Вход

Проблемы автоматизации сборочного производства:информационный аспект. Обязательно:информационные потоки, взаимодействие с оборудованием.

Рекомендуемая категория для самостоятельной подготовки:
Курсовая работа*
Код 323668
Дата создания 08 июля 2013
Страниц 25
Мы сможем обработать ваш заказ (!) 1 апреля в 12:00 [мск]
Файлы будут доступны для скачивания только после обработки заказа.
1 310руб.
КУПИТЬ

Содержание

Оглавление
Оглавление
Введение
Автоматизация производства
Снижение времени простоя оборудования
Снижение затрат на вспомогательные процессы
Снижение сроков выполнения технологических экспериментов
Особенности сбора метрологических данных
Структура данных
Технологии сбора
Требования к представлению и анализу данных
Система сбора данных
Заключение
Литература

Введение

Проблемы автоматизации сборочного производства:информационный аспект. Обязательно:информационные потоки, взаимодействие с оборудованием.

Фрагмент работы для ознакомления

Еще одной особенностью данных, получаемых на контрольно-измерительных операциях, является возможное наличие дополнительной неструктурированной информации, ассоциированной с определенными блоками структурированных данных (операцией, предметом труда, измеряемым параметром или даже точкой измерения). Такими данными могут быть, например, изображения, полученные с инспекционных станций или систем контроля дефектности.
Сказанное приводит к мысли о необходимости создания в рамках системы сбора контрольно-измерительных данных определенного уровня абстракции, позволяющего с одной стороны, работать с разнородными данными на уровне их получения, с другой – с четко и однотипно структурированными данными на уровне их представления и анализа.
Требования к представлению и анализу данных
Данные, собираемые и хранимые системой, представляют собой наборы значений параметров, измеренных на предметах труда в определенных точках в соответствии с определенными режимами. Но эти данные могут использоваться различными способами.
Одной из важнейших задач технологического контроля является оперативное выявление несоответствий. Для решения этой задачи обычно требуется анализ некоторых производных данных, являющихся результатом расчётов, производимых на основе результатов измерений, притом, возможно, с использованием не только полученных на проводимой операции данных.
Набор таких параметров определяется требованиями технологической документации на оборудование и/или процесс. Этот набор имеет свойство меняться со временем (за счёт требований выпуска новых видов изделий либо разработки новых методов анализа). Значения этих параметров и контролируются на операционном контроле. Они могут являться отбраковочными на соответствующих этапах маршрута изготовления изделия и используются в большинстве существующих методов оперативного анализа.
Алгоритмы расчёта производных параметров существенно различаются. Во многих случаях они сводятся к простому усреднению результатов измерений по многим точкам образца, расчётам стандартных отклонений, размахов, минимальных и максимальных значений и пр. Другие не столь просты, и используют данные с ранее проведённых операций (например, при расчётах скоростей протекания тех или иных процессов или привносимой дефектности) и/или параметров, измеренных на других объектах партии (комбинированные разности).
Существуют также параметры, использующие совсем нетривиальные алгоритмы, включающие логическое ветвление по условиям, зачастую зависящим от сложно формализуемых признаков.
Именно производные данные контролирующих операций используются для раннего выявления и диагностики несоответствий и оперативного принятия решений, анализа соответствия характеристик процессов требованиям технологической документации, и, в конечном счёте, оценки качества продукции и соответствия ее характеристик требуемым. Таким образом, эти данные нуждаются в организации автоматизированного расчета и хранения.
С другой стороны существуют и задачи статистического контроля технологического процесса и анализа брака. Здесь появляется необходимость создания более сложных алгоритмов горизонтального и вертикального анализа, использующих большие объемы данных, полученные в ходе измерений на большом количестве партий изделий или в ходе аттестационных процессов. Такие задачи требуют возможности создания гибких, настраиваемых пользователями системы моделей анализа данных.
Наконец, экспериментально-исследовательская деятельность может потребовать разработки совсем «нетиповых» средств и методов анализа и интерпретации результатов контрольно-измерительных операций.
В любом случае, на этапе анализа становятся очевидны требования к возможности интеграции системы сбора контрольно-измерительных данных со смежными системами автоматизации производственного процесса – системами прослеживаемости уровня АСУП и учетными системами ведения сопроводительной документации производственных участков.
Система сбора данных
Целью создания системы являлась организация централизованного сбора данных с контрольно-измерительного оборудования всех производственных участков предприятия. Как и любая автоматизированная система, она решает задачи повышения эффективности деятельности персонала, т.е. уменьшения времени, затрачиваемого на выполнение задач и увеличения степени достоверности и актуальности информации.
Решение этих задач достигается за счет минимизации ручного ввода данных, гибкой интеграции с другими работающими на предприятии АС, использования, где это возможно, стандартных интерфейсов информационного обмена и автоматизации процессов обработки и анализа полученных данных (Рисунок 1).
Система предоставляет единые унифицированные интерфейсы доступа к данным, что позволяет интегрировать модули доступа к информации в имеющиеся интерфейсы сопряженных автоматизированных систем, упрощает разработку и увеличивает надежность новых средств визуализации, анализа, составления отчетности и решения других прикладных задач.
Система предоставляет возможность гибкого конфигурирования модели предприятия, т.е. изменения состава единиц оборудования, их параметров, физического размещения модулей системы на узлах ЛВС.
