAPOLI 2 1. Scenario di Riferimento Il Progetto AMS (Autonomic Maintenance System) è un Progetto di Ricerca Industriale POR Campania 2000/2006 – Misura 3.17 – Settore ICT finalizzato allo Sviluppo di un Prototipo di Piattaforma Informatica per la Gestione Autonomica, Integrata e Collaborativa della Manutenzione. Si tratta di una Piattaforma tecnologia Innovativa rispetto allo “stato dell’arte” dei sistemi CMMS (Computerized Maintenance Management System) presenti sul mercato. Infatti, i classici sistemi di manutenzione CMMS non hanno particolari caratteristiche di autonomia, di auto-adattamento e di integrazione diretta con le apparecchiature e le strumentazioni di campo. Invece, il Sistema Prototipale AMS proposto, oltre a soddisfare le caratteristiche tipiche di un CMMS, presenta delle peculiarità innovative (Agenti Intelligenti) che lo rendono adattabile a qualsiasi applicazione della manutenzione. 3 ARETHUSA Srl - NATURA Srl – Dipartimento Scienze Fisiche UNIVERSITA' di NAPOLI 2. Obiettivi del Progetto AMS Il Progetto di Ricerca AMS è finalizzato al superamento dei seguenti limiti funzionali dei comuni CMMS, ovvero: 1. Caratterizzazione “personalizzata” delle anagrafiche, a seconda del campo di applicazione di riferimento (industriale, ambientale, ecc.); 2. Bassa flessibilità della schedulazione 3. Scarsa delle attività di manutenzione; integrazione con il “campo”, ovvero la mancanza di un collegamento diretto con gli “oggetti di manutenzione”. ARETHUSA Srl - NATURA Srl – Dipartimento Scienze Fisiche UNIVERSITA' di NAPOLI 4 3. Innovazione e Valore Aggiunto in AMS Il grado di innovazione del Progetto di Ricerca AMS riguarda: - Modellizzazione Visuale delle Procedure di Manutenzione: utilizzo di un supporto grafico per formalizzare i processi di manutenzione; - Comportamento Autonomico: utilizzo del modello ad Agenti BDI per l’autonomia decisionale e per l’autoapprendimento al mutare delle condizioni dell’ambiente; - Integrazione diretta con i dispositivi eterogenei da campo: utilizzo della tecnologia FDT per la raccolta dei dati da campo con interfacce standard. ARETHUSA Srl - NATURA Srl – Dipartimento Scienze Fisiche UNIVERSITA' di NAPOLI 5 4. Analisi Preliminare FMEA L’Analisi FMEA (Failure Modes and Effects Analysis) è un metodo che consente di stabilire l’importanza degli eventi di guasto nelle diverse parti di un impianto e di esaminare tutti i modi in cui una anomalia può presentarsi. L’analisi FMEA ha consentito la realizzazione di tabelle specifiche (v. Fig. 1) per ciascun componente di manutenzione in cui vengono analizzate le modalità di guasto, il rischio del guasto e le opportune azioni correttive. Fig. 1 – Tabella FMEA ARETHUSA Srl - NATURA Srl – Dipartimento Scienze Fisiche UNIVERSITA' di NAPOLI 6 5. Architettura Funzionale Sistema AMS L’architettura del Sistema AMS è la seguente: 7 ARETHUSA Srl - NATURA Srl – Dipartimento Scienze Fisiche UNIVERSITA' di NAPOLI 6. Funzionalità Sistema Prototipale AMS Le funzionalità del Sistema Prototipale AMS sono: Modellazione Visuale delle Procedure di Manutenzione: vengono riportate a livello grafico le possibili anomalie e le relazioni tra i livelli per ogni oggetto di manutenzione secondo l’analisi FMEA; Calcolo Dinamico della Criticità/Priorità Intervento: viene stabilita l’importanza degli eventi di guasto utilizzando lo Stato Funzionale, lo Stato Manutentivo e lo Stato Prestazionale degli oggetti di manutenzione; Manutenzione Programmata: vengono effettuate le attività di Pianificazione, di Programmazione e di Scheduling degli interventi secondo un piano di manutenzione; Manutenzione Predittiva: viene effettuata l’acquisizione dei dati sia da Ispezioni Visive (tecnologia E-Collaboration) che dai dispositivi da campo (tecnologia FDT); Gestione Magazzino/Approvvigionamento: dei pezzi di ricambio, del materiale sotto scorta, ecc.; Reporting/Statistiche/Cruscotto Gestionale: per la visualizzazione “in tempo reale” dei dati di manutenzione. 