la fabbrica del futuro: manufacturing 4.0, iot, cps, · 2016. 5. 12. · conferenza del...
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Conferenza del Dipartimento DIITET 26 e 27 maggio 2014
Marco Sacco
La Fabbrica del Futuro:Manufacturing 4.0, IoT, CPS, …
CONSIGLIO NAZIONALE DELLE RICERCHE
Dipartimento di Ingegneria, ICT e Tecnologie per l’Energia e i Traporti (DIITET)
Internet of things e Manufacturing 4.03 Maggio, 2016Consiglio Nazionale delle Ricerche, Aula MarconiPiazzale Aldo Moro, 7 ‐ Roma
Internet of things e Manufacturing 4.0 DIITET-CNR 2
1. Human Oriented Virtual Factory – ITIA
2. Motion tracking in Human‐Robot Workspace ‐ IEIIT
3. Ottimizzazione di processi ed interoperabilità di dati/conoscenza per la fabbrica del futuro – IASI
4. ICT e sistemi sensoriali nel controllo di qualità dei processi produttivi – ISSIA
Outline
Conferenza del Dipartimento DIITET 26 e 27 maggio 2014
Marco Sacco
Human Oriented Virtual Factory
CONSIGLIO NAZIONALE DELLE RICERCHE
Dipartimento di Ingegneria, ICT e Tecnologie per l’Energia e i Traporti (DIITET)
Internet of things e Manufacturing 4.03 Maggio, 2016Consiglio Nazionale delle Ricerche, Aula MarconiPiazzale Aldo Moro, 7 ‐ Roma
Internet of things e Manufacturing 4.0 DIITET-CNR 4
Human Oriented VIRTUAL FACTORY
Worker Satisfaction
Internet of things e Manufacturing 4.0 DIITET-CNR 5
Along the whole Factory life‐cycle
BetweenReal Factory andDigital factory
Despitethe granularity and the user
Digital
Real
Factory level
Cell level
Component level
Concept Design Planning Deployment Operation
From interoperability … to Digital Continuity
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Virtual FactoryThe framework
Integrated collaborative virtual environment aimed at facilitating the sharing of resources, manufacturinginformation and knowledge, while supporting the design and management of all the factory entities, from asingle product to networks of companies, along all the phases of the their lifecycles.
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Virtual FactoryData Model
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• Prototype client/server socket to connect Demanufacturing Plant with OntoGui
• Hardware in the loop
• Integration of Automation Systems in the framework: adaptation and exploitation of the
state‐of‐the‐art standards and technologies for automation systems
• Exploitation of Smart sensors – Cyber Physical System
Virtual FactoryReal / Virtual Synchronisation
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Human Oriented FactoryHuman – Robot Collaboration
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Factory of the future InitiativeITIA is involved in:
EU Level• EFFRA• Digitising European Industry
National Level• Fabbrica Intelligente (I)• Industry 4.0 (D and other countries)
Regional Level• AFIL (Cluster Lombardo Fabbrica
Intelligente)
Conferenza del Dipartimento DIITET 26 e 27 maggio 2014
Stefano Savazzi, Alessandro Nordio, Vittorio Rampa
Motion tracking in Human‐Robot Workspace
CONSIGLIO NAZIONALE DELLE RICERCHE
Dipartimento di Ingegneria, ICT e Tecnologie per l’Energia e i Traporti (DIITET)
Internet of things e Manufacturing 4.03 Maggio, 2016Consiglio Nazionale delle Ricerche, Aula MarconiPiazzale Aldo Moro, 7 ‐ Roma
Instituto di Elettronica, Ingegneria dell’Informazione
e delle Telecomunicazioni
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Motion Tracking via RF body reflections
Problema: Come identificare il movimento di una persona che non porta con sé alcun dispositivo a partire da segnali radio scambiati da terminali di una rete wireless pre‐esistente?
Device‐Free Radio Vision (localizzazione, visione e inseguimento non‐cooperativo) –«non‐cooperative device‐free RF‐based vision»
Immagine di posizione
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1. Elaborazione di segnali radio (CQI)scambiati tra i nodi della rete.
2. Identificazione del movimento inambienti complessi
R&D: prototipi TRL 4‐6: RTI (Utah Uni.), WiVi (MIT) …SenseWaves (Aalto Uni.), Device‐Free Localization (CNR)
Start‐up emergenti: Xandem, Pozyx ….
News recenti:«Il 'radar' wi-fi che vede attraverso le pareti», Repubblica, IT, 2015
«Radar prototype tracks Wi-Fi signals to spy through walls» Wired, US., 2013
«Governments Could Use WiFi Signals To Measure How Many People Are In A Room»Huffington Post, UK, 2015
Technology, overview
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Channel Quality Information (CQI) Processing
(a) RSS (Received SignalStrength) – MAC layer
CQI ?
K=0 (no target),0
TX RX
‐60 ‐50 ‐40,0h
)(xh
)(,1 x
K=1
TX RX
x
p(s) RSS
(b)
Processing
?