Рисунок 1 «Физическая и логическая модели данных системы»
На любом участке производства контрольно-измерительная операция проводится над некоторой партией предметов труда, характеризуемых своим положением внутри партии (например, положением в таре). На каждом предмете труда в рамках одной операции могут проводиться измерения по различным режимам. В результате измерений по каждому режиму оборудование позволяет получить значения определенного набора параметров, измеренных в определенных точках на предметах труда.
Учетные системы производства работают с сопроводительной документацией, также имеющей дело с понятиями операций и предметов труда. Контролируемыми параметрами на операциях в общем случае являются не физически измеряемые оборудованием параметры, а некоторые производные от них значения.
Система сбора данных (ССД)– распределенная программная система масштаба предприятия, предназначенная для сбора, хранения и доступа к данным, получаемым в процессе работы предприятия. Данные могут быть получены автоматически от устройств сбора данных, технологического либо другого оборудования, оснащенного соответствующими программно-аппаратными интерфейсами, а так же, могут быть введены оператором вручную.
ССД ориентирована на использование на микроэлектронных производствах. Используемая для именования данных схема «Предприятие—Участок—Оборудование—Камера» отражает характерную для микроэлектронных производственных участков структуру с кластерной организацией технологического оборудования. Такая схема:
предоставляет естественную для персонала навигацию по множеству данных;
включает понятия последовательности, режима и шага технологической операции;
позволяет сопрягать ССД с другими системами автоматизации производства, например, с системой управления производством (MES).
Кроме того, широкое использование в микроэлектронной промышленности коммуникационных протоколов SECS и HSMS позволяет охватить широкий спектр технологического оборудования с незначительными затратами на адаптацию системы к новым единицам оборудования.
ССД решает следующие задачи:
сбор первичных данных от оборудования, устройств сбора данных и данных, введенных вручную;
преобразование первичных данных с учетом поправочных коэффициентов, сдвигов, чувствительности и т.п.;
приведение данных к единой системе именования;
организация хранения большого объема собранных данных, позволяющего осуществлять эффективные выборки по заданным критериям;
обслуживание клиентских запросов на доступ к данным.
Источниками данных ССД являются датчики оборудования и непосредственно оборудование, генерирующее сообщения – события и предупреждения.
События и предупреждения – единовременные сообщения оборудования, семантика которых определяется их числовыми идентификаторами. События обычно описывают наступление некоторых предопределенных для данного оборудования ситуаций, например, завершение очередного шага технологической операции. Предупреждения обычно сигнализируют о наступлении ситуаций, требующих особого внимания со стороны обслуживающего персонала оборудования. С сообщением могут быть ассоциированы датчики, значения которых конкретизируют ситуацию, например, предупреждение о превышении давлением газа в магистрали максимально допустимого значения может сопровождаться текущим значением давления.
Датчик — логическая сущность, для которой в любой момент времени определено показание (значение датчика). В качестве датчика можно рассматривать
непосредственно физический измеритель, например датчик температуры либо давления газа в газовой магистрали;
значения физических величин, вводимых оператором вручную; например, при отсутствии у измерителя необходимого интерфейса давление газа в газовой магистрали может вводиться в систему оператором через пользовательский интерфейс ввода давления газа;
любое значение, которое может меняться во времени и может быть опрошено у оборудования или вычислено каким-либо образом; например, номер пластины, находящейся в камере А оборудования В, состояние оборудования (выключено, работа, аварийный останов) и т.д.;
любое значение, которое может меняться во времени и может быть введено вручную; например, допустимые границы колебаний значений некоторого датчика и т.п.
Для каждого датчика определен тип его значения. Допустимые типы включают булевы значения, целочисленные значения, значения с плавающей точкой, текстовые значения, перечисления. Показание датчика может иметь неопределенное значение — в случае, если соответствующее измерительное устройство либо оборудование, на котором оно установлено, выключено или неисправно, если отсутствует связь с оборудованием, в других подобных ситуациях.
Также, датчики подразделяются по типу информации, определяемой ими. Например, идентификатор пластины, текущий режим в камере, вычисляемый датчик. Такое деление позволяет оптимизировать хранение данных и упрощает формирование запросов на выборку данных.
Для датчика могут быть определены диапазоны значений. Например, для датчика температуры воды охлаждения технологического оборудования могут быть заданы нормальный, тревожный и аварийный диапазоны. По пересечению границ диапазонов генерируются события, оповещающие об этом.
Для идентификации данных используется иерархическая модель именования данных «Предприятие — Участок — Оборудование — Камера — Датчик» (Рисунок 2), однозначно определяющая все данные, собираемые и хранимые системой.
Рисунок 2 «Иерархическая модель данных ССД»
Предприятие – логический корень модели, представляет собой группирующее понятие и включает в себя набор производственных участков.
Участок входит в состав Предприятия и представляет собой совокупность оборудования. Например, участок сборки микросхем, участок кристального производства.