8 ARETHUSA Srl - NATURA Srl – Dipartimento Scienze Fisiche UNIVERSITA' di NAPOLI 7. Componenti Tecnologiche Sistema AMS Il Sistema AMS si compone delle seguenti componenti tecnologiche informatiche: PROCESS SERVER (PS); b) MODELER; c) PROCESS MANAGEMENT AGENT (PMA); d) MIDDLEWARE MAINTENANCE DATA MANAGER; e) PROCESS ENGINE (PE). a) 9 ARETHUSA Srl - NATURA Srl – Dipartimento Scienze Fisiche UNIVERSITA' di NAPOLI a) PROCESS SERVER (PS) Il PROCESS SERVER è il sottosistema software di gestione multidimensionale dei dati acquisibili, con particolare riferimento ai dati “real-time” provenienti da sistemi di acquisizione online. 10 ARETHUSA Srl - NATURA Srl – Dipartimento Scienze Fisiche UNIVERSITA' di NAPOLI b) MODELER Il MODELER è il sottosistema software che consente la modellazione dei processi di manutenzione provenienti dall’analisi FMEA. Nel Sistema AMS è stato utilizzato il tool TIBCO BUSINESS STUDIO® che consente la realizzazione di workflow in Business Process Modeling Notation (BPMN) e che genera un file in XML Process Definition (XPDL) per la descrizione del flusso stesso. Workflow in BPMN File in XPDL Video: Test del MODELER 11 ARETHUSA Srl - NATURA Srl – Dipartimento Scienze Fisiche UNIVERSITA' di NAPOLI b) MODELER Nel Sistema AMS il file XPDL prodotto dal tool TIBCO viene interpretato dal Modeler. Applicativo Modeler 12 ARETHUSA Srl - NATURA Srl – Dipartimento Scienze Fisiche UNIVERSITA' di NAPOLI c) PROCESS MANAGEMENT AGENT (PMA) Il PROCESS MANAGEMENT AGENT (PMA) il sottosistema software realizzato con la tecnologia ad Agenti BDI che ha il controllo dell’esecuzione dei processi di manutenzione. Le componenti del PMA sono: Messenger: gestisce la comunicazione del PMA con il Process Engine che avviene con scambi di messaggi XML. Esso prende in input le seguenti informazioni: o Dati di configurazione iniziale del sistema di manutenzione ; o Dati variabili nel tempo (es. guasti, cambio di stato ordini di lavoro). Il Messenger propone in output la Lista degli Ordini di Lavoro e le notifiche riguardanti ordini di lavori pendenti. Inference Engine: genera la lista degli ordini di lavoro da proporre in base alle informazioni rese disponibili dal Messenger nella base di conoscenza e le notifiche riguardanti gli ordini di lavoro pendenti. 13 ARETHUSA Srl - NATURA Srl – Dipartimento Scienze Fisiche UNIVERSITA' di NAPOLI c) PROCESS MANAGEMENT AGENT (PMA) Nel Sistema AMS è presente una utility di configurazione dei file XML da inviare al Process Management Agent. Quando il Process Management Agent invia nuovi file XML al Process Engine, il Sistema AMS notifica l’evento. 