«CQI profile analytics» ‐ Tomographic imaging, (Patwari, 2010) ‐ Bayesian/semi‐Bayesian inference, 2014‐ Deep Learning, (…image/video recognition tools… )
(a) Calibration/Modelling‐ Diffraction – UTD,ray‐tracing
Posteriorp
df
Motion frame
Channel State Information (CSI) ‐ PHY
(b)
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Relevant applications
‐ Human Oriented Factory: localizzazione di un operatore in uno spazio di lavoro (HRC)
IoT platform (demo CNR):1. Rete Wireless M2M – IEEE 802.15.4e2. Localizzazione (tracking RT)3. Supporto data fusion (DFL + ToF)
(Savazzi S., Rampa V., Vicentini F., Giussani M., IEEE Sensors Journal, Mar. 2016)
‐ Industrial IoT («machine‐to‐machine») e Consumer IoT («machine‐to‐user»).
‐ Ambient Assisted Living/Working: Fall detection: monitoraggio della caduta/post‐fall(Savazzi, Sigg, et al, IEEE Signal Processing Magazine, 2016)Integration with inertial sensors (shoe sensing)
+
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Motion tracking in Human‐Robot workspacesReal‐time motion tracking and localizationVideo: https://www.cnr.it/it/focus/029‐14/
Network (IEEE 802.15.4e)
ToF: time‐of‐flightcameras channel
DFL: device‐free localization channel
Conferenza del Dipartimento DIITET 26 e 27 maggio 2014
Fabio Guglietta, Giuseppe Stecca, Francesco Taglino
Ottimizzazione di processi ed interoperabilità di dati/conoscenza per la fabbrica del futuro
CONSIGLIO NAZIONALE DELLE RICERCHE
Dipartimento di Ingegneria, ICT e Tecnologie per l’Energia e i Traporti (DIITET)
Internet of things e Manufacturing 4.03 Maggio, 2016Consiglio Nazionale delle Ricerche, Aula MarconiPiazzale Aldo Moro, 7 ‐ Roma
Istituto di Analisi dei Sistemi ed Informatica «Antonio Ruberti»
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From raw data to analytics
Data Acquisition
Data Acquisition
Data Acquisition
Data Reconciliation
Analytics / Optimization
Models / data formats / K.P.I. / Standards
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Data acquisition / Data pre‐processing transmission and storage
• Data Gathering• kaaproject
• Advanced map reducing techniques• Apache Spark
• Queue server management• rabbitMQ
• NoSQL database• MongoDB
Semantic Reconciliation and Exposition of Data
1. Ontology engineering for domain knowledge modelling (RDF/OWL)
Internet of things e Manufacturing 4.0 DIITET-CNR
2. Semantic enrichment of dataand generation of transformationrules
3. Execution of data transformations
4. Openness through Linked Datatechnologies
RefOnto
SemanticReconciliationSuite(COIN project)
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Analytics, Optimization and Decision Support
• Machine Learning , Predictive and Prescriptive analytics
• Optimization under uncertainty• Exact optimization / Evolutive optimization
based on metaheuristics and matheuristics• Decision support for manufacturing and
logistics
Cyber physical systems are opening new scenario to optimization through the connection among
models, real time data and data analytics
Real time Data
Model
Optimize
Interoperate
Sensors / actuators
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Applications
Predictive maintenance for sensornetworks (water supply system)
In EU Project: Smart reconfigurationof press shop in car manufacturing (CRF)
In EU Project: Smart predictive maintenance in surface treatment industry (HEF‐IREIS)
Internet of things e Manufacturing 4.0 DIITET-CNR 23
Projects
• COIN (COllaboration and INteroperability for networked enterprises, FP7)
• BIVEE (Business Innovation in Virtual Enterprise Environments, FP7)
• SIGMA (Sistema Integrato di sensori in ambiente cloud per la gestione multirischio avanzata, PON)
Conferenza del Dipartimento DIITET 26 e 27 maggio 2014
Ettore Stella
ICT e sistemi sensoriali nel controllo di qualità dei processi produttivi
CONSIGLIO NAZIONALE DELLE RICERCHE
Dipartimento di Ingegneria, ICT e Tecnologie per l’Energia e i Traporti (DIITET)
Internet of things e Manufacturing 4.03 Maggio, 2016Consiglio Nazionale delle Ricerche, Aula MarconiPiazzale Aldo Moro, 7 ‐ Roma
Internet of things e Manufacturing 4.0 DIITET-CNR 25
Industria 4.0
Nell’ IoT, gli oggetti hanno una propria identità (smart objects) esi trovano o si muovono in un ambiente intelligente…..
…e i sistemi di visione artificiale?
Internet of things e Manufacturing 4.0 DIITET-CNR 26
InterpretationFramework
Intelligent Agents
Sistemi integrati Hw/Sw in grado di generare informazioni di alto livelloattraverso l’integrazione e l’interpretazione di dati sensoriali
Imaging Information
Internet of things e Manufacturing 4.0 DIITET-CNR 27
Riconoscimento di eventi critici, fault o difetti
Modelli per la descrizione ed il riconoscimento dicomportamenti umani
Elaborazione di immagini iperspettrali
Navigazione visiva autonomo di robot mediantel’integrazione multisensoriale
Information
Internet of things e Manufacturing 4.0 DIITET-CNR 28
Controllo di processo
Stima del lifetime rimanente di un utensile
Internet of things e Manufacturing 4.0 DIITET-CNR 29
Materiale: FEP
Materiale: Carta bianca
2
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Controllo di processo
Controllo di qualità nella stratificazione del composito
Internet of things e Manufacturing 4.0 DIITET-CNR 30
Controllo di prodotto
Difettologia dello pneumatico