Оборудование входит в состав производственного участка. Обычно в качестве оборудования в смысле ССД используется реальное оборудование, например, установка химико-механической планаризации пластин. В некоторых же случаях целесообразно комбинировать, либо, наоборот, декомпозировать оборудование, исходя из удобства дальнейшего использования данных. Это относится в основном не к технологическому оборудованию. Например, многочисленное оборудование системы электроснабжения – электрические щиты, устройства бесперебойного питания, автоматические переключатели и т.д. – можно, для удобства, в рамках ССД рассматривать как единую установку электроснабжения.
Камера – физическая либо логическая часть оборудования, предназначенная для выполнения отдельных технологических операций или реализации определенных функций оборудования, либо группирующая некоторые датчики по их функциональности.
Датчики, в свою очередь, приписаны к камерам оборудования.
Для удобства доступа к объектам данных, описываемым несколькими датчиками, например, технологическим операциям, в ССД введено понятие процесса – совокупности показаний набора датчиков за некоторый промежуток времени.
Процесс описывается следующими параметрами:
установкой, с которой он ассоциирован; Во время процесса осуществляется регистрация и сохранение сообщений, генерируемых данным оборудованием;
набором датчиков. Причем, датчики могут быть приписаны не только к указанной установке, а взяты из всего множества датчиков предприятия;
временами начала и окончания. Условиями начала и конца процесса могут служить определенные показания любого датчика, в том числе и не принадлежащего данной установке, а также, наступление некоего события на любой установке предприятия.
Для большей части технологических операций, процесс включает наиболее значимые датчики камер, через которые проходят пластины в процессе обработки, а также параметры инфраструктуры и микроклимата.
В силу специфики микроэлектронного производства, для процесса определены понятия последовательности, режима и шага обработки, а так же идентификаторов обрабатываемых пластин, ассоциированных с их позицией в транспортной партии. Понятие процесса применимо не только к обрабатывающему технологическому оборудованию, но и, например, к оборудованию вспомогательного производства. Однако в случае технологического оборудования, процесс может быть дополнен структурированной информацией (Рисунок 3), включающей:
список обработанных пластин, каждая из которых характеризуется последовательностью обработки;
таблицу переходов по камерам для каждой пластины с указанием использованных режимов обработки;
таблицу шагов обработки для каждого захода пластины в камеру.
Рисунок 3 «Атрибуты сущности Процесс»
Сбор первичных данных от оборудования осуществляется на уровне серверов оборудования – отдельных программных модулей, предназначенных для работы с конкретными типами оборудования. ССД имеет встроенную поддержку следующих видов оборудования:
технологическое оборудование, поддерживающее протоколы SECS либо HSMS. Данные протоколы являются стандартными протоколами современного технологического оборудования в микроэлектронике и поддерживаются большинством типов существующего оборудования. Т.о. ССД допускает подключение большинства технологического оборудования без существенных затрат;
оборудование, поддерживающее протокол OPC DA (OLE for Process Control Data Access protocol). Данный протокол, построенный на основе COM-технологии, широко используется большинством производителей управляющих систем, SCADA-систем и оборудования сбора данных для обеспечения связи с системами автоматизации уровня предприятия. Т.о. для ССД подключение оборудования, поддерживающего протокол OPC, также не требует существенных затрат.
Для перечисленных типов оборудования подключение новых единиц к ССД требует всего лишь выполнения действий по переконфигурированию системы. Для остальных типов оборудования требуется разработка серверов-трансляторов к одному из поддерживаемых ССД протоколов. Главное, чтобы оборудование имело аппаратный интерфейс обмена данными.
ССД является распределенной системой. Приложения системы построены по объектно-ориентированному принципу и распределены в рамках локальной вычислительной сети с учетом оптимального использования ресурсов. Распределенность реализуется средствами DCOM. Такая архитектура позволяет обеспечить:
организацию динамических связей между модулями системы;
событийное взаимодействие объектов. Объекты системы способны не только выдавать интересующую информацию клиента по запросу, но и уведомлять зарегистрированных клиентов об изменении своего состояния;
прозрачность объектов. Объекты системы способны взаимодействовать между собой, не имея информации о физическом размещении друг друга;
взаимозаменяемость компонент. При изменении функций некоторого объекта системы, но при условии сохранения сигнатуры экспортируемых им интерфейсов, модификация других элементов системы не требуется;
возможность дальнейшего расширения системы.
Архитектура ССД (Рисунок 4) предполагает единую схему взаимодействия модулей. Работой системы управляет единый диспетчер (Супервизор). Все модули системы (кроме супервизора) имеют функциональность самодиагностики и опроса состояния, управляемого запуска и останова, назначения экземпляров модулей для взаимодействия и реализуют соответствующие внешние интерфейсы. Все модули системы реализованы по единой схеме, на основе единого шаблона, включающего определение общих интерфейсов и максимально возможную степень реализации функционала в части управления модулями, мониторинга их работы и межмодульного взаимодействия.
Система сбора данных включает в себя следующие компоненты :
сервер конфигурации;
супервизор;
серверы оборудования;
сервер первичной обработки;
сервер доступа к данным;
серверы обработки запросов.
Рисунок 4 «Модули ССД»
ССД предоставляет семейство унифицированных интуитивно понятных интерфейсов доступа к данным, позволяющих оперативно разрабатывать разноплановое клиентское программное обеспечение. Методы можно разделить на четыре группы:
навигация. Методы данной группы позволяют клиенту получить указатели на интерфейсы интересующих его объектов данных, такие как датчик, история датчика или процесса, оборудование;