14 ARETHUSA Srl - NATURA Srl – Dipartimento Scienze Fisiche UNIVERSITA' di NAPOLI d) MIDDLEWARE MAINTENANCE DATA MANAGER Il MIDDLEWARE MAINTENANCE DATA MANAGER è il sottosistema software di gestione della raccolta dati provenienti da: -Ispezioni Visive: utilizzando la tecnologia di E-Collaboration (EGROUPWARE); -Dispositivi da campo: utilizzando Piattaforma EGROUPWARE la tecnologia FDT. Tecnologia FDT 15 ARETHUSA Srl - NATURA Srl – Dipartimento Scienze Fisiche UNIVERSITA' di NAPOLI ISPEZIONI VISIVE L’operatore seleziona il TreeView dell’impianto che sta ispezionando e segnala l’anomalia dell’oggetto di manutenzione riscontrata. Operatore inserisce la matricola per riconoscimento Anomalie Selezionare impianto Video: Test E-Collaboration 16 ARETHUSA Srl - NATURA Srl – Dipartimento Scienze Fisiche UNIVERSITA' di NAPOLI ISPEZIONI VISIVE Il Sistema AMS riceve la notifica dell’inserimento dell’anomalia effettuata dall’operatore: Il Sistema AMS, di conseguenza, elabora gli stati degli Oggetti di manutenzione da inviare al Process Management Agent: 17 ARETHUSA Srl - NATURA Srl – Dipartimento Scienze Fisiche UNIVERSITA' di NAPOLI DISPOSITIVI DA CAMPO La tecnologia FDT permette di configurare, gestire e manutenere un dispositivo da campo utilizzando interfacce utente standardizzate (driver DTM - Device Manager Type -) 18 ARETHUSA Srl - NATURA Srl – Dipartimento Scienze Fisiche UNIVERSITA' di NAPOLI DISPOSITIVI DA CAMPO Il Sistema AMS riceve la notifica dell’inserimento di una anomalia da campo. Il Sistema associa il cambiamento di stato all’oggetto di manutenzione dell’impianto ed elabora gli stati degli Oggetti di manutenzione da inviare al PMA. 19 ARETHUSA Srl - NATURA Srl – Dipartimento Scienze Fisiche UNIVERSITA' di NAPOLI e) PROCESS ENGINE (PE) Il PROCESS ENGINE è il sottosistema software che elabora i dati dinamici acquisiti real-time e quelli statici proveniente dal Modeler, per generare una pianificazione degli interventi. Il Process Engine comprende le seguenti Funzionalità: PROGRAMMAZIONE E PIANIFICAZIONE degli Interventi; CONSUNTIVAZIONE degli Interventi. Inoltre, il Process Engine comprende le seguenti Utility: ANAGRAFICHE (Impiantistiche, Umane, Strumentali, ecc.) e ARCHIVIO TECNICO; REPORTISTICA. 20 ARETHUSA Srl - NATURA Srl – Dipartimento Scienze Fisiche UNIVERSITA' di NAPOLI PIANIFICAZIONE/SCHEDULAZIONE INTERVENTI Il Sistema AMS genera il GANTT di Schedulazione degli interventi di manutenzione in un arco di tempo selezionato. 21 ARETHUSA Srl - NATURA Srl – Dipartimento Scienze Fisiche UNIVERSITA' di NAPOLI PROGRAMMAZIONE INTERVENTI Il Sistema AMS genera il programma di manutenzione, da cui è possibile compilare la distinta base per un intervento. 22 ARETHUSA Srl - NATURA Srl – Dipartimento Scienze Fisiche UNIVERSITA' di NAPOLI CONSUNTIVAZIONE INTERVENTI Il Sistema AMS prevede la consuntivazione di una distinta attraverso la compilazione del rapportino attività. 23 ARETHUSA Srl - NATURA Srl – Dipartimento Scienze Fisiche UNIVERSITA' di NAPOLI ANAGRAFICHE Le anagrafiche prevedono l’inserimento dei dati delle tabelle FMEA e del materiale tecnico di supporto per ogni componente. Schema Descrittivo Schema Tecnico Documenti di supporto 24 ARETHUSA Srl - NATURA Srl – Dipartimento Scienze Fisiche UNIVERSITA' di NAPOLI REPORTISTICA Il Sistema AMS elabora la Reportistica dei GANTT, delle schede tecniche, delle tabelle FMEA, ecc. 25 ARETHUSA Srl - NATURA Srl – Dipartimento Scienze Fisiche UNIVERSITA' di NAPOLI 8. Applicazione sul campo: Casi di Studio Il Sistema Prototipale AMS è stato validato attraverso la simulazione di due differenti casi di studio: Industriale ed Ambientale. 