CC BY
19
DOI 10.36622/VSTU.2022.18.3.004 УДК 004.6
IT-АРХИТЕКТУРА интеллектуального стенда
А.В. Бредихин, В.В. Сокольников, Д.А. Зиновкина Воронежский государственный технический университет, г. Воронеж, Россия
Аннотация: описана IT-архитектура программно-аппаратного комплекса интеллектуального стенда в концепции бережливого производства. Система предназначена для предприятий с контролем ценного инструмента вручную. Эту задачу выполняет заведующий инструментальным складом и прочие ответственные. Данная разработка ускорит и облегчит процесс получения и выдачи необходимого оборудования, сокращая время на рутинное заполнение журнала учета. Интеллектуальный стенд представляет собой масштабную систему, которая автоматизирует долгий процесс выдачи инструмента. Стеллаж с хранимым инструментом, который по пропуску выдает необходимое. Параллельно в мобильное приложение идет распознаваемая искусственным интеллектом информация от камеры. По получаемому изображению проводится интеллектуальное определение взятого инструмента. Мобильный клиент предназначен для рабочих предприятия. Приложение дает возможность персонально получать задание на смену и удобно отслеживать статистические данные, касающиеся состояния, наличия инструмента, а также историю пользования. Считывающий микроконтроллер определяет по уникальному ID конкретного пользователя системы. Web-приложение ориентировано на применение ответственными за инструмент. Привилегированные возможности добавления новых пользователей и инструмента в базу доступны только компетентным сотрудникам. Предварительные оценки современных производств показывают высокие перспективы внедрения
Ключевые слова: интеллектуальный стенд, искусственный интеллект, автоматизация, нейросеть
Введение
На сегодняшний день, с учетом развития технологий, существуют новые возможности в цифровизации предприятий. Существуют проблемы на производствах, которые требуют тщательной проработки. Некоторые предприятия не готовы к происходящим изменениям.
Тем не менее, цифровизация ставит новые задачи развития технологий производства. Остро встает необходимость автоматизации процессов с целью сокращения трудозатрат по технологической подготовке производства.
Предприятия, откладывающие модернизацию производства и цифровизацию взаимодействий, в перспективе проигрывают экономическую гонку более развитым конкурентам. Внедрение современных решений устремлено в будущее. Пассивность предприятий к внедрению современных технологий с каждым днем сокращается.
Снижение сроков и трудоемкости предоставляет преимущества для машиностроительных предприятий. В частности, за счет оптимизации работы инструментального хозяйства складами, контроля выдаваемого инструмента.
Потеря инструмента и небрежное отношение ведут к значительным убыткам. Однако нельзя отрицать, что резкая смена принципа
© Бредихин А.В., Сокольников В.В., Зиновкина Д.А., 2022
выдачи инструмента будет психологически тяжела для людей, привыкших к традиционной организации процесса. Важно предложить удобный для большинства продукт, позволяющий перестроиться с минимальными потерями. В большинстве мелкосерийных производств в настоящее время инструмент хранится в маркированных шкафах или комодах, а их учет ведется вручную в журнале или специализированной программе. Автоматизация регистрации способна обеспечить производство эффективным распределением труда.
1. Выбор средств разработки ^-архитектуры
Сложный проект требует подробной детализации на начальных этапах разработки. Хорошая основа — залог качественной работы. Такой основой проекта является архитектура, сложная и многослойная. Архитектура П1 — это организация системы, состоящей из различных компонентов, описывающая их взаимодействие между собой, с внешней средой, определяющая конструкцию потоков данных. Разнообразные описания процессов и элементов для удобства восприятия можно объединить в общую структуру. Использование подобных методов логически разделяет проект на разделы по конкретным темам. Это помогает лучше понять процессы в проекте с разных точек зрения, вместе с тем охватывая все одно-
временно. Объективная критическая оценка важна для грамотного перераспределения ресурсов.