Список литературы

Литература

1. Перегудов Ф.И., Тарасенко Ф.П. Введение в системный анализ: Учебное пособие. – М.: Высшая школа, 1989. – 367 с.
2. Павлов С.Н. Теория систем и системный анализ: Учебное пособие. – Томск: Томский межвузовский центр дистанционного образования, 2003. – 134 с.
3. Тимаков С.О. Информационные системы: Учебно-методическое пособие. – Томск: ТУСУР, 2003. – 132 с.
5. Смирнова Г.Н., Сорокин А.А., Тельнов Ю.Ф. Проектирование информационных систем: Учебник. – М.: Финансы и статистика, 2001. – 512 с.: ил.
6. Щербанов В.А. Проектирование информационных систем: Курс лекций – Томск: ТУСУР, 1999 – 157 с.
Очень похожие работы
Пожалуйста, внимательно изучайте содержание и фрагменты работы. Деньги за приобретённые готовые работы по причине несоответствия данной работы вашим требованиям или её уникальности не возвращаются.
* Категория работы носит оценочный характер в соответствии с качественными и количественными параметрами предоставляемого материала. Данный материал ни целиком, ни любая из его частей не является готовым научным трудом, выпускной квалификационной работой, научным докладом или иной работой, предусмотренной государственной системой научной аттестации или необходимой для прохождения промежуточной или итоговой аттестации. Данный материал представляет собой субъективный результат обработки, структурирования и форматирования собранной его автором информации и предназначен, прежде всего, для использования в качестве источника для самостоятельной подготовки работы указанной тематики.
bmt: 0.00487
© Рефератбанк, 2002 - 2024