8.1 – Caso Applicativo Industriale 8.2 – Caso Applicativo Ambientale ARETHUSA Srl - NATURA Srl – Dipartimento Scienze Fisiche UNIVERSITA' di NAPOLI 26 8.1 Caso Applicativo Industriale Il caso di studio industriale scelto per il Progetto AMS riguarda il Processo di Pallettizzazione di un Impianto Tecnologico dello Stabilimento SEDA GROUP. Di seguito è riportata la Scomposizione Funzionale del Processo di Pallettizzazione secondo l’Analisi FMEA: 27 ARETHUSA Srl - NATURA Srl – Dipartimento Scienze Fisiche UNIVERSITA' di NAPOLI 8.1 Caso Applicativo Industriale La raccolta dati dalle apparecchiature avviene utilizzando un controllore della Allen-Bradley e un sensore di pressione della Endress+Hauser con la tecnologia FDT della società ROCKWELL AUTOMATION. I moduli software utilizzati sono: Rockwell Software RSLinx RSLogix 5000 Factory Talk Transaction Manager Video: Test della Tecnologia FDT con sensore di Pressione E+H Video: Test della Tecnologia FDT con PLC Allen Bradley Video: Test della Tecnologia FDT con sensore di Pressione E+H e PLC Allen Bradley 28 ARETHUSA Srl - NATURA Srl – Dipartimento Scienze Fisiche UNIVERSITA' di NAPOLI 8.1 Caso Applicativo Industriale • • • • Rockwell Software: è l’ambiente di sviluppo della Rockwell. RSLinx: consente di configurare gli oggetti da campo con la connessione LAN. RSLogix 5000 Enterprise: consente di gestire le variabili da monitorare. Factory Talk Transaction Manager: consente al RSLogix 5000 Enterprise di comunicare con SQL Server tramite OPS Server. In questo modo viene monitorato lo stato di efficienza del sensore e vengono settate le variabili che si desidera controllare. il Sistema AMS notifica l’anomalia da campo quando viene inserito il record nel DB Server. Video: Test di Riconoscimento Automatico della Configurazione del Sensore E+H ARETHUSA Srl - NATURA Srl – Dipartimento Scienze Fisiche UNIVERSITA' di NAPOLI 29 8.2 Caso Applicativo Ambientale Il caso di studio ambientale scelto per il Progetto AMS riguarda il Monitoraggio di un’Area Protetta (Aria, Acqua, Polveri, ecc.) di un Impianto Tecnologico ASI di Trattamento Rifiuti sito in Gioia Tauro (RC). Di seguito è riportata la Scomposizione Funzionale del Monitoraggio Ambientale secondo l’Analisi FMEA. 30 ARETHUSA Srl - NATURA Srl – Dipartimento Scienze Fisiche UNIVERSITA' di NAPOLI 8.2 Caso Applicativo Ambientale La raccolta dati dalle apparecchiature avviene utilizzando i prodotti realizzati dalla BECKOFF I moduli che vengono utilizzati sono: •Modulo Base Hardware CX9000; •Il software di automazione TwinCAT Il modulo CX9000 è un controllore compatto DIN rail-mountable Ethernet con Intel® IXP420 con tecnologia XScale® con frequenza 266 MHz. Il software di automazione TwinCAT trasforma un sistema CX9000 in un potente PLC e sistema controllo. 31 ARETHUSA Srl - NATURA Srl – Dipartimento Scienze Fisiche UNIVERSITA' di NAPOLI 8.2 Caso Applicativo Ambientale Attraverso l’interfaccia di raccolta dati viene visualizzata la scomposizione dell’impianto e viene selezionata l’anomalia riscontrata per un sensore specifico. In questo modo viene monitorato lo stato di efficienza del sensore. il Sistema AMS notifica l’anomalia da campo. Video: Simulazione di Segnale continuo 4-20 mA da Sensore al PLC Beckhoff Simulazione di Segnale On/Off da Sensore al PLC Beckhoff Simulazione Anomalia sul Sistema AMBIENTALE 32 ARETHUSA Srl - NATURA Srl – Dipartimento Scienze Fisiche UNIVERSITA' di NAPOLI 9. Conclusioni In definitiva, il Progetto AMS ha portato alla realizzazione di un Sistema Informatico Autonomico per la Gestione della Manutenzione, capace di adattarsi a qualsiasi dominio di applicazione, da quello industriale a quello ambientale, attraverso una visione complessiva di alto livello, con l’utilizzo di diverse tecnologie informatiche che trattano tipologie di informazione differenti e che si integrano tra loro e con dispositivi di automazione eterogenei da campo. 