Project_HuManS

HuManS

Human-centered Manufacturing Systems

Gli esseri umani rappresentano la chiave per lo sviluppo dei prodotti industriali di prossima generazione, caratterizzati da un elevato grado di valore aggiunto. Per questa ragione, nei sistemi industriali automatizzati recenti c’è una forte esigenza di integrare capacità e competenze degli operatori con le linee di assemblaggio. Il progetto è volto a definire soluzioni tecniche fortemente innovative, capaci di supportare operazioni complesse sfruttando l’interazione sicura e fattiva tra operatori, macchine utensili robotizzate  e celle di lavorazione.
Viene quindi definito un paradigma produttivo completamente nuovo, denominato Human-centered Manufacturing, dove l’intero sistema di produzione è costruito attorno alle persone. La sua fattibilità è inoltre dimostrata per mezzo dei seguenti casi di studio e delle relative tecnologie abilitanti:

  • Robot collaborativi e mobili, con particolare attenzione a sicurezza e flessibilità;
  • Robot indossabili, con particolare attenzione agli aspetti ergonomici;
  • Celle di lavorazione autoconfiguranti e adattative;
  • Internet delle Cose Industriale (IIoT);
  • Sistemi di apprendimento automatico applicati ai processi manifatturieri;
  • Sensori basati su tecniche di misura avanzate.

RUOLO di CNR-IEIIT, PARTNERS & FINANZIAMENTO

IEIIT ha studiato l’adozione delle tecnologie di comunicazione non cablate nei sistemi di produzione di prossima generazione per supportare l’Internet delle Cose industriale (IIoT), che coniuga la pervasività della pila protocollare TCP/UDP/IP e l’affidabilità a livello industriale richiesta dalle applicazioni di controllo in tempo reale. L’eliminazione dei cavi è il primissimo passo per rendere possibile una collaborazione semplice e fattiva tra operatori umani e fabbriche automatizzate.
Le attività svolte si sono concentrate principalmente su:

  • L’uso di canali Wi-Fi ridondati per offrire un livello di prestazioni e affidabilità paragonabile alle soluzioni Ethernet industriali, ma senza l'utilizzo di cablaggi.
  • La realizzazione di uno strato uniforme per la raccolta di informazioni dagli impianti, basato sulle recenti tecnologie per le reti di sensori wireless che sfruttano la diversità in tempo e frequenza.

Partner principali: CRF, Comau, DMD Computers, EICAS Automazione, FCA, FPT Industrial, HTC, MgM Robotics, Novasis Ingegneria, Poli Model, Politecnico di Torino, Pro Logic Informatica, Quintetto, ROBOX, Università degli Studi di Torino.

Finanziamento: supporto finanziario dal Fondo Europeo Sviluppo Regionale (POR FESR Piemonte 2014-2020)

RESULTS

Wi-Red

La prima parte del progetto ha visto lo studio e la validazione della proposta Wi-Red, che applica la ridondanza seamless a livello di collegamento in reti IEEE 802.11 (Wi-Fi). L'efficacia delle tecniche reattive e proattive per prevenire le trasmissioni duplicate non necessarie è stata valutata sperimentalmente su dispositivi reali in condizioni di traffico medio-basso, grazie ad un innovativo metodo di post-analisi per sistemi quasi stazionari nel breve periodo, come accade in condizioni operative tipiche. I risultati mostrano che, nei casi in cui le applicazioni possano tollerare un leggero aumento delle latenze (nell’ordine delle centinaia di microsecondi), tutti i vantaggi della ridondanza parallela siano ottenibili a fronte di un modesto aumento del consumo di banda (circa il 10-20% in più delle soluzioni non ridondate) [“Experimental Evaluation of Techniques to Lower Spectrum Consumption of Redundant Wi-Fi Links”, doi: 10.1109/TWC.2018.2884914].
Analizzare Wi-Red con traffico medio-alto richiede un setup sperimentale che ne simuli le operazioni. A questo scopo è stata realizzata un’implementazione prototipale basata su hardware commerciale e sistema operativo open-source che sfrutta il paradigma software-defined MAC (SDMAC) [“SDMAC: A Software-Defined MAC for Wi-Fi to Ease Implementation of Soft Real-time Applications”, doi: 10.1109/TII.2018.2873205].
I risultati sperimentali mostrano come le tecniche reattive di prevenzione delle duplicazioni riducano sensibilmente il consumo di banda. Grazie alle cancellazioni dalle code di trasmissione effettuate per mezzo dei cross-ACK, parte consistente (al massimo 50%) dei pacchetti viene spedita su un solo canale [“A Prototype Implementation of Wi-Fi Seamless Redundancy with Reactive Duplication Avoidance”, doi: 10.1109/ETFA.2018.8502636].

Wireless Affidabile per IIoT

La seconda parte del progetto ha riguardato le modalità con cui il paradigma IoT può essere applicato alle fabbriche automatizzate, ed in particolare agli impianti industriali esistenti (brownfield). Le attività si sono principalmente focalizzate sullo strato di trasporto, localizzato fra quelli di acquisizione e applicazione. Come miglior compromesso fra i vincoli di retro-compatibilità e adattabilità in prospettiva, è stata identificata un’architettura su due livelli [“A Full-Wireless Network Architecture Based on the Industrial Internet of Things Paradigm”, doi: 10.1109/ETFA.2019.8869005].
Il livello inferiore si basa su tecnologie per WSN versatili e robuste, come SmartMesh IP e 6TiSCH, entrambe basate su IP (6LoWPAN) e IEEE 802.15.4e Time Slotted Channel Hopping (TSCH), il quale mostra un’elevata resilienza ai disturbi in banda stretta, inclusa l’interferenza causata da reti Wi-Fi limitrofe. Queste due soluzioni sono state confrontate sulla base di diversi key performance indicators (KPI) [“Experimental Analysis and Comparison of Industrial IoT Devices based on TSCH”, doi: 10.1109/ETFA.2019.886941].
Per il livello superiore, la soluzione migliore è parsa essere costituita da protocolli basati su IP ad ampia diffusione, come MQTT, per i quali sono disponibili implementazioni open-source affidabili. Essi possono utilizzare indifferentemente Ethernet e Wi-Fi, e consentono l’interconnessione di dispositivi e applicazioni sulla intranet di impianto ed anche su Internet. Opportuni gateway, localizzati al confine fra i livelli ed implementati per mezzo di dispositivi Raspberry Pi 3, effettuano le conversioni di protocollo richieste.
Tramite l’ambiente node-RED, è stato sviluppato un dimostratore tecnologico che può essere installato in impianti preesistenti senza cablaggi aggiuntivi.  Lo scopo è fornire una piattaforma programmabile ed estensibile per acquisire parametri operazionali e ambientali, come ad esempio la temperatura nei pannelli di controllo e negli armadi industriali, memorizzandoli in database ibridi (locali e su cloud) e mettendoli quindi a disposizione degli operatori per mezzo di dashboard, al fine di guidare i processi decisionali e la manutenzione proattiva.