Mobilni nadzorni sistemi sa proširenom realnošću i integrisanim industrijskim Internetom stvari

Abstract

U disertaciji je predstavljeno istraživanje usmereno ka problemu unapređenja rada postojećih industrijskih SCADA sistema. U fokus istraživanja su postavljeni zadaci klasičnih SCADA sistema kao što su: prikupljanje podataka o postrojenju, skladištenje i analiza podataka, kao i prikaz podataka o postrojenju i na koji način se ovi zadaci mogu unaprediti kroz primenu postojećih mobilnih tehnologija, tehnologija Interneta stvari, kao i tehnologija proširene realnosti. Kao rezultat istraživanja predložen je novi model mobilnih nadzornih sistema sa proširenom realnošću i integrisanim industrijskim Internetom stvari. Predloženi model omogućava realizaciju novih sistema nadzora industrijskih postrojenja baziranih na Industriji 4.0 kao i jednostavnu integraciju u postojeće industrijske sisteme. Predloženi novi model nadzornih sistema je opšti model i njegova velika prednost je univerzalnost i otvorenost za primenu novih mobilnih tehnologija, tehnologija Interneta stvari, kao i tehnologija proširene realnosti. On takođe ima svojsvo fleksibilnosti zato što se može primeniti za različite strukture preduzeća, kao i različite proizvodne procese. Predloženi novi model omogućava sledljivost prikupljenih podataka o industrijskim postrojenjima i proizvodnim procesima dvosmerno, od senzora i aktuatora ka menadžmentu postrojenja, kao i od menadžmenta postrojenja ka senzorima i aktuatorima. Omogućena je implementacija različitih algoritama obrade podataka, nezavisnih od predloženog novog modela nadzornih sistema, sa ciljem detektovanja grešaka ili potencijalnih problema u radu industrijskog postrojenja. Predloženi model omogućava uvid u podatke o postrojenju ne samo licima zaduženim za nadzor i održavanje postrojenja, već i proizvođačima industrijske opreme koji dobijaju informacije o opremi u realnim uslovima omogućavajući unapređenje kvaliteta industrijske opreme. Za analizu i obradu podataka prikupljnih o industrijskom postrojenju i procesu model omogućava implementaciju više algoritama istovremeno, čime je moguće međusobno porediti algoritme sa različitim parametrima obrade podataka.

In this doctoral dissertation, a research oriented to the problem of improvement existing industrial SCADA systems is presented. The research is focused on the tasks of classical SCADA systems such as data acquisition, data storage and analysis, and displays of acquired plant data and how these tasks can be improved by applying existing mobile technologies, Internet technology, and technology of augmented reality. As a result of the research, a new model of mobile supervision systems with augmented reality and integrated industrial Internet of Things was proposed. The proposed model enables the implementation of new supervision systems in industrial plants based on Industry 4.0 concept, as well as simple integration into existing industrial plants. The proposed new model of supervision systems is a general model and its great advantage is the universality and openness to the application of new mobile technologies, the Internet of Things technology, and technology of augmented reality. It also has its own flexibility because it can be applied to different company structures and different production processes. The proposed new model enables the traceability of collected data on industrial plants and production processes in two ways, from sensors and actuators to plant management, as well from plant management to sensors and actuators. It is possible to implement different data processing algorithms, independent of the proposed new model of control systems, with the aim of detecting errors or potential problems in the operation of industrial plants or production processes. The proposed model provides insight into plant data not only for plant monitoring and maintenance personnel but also for industrial equipment manufacturers who receive information on equipment in real-world conditions, enabling improvement of the quality of industrial equipment. For the analysis and processing of data collected on industrial plants and production processes, the proposed model enables the implementation of several algorithms at the same time, thus making it possible to compare different algorithms with different data processing parameters.