Условно любая архитектура делится на логические уровни. В случае интеллектуального стенда необходимо учитывать пять слоев: организационный слой, слой бизнес-логики, слой данных, программный слой и технологический. Последовательность подчеркивает углубление в процесс. Так в бизнес слое представлена логика процесса инструментального обеспечения технологического процесса изготовления, а в более низших слоях описана работа сервера и потоков данных. Архитектура проекта будет выполнена с применением языка ArchiMate. В отличие от других языков схожей направленности, ArchiMate резко выделяется лаконичностью и простотой в освоении. Поскольку он позволяет описать большинство стандартных производственных ситуаций, освоение более простого сервиса наиболее целесообразно.
2. Разработка 1Т-архитектуры
2.1. Организационный слой. Организационный слой описывает ключевые роли участ-
ников процесса. В случае данного проекта необходимо рассматривать лишь целевых пользователей — рабочий и ответственный за инструмент (заведующий инструментальным складом, кладовщик) (рис. 1).
Рабочий [Business Actor)
Рис
2.2. Слой бизнес-логики. Слой бизнес-логики описывает деятельность предприятия и его развитие, а также методы физического доступа к информации. Важной частью проекта можно назвать мобильное приложение, рассматриваемое в этом слое (рис. 2). Поскольку аппаратно-программный комплекс предназначен для управления инструментальным хозяйством, необходимо рассмотреть процесс инструментального обеспечения технологического процесса изготовления.
_i_
Кладсвщик/ ^ Мастер [Business Actor)
. 1
Рис. 2
Авторизация нужна для подтверждения личности рабочего. Пройдя авторизацию при помощи регистрационных данных или уникального ГО, пользователь попадает на первую страницу приложения — список задач на смену. Суточное задание определяет набор инструмента, необходимый для выполнения операции.
Верификация инструмента с изображения камеры при помощи нейросети меняет статус инструмента на «взят/не взят». Проверка продолжается до тех пор, пока не будет собран полный набор необходимых приспособлений.
В случае отсутствия ошибок в процессе получения или выдачи происходит фиксация
информации в базе данных. Заносятся такие параметры, как фамилия, имя, отчество рабочего, его ГО, время начала и завершения сессии, список взятого оборудования. В дальнейшем это будет использовано для контроля инструмента.
Однако в процессе могут возникнуть следующие ситуации: отсутствие необходимого инструмента, поломка, ненадлежащее качество. В таком случае работник отправляет запрос ответственному о необходимости решить проблему. Результат обработки ситуации будет производиться вручную в порядке исключения.
2.3. Слой данных. Слой данных включает в себя входные и выходные данные (рис. 3). Это
связующая часть между всеми частями проекта. системы невозможна. Без входных данных работа каждой из частей
Спой данных
/
Логин/пароль Перечень инструмента Видеопоток
Рис. 3
Составляющая пакета данных для модуля авторизации — логин, пароль и ГО. Данные вводятся при запуске приложения и сверяются с заранее занесёнными значениями в базу данных. При успешной авторизации пользователь допускается к работе.
Основой суточного задания является техпроцесс. Каждый из технических процессов, доступный к выполнению на день, связан со списком необходимого для его выполнения технологического оборудования и инструмента.
Наличие видеопотока обуславливает выполнение верификации. Идентификация инструмента происходит в режиме реального
времени. Трансляция при хорошем уровне освещенности стенда способна обеспечить высокий процент корректности распознавания. Следует заметить, что под верификацией инструмента и его идентификацией следует понимать разные понятия. Верификация в случае этого проекта — определение корректности выбора инструмента в соответствии с технологическим процессом. Идентификация же — это процесс распознавания конкретного инструмента из полного их набора на стенде.
Мобильное приложение — посредник общения пользователя с сервером (рис. 4).
Рис. 4
2.4. Слой приложений. Включает в себя два сервиса обновления данных: сервис смены суточного задания и сервис верификации.
Сервис верификации снабжает приложение актуальным списком инструментов в наличии. Это позволяет производить эффективную фильтрацию технических процессов в приложении по доступности. Задание, которое невозможно выполнить ввиду отсутствия инструмента, отображаться в списке задач не будет.