33 ARETHUSA Srl - NATURA Srl – Dipartimento Scienze Fisiche UNIVERSITA' di NAPOLI Link di riferimento SITI: TIBCO BUSINESS STUDIO®: http://developer.tibco.com/business_studio/ Business Process Modeling Notation (BPMN): http://www.bpmn.org XML Process Definition (XPDL): http://www.wfmc.org/standards/xpdl.htm EGROUPWARE: http://www.egroupware.org/ Tecnologia FDT: http://www.fdtgroup.org Rockewell Automation: http://www.rockwellautomation.it/ Beckoff: http://www.beckhoff.it/ VIDEO: Test del MODELER Test E-Collaboration (EGroupWare) Test di Tecnologia FDT con sensore di Pressione E+H Test di Tecnologia FDT con PLC Allen Bradley Test di Tecnologia FDT con sensore di Pressione E+H e PLC Allen Bradley Test di Riconoscimento Automatico della Configurazione del Sensore E+H Simulazione di Segnale continuo 4-20 mA da Sensore al PLC Beckhoff Simulazione di Segnale On/Off da Sensore al PLC Beckhoff Simulazione Anomalia sul Sistema AMBIENTALE 34 ARETHUSA Srl - NATURA Srl – Dipartimento Scienze Fisiche UNIVERSITA' di NAPOLI Glossario dei termini Analisi FMEA Metodologia tradizionale che consente di stabilire l’importanza degli eventi di guasto che si verificano nelle diverse parti dell’impianto. Lo studio FMEA fornisce un metodo per esaminare sistematicamente tutti i modi in cui una anomalia può presentarsi. E-Collaboration Tecnologia capace di attivare e gestire le logiche di collaborazione tra le organizzazioni chiamate ad intervenire per le attività di intervento tecnico. I software di e-collaboration sono le soluzioni ideali per gestire le attività lavorative quotidiane come messaggistica, calendario, attività, etc. Modeler Modulo per realizzare i workflow dei processi operativi e tradurli in formato xml proprietario Middleware Maintenance Data Manager Modulo di raccolta dati dagli apparati che utilizza delle interfacce a componenti sia hardware che software coinvolti nei processi di manutenzione ed è in grado di catalogare, memorizzare ed eseguire attività di analisi dei dati raccolti, tramite l’integrazione dei dispositivi ARETHUSA Srl - NATURA Srl – Dipartimento Scienze Fisiche UNIVERSITA' di NAPOLI 35 Glossario dei termini Process Engine Modulo che consente la elaborazione dei dati acquisiti real-time ed è l’esecutore materiale del processo. Ha la responsabilità dell’esecuzione dei processi. Process Server Modulo che mira ad integrare i processi business a partire dai concetti di integrazione business comprovati e dagli standard aperti più recenti. Prevede l’aggregazione di diverse componenti che comunicano tra loro come il modeler, il Process Engine, il Process Management Agent, il middleware. Agente BDI (Belief Desire Intention) Agenti intelligenti software indicati per costruire sistemi che sono situati in ambienti dinamici e che devono ragionare e pianificare, e agire con forti vincoli di tempo. Si imita il comportamento umano basato su tre “attitudini”: BELIEFS, DESIRES AND INTENTIONS → CREDENZE, GOAL E INTENZIONI Process Management Agent Modulo che ha la responsabilità di coordinare e verificare la validità dei processi/attività in corso in relazione agli obiettivi che si intendono conseguire. E’ la base su cui è realizzato il comportamento automatico del sistema. I processi sono attivati dal Process Management Agent. 36 ARETHUSA Srl - NATURA Srl – Dipartimento Scienze Fisiche UNIVERSITA' di NAPOLI
