Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10773/39359
Title: Recolha e monitorização de dados em tempo real de contadores em centrais de fluidos
Other Titles: Collection and monitoring data in real time from counters in fluid centers
Author: Borges, Tomás José Chantre
Advisor: Santos, José Paulo Oliveira
Keywords: Contador
Internet das coisas
Monitorização
Extração dados
Sensor indutivo
ESP8266
Defense Date: 6-Jul-2023
Abstract: Ao longo dos últimos anos a Indústria 4.0 tem vindo a atualizar o setor industrial de forma a garantir melhorias na obtenção de dados de forma a conseguir monitorizar processos e a reduzir custos de produção através do controlo dos mesmos e de tecnologias de otimização. Neste documento será abordado o tema de aquisição e centralização de dados em tempo real de valores presentes em contadores de fluido existentes nas centrais de fluidos alojadas na empresa Renault Cacia. Nos dias que correm, os registos destes dados existentes nos contadores de fluidos são efetuados de forma manual, exigindo a deslocação de um operador para realizar este registo. Como a extração dos valores de forma manual está suscetível à introdução de erros e à perceção de desvios de forma tardia, a empresa Renault Cacia pretende investir na extração automática desses dados. Como tal, será abordada a extração de dados de contadores de diferentes tipos e de diferentes marcas, com o objetivo de uniformização da solução. Foi possível encontrar várias formas de solução para a implementação da centralização dos dados destes contadores, comparando-as de forma a afunilar para a solução funcional. Serão apresentados todos os testes efetuados para a extração de dados, desde implicações físicas até implementações de lógica. Houve sempre a associação de eletrónica nas soluções encontradas e a explicação da mesma, de forma a se garantir a correta gestão dos dados extraídos dos contadores. Para provar a veracidade da solução encontrada e para tornar os valores dos contadores em dados reais e não simulados, apresenta-se como se efetuou a instalação de um protótipo numa central de fluidos. Esta instalação necessitou de vários requisitos e sofreu algumas restrições por parte da empresa Renault Cacia. O protótipo instalado realiza a extração de dados recorrendo a sensores indutivos para detetar a presença de metal e a um microcontrolador. Os sensores fornecem as leituras ao microcontrolador que por sua vez está conectado à rede fabril como sendo um servidor. Este servidor comunica com um cliente criado em python no computador fornecido pela empresa, este cliente, por sua vez, recebe os dados vindos do servidor e envia esses dados por TCP/IP para a base de dados alojada no mesmo computador. Como o operador tem de conseguir visualizar os dados existentes na base de dados, foi criada uma interface gráfica com um backend criado em flask utilizando python e um frontend em HTML com recurso a CSS e JavaScript. Os valores são enviados para a interface gráfica por TCP/IP e o frontend interage com o backend por HTTP. Para finalizar o documento e o desenvolvimento do estágio, apresenta-se os dados de leitura retirados pelo protótipo instalado, qual a eficiência da solução encontrada e possíveis trabalhos futuros a serem realizados para melhorar a instalação deste protótipo. Este protótipo mostrou-se eficaz em determinadas alturas, mas por vez a rede fabril desconectava-se do microcontrolador perdendo-se a leitura efetuada pelo sensor, este problema pode ser contornado utilizando um cartão de memória. Outro problema associado às conclusões do protótipo resume-se às poucas leituras efetuadas. Esta implementação da centralização de dados permite com que não seja necessária a mão humana para efetuar os registos dos valores presentes nos contadores, traz vantagens ao nível da precisão das leituras pois não corre o risco de serem introduzidos erros humanos nas leituras dos contadores.
Over the past years, Industry 4.0 has been updating the industrial sector to ensure improvements in data acquisition, process monitoring, and cost reduction through control and optimization technologies. This document addresses the topic of real-time data acquisition and centralization from fluid meters located in the fluid centers of Renault Cacia company. Currently, the data records from these fluid meters are manually collected, requiring an operator to physically visit and register the readings. Due to the susceptibility to errors and the perception of late deviations associated with manual extraction, Renault Cacia aims to invest in the automatic extraction of this data. Therefore, this document focuses on the data extraction from different types and brands of meters, aiming to standardize the solution. Several solution approaches were explored, compared, and narrowed down to a functional solution. The tests performed for data extraction are presented, covering physical implications and logic implementations. The electronic components associated with the found solutions are explained to ensure proper management of the extracted data. To validate the effectiveness of the chosen solution and to work with real data instead of simulated values, a prototype was installed in one of the fluid centers. This installation had specific requirements and faced some restrictions imposed by Renault Cacia. The installed prototype performs data extraction using inductive sensors to detect metal presence and an microcontroller. The sensors provide readings to the microcontroller, which acts as a server connected to the factory network. This server communicates with a client created in Python on the company-provided computer. The client receives data from the server and sends it to the locally hosted database via TCP/IP. To allow operators to visualize the data in the database, a graphical interface was created using Flask as the backend framework, HTML, CSS, and JavaScript for the frontend. The values are sent to the graphical interface via TCP/IP, and the frontend interacts with the backend via HTTP. To conclude the document and the internship project, the collected readings from the installed prototype are presented, along with the efficiency of the solution found and potential future work to improve the prototype installation. The prototype proved to be effective at certain times, although occasional disconnections between the factory network and the microcontroller resulted in data loss. This issue can be mitigated by using a memory card. Another drawback associated with the prototype’s conclusions is the limited number of readings obtained. This data centralization implementation eliminates the need for human intervention in registering the values from the meters, providing advantages in terms of reading accuracy by avoiding human errors during data collection
URI: http://hdl.handle.net/10773/39359
Appears in Collections:UA - Dissertações de mestrado
DEM - Dissertações de mestrado

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