Сервис сменно-суточного задания будет пополнять общий список задач. Независимо от наличия оборудования, список задач на смену будет пополняться при помощи данного сервиса, если ответственный за инструмент будет изначально их вносить в базу данных.
Общая часть для сервисов — ГО инструмента. Поиск данных в базе осуществляется через уникальный код, присваиваемый каждо-
му инструменту. Система или сверяет наличие определенного инструмента, или добавляет инструмент в текущую суточную задачу. ГО используется для удобной взаимосвязи сервисов, мобильного приложения и баз данных между собой.
Серверная часть включает в себя важную часть проекта — базу данных, содержащую данные о пользователях (ФИО, уникальный номер, фото, статистика работы), данные об инструментах (уникальный номер, название, дата регистрации, дата предстоящего списания, частота использования), данные о событиях (кто, когда и какой инструмент взял, когда вернул). Подобные данные дают возможность оперативно отслеживать актуальную информацию. Статистика пользователя поможет отслеживать риски выполнения задачи в срок, риск утери или кражи инструмента. Статистика инстру-
мента поможет следить за его состоянием и качеством, напомнит о предстоящем списании вследствие износа.
Тесно связаны с базой данных модули авторизации и завершения сессии. Они определяют начало и окончание подключения к базе. При авторизации пользователя запускается мобильное приложение, которое не может работать без входящих и включенных данных. Начинается сессия пользования системой. При ее завершении надобность в использовании базовой информации прекращается.
Организация предприятия должна быть эффективной и иметь резерв информационного ресурса на будущее. Современным средством является система планирования ресурсов предприятия. ERP-система — это программное обеспечение, позволяющее распределять ресурсы, вести отчетность. Она связывает разрозненные процессы проекта в единое целое. В случае интеллектуального стенда данная система будет формировать сменно-суточное задание. Это источник данных для производства.
2.5. Технологический слой.
Технологический слой отражает разработку в физическом смысле (рис. 5) - то, с чем пользователи бизнес слоя будут взаимодействовать. Слой описывает взаимосвязь мобильного устройства со стендом, а также оборудование внутри установки.
Мобильное устройство (смартфон или планшет) подключается к установке через сеть Wi-Fi - стандартная технология беспроводной связи. Приложение на мобильном устройстве получает действительные данные об имеющемся инструменте на интеллектуальном стенде.
Установка включает в себя сам интеллектуальный стенд, RaspberryPi, видеокамеру, RFID.
Технологический слой
Стенд
Видеоканал
RaspberryPi
RFID Й
1С
Wi-ji
JL
Планшет
Рис. 5
В реалиях современного производства для упрощения внедрения стенд имеет вид стеллажа с выдвижными ящиками с прикрепленной сверху видеокамерой.
RaspberryPi - одноплатный встроенный компьютер. Используется в качестве сервера. Решение применения этой технологии разумно, поскольку дешевизна платы и ее малый размер позволяют установить сервер напрямую на сам стенд. При малых производственных задачах такое построение будет более выгодно, чем создание сервера на базе более дорогостоящих и мощных устройств.
КРГО - радиочастотная идентификация (РЧИ). В проектировании интеллектуального стенда подразумеваются один КРГО-меток — пассивные метки. У них нет источника питания, работа возможна при контакте со считывающим устройством. Пластиковую карту с нанесенной меткой рабочий прикладывает к встроенному в стенд считывателю для совершения авторизации.
Заключение
Результатом работы стала верхнеуровне-вая модель архитектуры системы интеллектуального стенда (рис. 6).
Интеллектуальный стенд позволяет автоматизировано получать и сдавать использованный за смену инструмент. Снижение участия человека в рутинном процессе обеспечит производство свободным работником, который будет вызван к инструменту лишь в критических ситуациях. Поломка и утеря инструмента с подобным стендом будут происходить значительно реже. Значит, ответственный за инструмент будет вызываться к стенду пропорционально реже.
Повышение экономической эффективности также обусловлено возможностью более точно отслеживать нахождение инструмента и контролировать негативные происшествия.
Разработка архитектуры задает ось развития проекта.
