Date of Award

5-2019

Document Type

Thesis

Degree Name

Master of Science in Mechanical Engineering (MSME)

Department

Mechanical Engineering

First Advisor

Dr. Sangarappillai Sivaloganathan

Second Advisor

Dr. Khalifa Harib

Abstract

This thesis describes (a) the search and findings of smart factories and their enabling technologies (b) the methodology to build or retrofit a smart factory and (c) the building and operation of a simple smart factory using the methodology. A factory is an industrial site with large buildings and collection of machines, which are operated by persons to manufacture goods and services. These factories are made smart by incorporating sensing, processing, and autonomous responding capabilities.

Developments in four main areas (a) sensor capabilities (b) communication capabilities (c) storing and processing huge amount of data and (d) better utilization of technology in management and further development have contributed significantly for this incorporation of smartness to factories. There is a flurry of literature in each of the above four topics and their combinations. The findings from the literature can be summarized in the following way. Sensors detect or measure a physical property and records, indicates, or otherwise responds to it. In real-time, they can make a very large amount of observations. Internet is a global computer network providing a variety of information and communication facilities and the internet of things, IoT, is the interconnection via the Internet of computing devices embedded in everyday objects, enabling them to send and receive data. Big data handling and the provision of data services are achieved through cloud computing. Due to the availability of computing power, big data can be handled and analyzed under different classifications using several different analytics. The results from these analytics can be used to trigger autonomous responsive actions that make the factory smart.

Having thus comprehended the literature, a seven stepped methodology for building or retrofitting a smart factory was established. The seven steps are (a) situation analysis where the condition of the current technology is studied (b) breakdown prevention analysis (c) sensor selection (d) data transmission and storage selection (e) data processing and analytics (f) autonomous action network and (g) integration with the plant units.

Experience in a cement factory highlighted the wear in a journal bearing causes plant stoppages and thus warrant a smart system to monitor and make decisions. The experience was used to develop a laboratory-scale smart factory monitoring the wear of a half-journal bearing. To mimic a plant unit a load-carrying shaft supported by two half-journal bearings were chosen and to mimic a factory with two plant units, two such shafts were chosen. Thus, there were four half-journal bearings to monitor. USB Logitech C920 webcam that operates in full-HD 1080 pixels was used to take pictures at specified intervals. These pictures are then analyzed to study the wear at these intervals. After the preliminary analysis wear versus time data for all four bearings are available. Now the ‘making smart activity’ begins.

Autonomous activities are based on various analyses. The wear time data are analyzed under different classifications. Remaining life, wear coefficient specific to the bearings, weekly variation in wear and condition of adjacent bearings are some of the characteristics that can be obtained from the analytics. These can then be used to send a message to the maintenance and supplies division alerting them on the need for a replacement shortly. They can also be alerted about other bearings reaching their maturity to plan a major overhaul if needed.

Arabic Abstract

تتناول هذه الأطروحة (أ) البحث والطرق لنتائج المصانع الذكية والتقنيات التمكينية الخاصة بهم، (ب) منهجية بناء أو تعديل المصنع الذكي و(ج) بناء وتشغيل مصنع ذكي بسيط باستخدام المنهجية المستخدمة في الأطروحة. المصنع عبارة عن موقع صناعي به مباني كبيرة ومجموعة من الآلات التي يقوم بالعمل عليها أشخاص لتصنيع السلع والخدمات. لقد أصبحت هذه المصانع ذكية من خلال دمج قدرات الاستشعار عن بعد، المعالجة والاستجابة الذاتية.