Создание грамотной архитектуры — сложный процесс, однако незаменимый в мире конкуренции при ограниченности ресурсов. Любая абстрактная идея раскладывается на составляющие перед реализацией. Это позволяет увидеть слабые места системы, оценить реальность и рентабельность ее создания.
Для разных целей существуют разные подходы визуализации архитектуры. Подходы варьируются объемом работы и их наполнени-
ем. Многообразие вариантов построения архи- структуры для людей, создающих будущее. тектуры дает простор для выбора подходящей
Организационный слой
Рабочий ^ Кладовщик/ ^
(Business Actor) Мастер
(Business Actor)
Слой бизнес логики
Чек Щ ответственного —
Оповещение D
Отсутствие
1
Авторизация D Суточное задание -г (Work Package)
Слой данных
Программный спой
Мобильное приложение
Выдача Ц) инструмента _
Верификация cj>
Завершение 3D сессии \-
Проверка
Фиксирование 3D
¡¡БД
Логин/пароль f. Перечень инструмента
Технологический слой
Стенд
Paspberry Pi [_
Видеоканал с[>
RFID fa
ТГ
Wi-Ji
—Актуальный список инструментов-
Сервис смены О суточного задания
ID инструмента
Идентификация
Сервис О верификации
1
Модуль О авторизации
База данных ERP
сессии
Рис. 6
Литература
1. Декало М.А., Кольцов А.С., Гусев П.Ю. Перспективные технологии нейросетевой видеоаналитики в системах безопасности // Техника и безопасность объектов уголовно-исполнительной системы: сб. материалов Меж-дунар. науч.-практ. конф. В 2 т. Воронеж: Издательско-полиграфический центр "Научная книга", 2020. С. 25-29.
2. Neural network training for automated defect detection in additive production / P.V. Komarov, V.V. Sokolnikov, V.V. Vetohin, O.V. Sobenina // AIP Conference Proceedings, Krasnoyarsk. Krasnoyarsk Scientific Centre of the Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences. Melville, New York, United States of America: AIP Publishing, 2021. P. 50030. DOI 10.1063/5.0071543. EDN RKKSIZ.
3. Сокольников В.В., Пачевский Д.Е., Собенина О.В. Применение дополненной реальности на машинострои-
тельных предприятиях // Новые технологии в научных исследованиях, проектировании, управлении, производстве: тр. Междунар. науч.-техн. конф., посвященной памяти д-ра техн. наук, проф. Зайцева Александра Ивановича. Воронеж: ООО "НАУЧНОЕ ИЗДАТЕЛЬСТВО ГУСЕВЫХ", 2019. С. 53-59.
4. Бредихин А.В., Тютин С.В., Школьник Ю.М. Автоматизация инструментального хозяйства в концепции интернет-вещей // Информатика: проблемы, методология, технологии: материалы XVI Междунар. науч.-метод. конф. / Под ред. Тюкачева Н.А. Воронеж: Научно-исследовательские публикации, 2016. С. 286-289.
5. Афанасьев В. "Умный" склад, или Новый подход к хранению компонентов // Компоненты и технологии. 2011. № 6(119). С. 164-166
Поступила 18.04.2022; принята к публикации 10.06.2022 Информация об авторах
Бредихин Алексей Вячеславович - канд. техн. наук, доцент, Воронежский государственный технический университет (394006, Россия, г. Воронеж, ул. 20-летия Октября, 84), e-mail: maypochta@yandex.ru
Сокольников Виктор Владимирович - старший преподаватель, Воронежский государственный технический университет (394006, Россия, г. Воронеж, ул. 20-летия Октября, 84), e-mail: kitp@vorstu.ru, тел. +7(904)213-59-44
Зиновкина Дарья Алексеевна - бакалавр, Воронежский государственный технический университет (394006, Россия, г. Воронеж, ул. 20-летия Октября, 84), e-mail: kitp@vorstu.ru, тел. +7(920)456-97-15
IT-ARCHITECTURE OF AN INTELLIGENT STAND
A.V. Bredikhin, V.V. Sokol'nikov, D.A. Zinovkina Voronezh State Technical University, Voronezh, Russia
Abstract: the article describes the IT-architecture of the software and hardware complex of an intelligent stand in the concept of lean manufacturing. The system is designed for enterprises with manual control of a valuable tool. This task is performed by the head of the tool warehouse and other responsible persons. This development will speed up and facilitate the process of obtaining and issuing the necessary equipment, reducing the time for routine filling in the accounting log. The intelligent stand is a large-scale system that automates the previously long process of issuing a tool. A rack with a stored tool, which gives out what is needed by a pass. In parallel, information from the camera, recognized by artificial intelligence, goes to the mobile application. According to the resulting image, an intelligent definition of the taken tool is carried out. The mobile client is intended for enterprise workers. The application makes it possible to personally receive a shift assignment and conveniently track statistics regarding the condition, availability of the tool, as well as the history of use. The reading microcontroller determines by the unique ID of a specific user of the system. The web application is focused on application by those responsible for the tool. Privileged opportunities to add new users and tools to the database are available only to competent employees. Preliminary estimates of modern production facilities show high prospects for implementation.
Key words: smart stand, artificial intelligence, automation, neural network
References
1. Dekalo M.A., Kol'tsov A.S., Gusev P.Yu. "Promising technologies of neural network video analytics in security systems", Proc. of the Int. Sci. and Prac. Conf.: Technique and Safety of Objects of the Penal System (Tekhnika i bezopasnost' ob"ektov ugolovno-ispolnitel'noy sistemy), Voronezh, 2020 May 20-21, Voronezh: Nauchnaya kniga, 2020, pp. 25-29.
2. Komarov P.V., Sokolnikov V.V., Vetohin V.V., Sobenina O.V. "Neural network training for automated defect detection in additive production", AIP Conference Proceedings, Krasnodar, April 29-30, 2021, Krasnodar Scientific Center of the Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences, Melville, New York, United States of America: AIP Publishing, 2021, pp. 50030, DOI 10.1063/5.0071543
3. Sokol'nikov V.V., Pachevskiy D.E., Sobenina O.V. "Application of augmented reality at machine-building enterprises", Proc. of the Int. Sci. and Tech. Conf. dedicated to the memory of Doctor of Technical Sciences, Professor Aleksandr Ivanovich Zaitsev: New Technologies in Scientific Research, Design, Management, Production (Novye tekhnologii v nauchnykh issledovani-yakh, proektirovanii, upravlenii, proizvodstve), Voronezh, November 21-23 2019, Voronezh: GUSEV SCIENTIFIC PUBLISHING HOUSE, 2019, pp. 53-59.
4. Bredikhin A.V., Tyutin S.V., Shkol'nik Yu.M. "Automation of tool economy in the concept of Internet things", Proc. of the XVI Int. Sci. and Methodological Conf.: Informatics: Problems, methodology, Technologies (Informatika: problemy, metodologiya, tekhnologii), Voronezh, February 11-12, 2016, Edited by N.A. Tyukachev, Voronezh: Scientific Research Publications, 2016, pp. 286-289.
5. Afanas'ev V. ""Smart" warehouse, or a new approach to the storage of components", Components and Technologies (Kom-ponenty i tekhnologii), 2011, no. 6(119), pp. 164-166.
Submitted 18.04.2022; revised 10.06.2022 Information about the authors
Aleksey V. Bredikhin, Cand. Sc. (Technical), Associate Professor, Voronezh State Technical University (84 20-letiya Oktyabrya str., Voronezh 394006, Russia), e-mail: maypochta@yandex.ru
Viktor V. Sokolnikov, Assistant Professor, Voronezh State Technical University (84 20-letiya Oktyabrya str., Voronezh 394006, Russia), e-mail: kitp@vorstu.ru , tel.: +7(904)213-59-44
Dar'ya A. Zinovkina, BA, Voronezh State Technical University (84 20-letiya Oktyabrya str., Voronezh 394006, Russia), e-mail: kitp@vorstu.ru , tel.: +7(920)456-97-15