تجري التطورات في أربعة مجالات رئيسية (أ) القدرات الاستشعارية (ب) قدرات الاتصالات (ج) تخزين ومعالجة كمية هائلة من البيانات و(د) الاستخدام الأفضل للتقنيات الحديثة في الإدارة ومواصلة التطوير وهي عوامل ساهمت بشكل كبير في دمج هذا الذكاء للمصانع. هناك دراسات عديدة أجريت على الموضوعات الأربعة المذكورة أعلاه منفردة ومترابطة مع بعضها البعض. يمكن تلخيص نتائج الدراسات السابقة بالطريقة التالية: تقوم المستشعرات باكتشاف أو قياس إحدى الخواص مادياً وتسجيلها أو الإشارة إليها أو الرد والتفاعل معها بطريقة أخرى. حالياً، يمكن عمل عدد كبير جداً من الملاحظات بناءً على ما سبق. الإنترنت عبارة عن شبكة كمبيوتر عالمية توفر مجموعة متنوعة من مرافق المعلومات والاتصالات. إنترنت الأشياء IoT، هو الربط البيني عبر شبكة الاتصالات لأجهزة الحوسبة المضمنة في الأجهزة المستخدمة يومياً، مما يتيح لها إرسال البيانات وتلقيها. يتم تحقيق معالجة البيانات الكبيرة وتوفير خدمات البيانات من خلال الحوسبة السحابية. نظراً للقوة الحوسبية المتوفرة، يمكن معالجة البيانات الضخمة وتحليلها في ظل تصنيفات مختلفة باستخدام تحليلات مختلفة. يمكن استخدام نتائج هذه التحليلات لتحريك إجراءات الاستجابة الذاتية والتي تجعل المصنع ذكياً.

بعد مراجعة عميقة للدراسات السابقة، تم إنشاء منهجية ذات سبع خطوات لبناء أو تعديل مصنع ذكي. الخطوات السبع هي: (أ) تحليل الحالة حيث تتم دراسة حالة التقنية المستخدمة حالياً، (ب) تحليل منع التوقف، (ج) اختيار المستشعر، (د) نقل البيانات واختيار نوعية التخزين المستخدمة، (هـ) معالجة البيانات والتحليلات، (و) شبكة العمل المستقلة، (ز) التكامل مع وحدات المصنع الأخرى.

سلطت التجربة في مصنع للأسمنت الضوء على التآكل الذي يحدث في مرتكز عمود التحمل والذي يؤدي بالضرورة إلى توقف المصنع وبالتالي الحاجة لوجود نظام ذكي لمراقبة واتخاذ القرارات. تم استخدام التجربة لتطوير مصنع ذكي على نطاق المختبر لمراقبة تآكل نصف مرتكز عمود التحمل. لمحاكاة وحدة المصنع، تم اختبار عمود ممثل بأوزان مدعوم بنصفي مرتكز عمود التحمل، ولمحاكاة مصنع ضمن وحدتين تشغيليتين، تم اختبار اثنين من هذه الأعمدة، وبالتالي كان هناك أربعة من مرتكزات أعمدة التحمل للرصد. تم استخدام كاميرا ويب USB Logitech C920 التي تعمل بدقة 1080 بكسل عالية الدقة لالتقاط الصور على فترات زمنية محددة. تم تحليل هذه الصور لدراسة التآكل في هذه الفواصل الزمنية. بعد التحليل الأولي، توفرت بيانات تظهر العلاقة بين التآكل والزمن لمرتكزات أعمدة التحمل الأربعة، والآن يبدأ "صنع نشاط ذكي".

وتستند الأنشطة الذاتية التحليلية المختلفة، يتم تحليل بيانات التآكل مع الزمن تحت تصنيفات مختلفة، ويعتبر العمر الافتراضي المتبقي، ومعامل التآكل المحدد للمرتكزات، والتباين الأسبوعي في التآكل وحالة المرتكزات المجاورة من بعض الخصائص التي يمكن الحصول عليها من التحليلات. يمكن بعد ذلك استخدام ذلك لإرسال رسالة إلى قسم الصيانة والإمدادات لتنبيههم إلى الحاجة إلى استبدالها قريباً. يمكن أيضاً تنبيههم بشأن مرتكزات أعمدة التحمل الأخرى التي تصل إلى مرحلة النضج (نهاية العمر الافتراضي) للتخطيط لإجراء إصلاحات كبيرة إذا لزم الأمر.

Arabic Comments

مفاهيم البحث الرئيسية: المصانع الذكية، الاستقلال بالتحكم الذاتي، إنترنت الأشياء، البيانات الكبيرة، والحوسبة السحابية، مرتكز عمود التحمل.

Download

Share

COinS