Cele:

CoBotAGV pozwalają na tworzenie nowej generacji systemów logistyki wewnętrznej dedykowanych dla produkcji elastycznej, a tym samym zwiększają dostępność zasobów produkcyjnych poprzez minimalizację zakłóceń produkcyjnych wynikających z wprowadzania nowych produktów i technologii. Mogą one zastąpić klasyczne systemy transportu wewnętrznego i umożliwić efektywną produkcję krótkoseryjną, pozwalając na indywidualne dostosowanie ścieżki produkcji dla potrzeb konkretnego procesu produkcyjnego. Jednocześnie umożliwiają one lepsze planowanie produkcji i synchronizację poszczególnych stanowisk, co sprawia, że ​​produkcja jest bardziej wydajna i opłacalna. CoBotAGV mogą również działać jako mobilna przestrzeń magazynowa, którą można wykorzystać zgodnie z paradygmatem LEAN. Aby skorzystać z powyższych możliwości, konieczne jest zintegrowanie CoBotAGV z systemem produkcyjnym, w przeciwnym razie nie będą one bardziej przydatne niż dotychczas stosowane wózki akumulatorowe. Harmonogramowanie zadań logistycznych musi uwzględniać zamówienia klientów, dostępność urządzeń produkcyjnych, materiałów i personelu oraz powinno dynamicznie reagować na każdą zmianę lub problem w procesie produkcyjnym. CoBotAGV musi być powiązany zarówno z segmentami produkcyjnymi, w tym: maszynami, materiałami i personelem, jak również z systemem realizacji produkcji MES (Manufacturing Execution System) odpowiedzialnym za: planowanie operacyjne, śledzenie realizacji zadań produkcyjnych, analizę wyników produkcyjnych i optymalizację procesu produkcji a także za czynności związane z utrzymaniem ruchu.

Aby osiągnąć ogólny cel WP2 zdefiniowano cztery cele szczegółowe:

• Opracowanie opartego na ontologii modelu informacyjnego dedykowanego dla systemów logistyki wewnętrznej bazujących na CoBotAGV.
• Wdrożenie niezawodnej i wydajnej komunikacji maszyna-maszyna.
• Integracja między systemem zarządzania flotą AGV z systemem realizacji produkcji MES.
• Przygotowanie środowiska symulacyjnego opartego na architekturze wieloagentowej, dedykowanego dla wsparcia planowania i optymalizacji zadań logistyki wewnętrznej.

Zadania badawcze:

T2.1 Model informacyjny

Opisany za pomocą ontologii model informacji CoBotAGV pozwoli na dostęp do informacji dopasowany do kontekstu ich wykorzystania. Model będzie obejmować informacje przetwarzane przez system sterowania, informacje technologiczne wykorzystywane przez system MES (Manufacturing Execution System), informacje wykorzystywane przez moduły eksploracji danych oraz przez inne części systemu. Zadanie skupia się na:

• zapewnieniu współpracy pomiędzy różnymi maszynami, technologiami, a także spersonalizowaniu informacji pod kątem wymagań personelu produkcyjnego. Model będzie zgodny ze składowymi standardu RAMI4.0 (Reference Architectural Model for Industry 4.0), takimi jak: OPC UA, PLCOpen, AutomationML, B2MML i inne,
• zapewnieniu dostępu do danych dla współpracujących maszyn, systemów, personelu produkcyjnego oraz dla usług sztucznej inteligencji wspierających produkcję,
• implementacji obiektowo zorientowanej, warstwy komunikacji pośredniej w oparciu o standard OPC UA (Open Production Connectivity Unified Architecture).

T2.2 Komunikacja maszyna-maszyna

Zadanie koncentruje się na warstwie komunikacyjnej zgodnej z architekturą RAMI4.0 (Reference Architecture Model for Industry 4.0), zapewniającej  dostęp do informacji i usług systemu logistyki wewnętrznej opartego na mobilnych robotach współpracujących CoBotAGV. Komunikacja w modelu architektonicznym SOA (Service Oriented Architecture) będzie zapewniać interfejs maszyna – maszyna zgodnie z modelem informacyjnym zdefiniowanym w T2.1. Prace badawcze koncentrują się na:

• analizie jakie dane będą wykorzystywane, gdzie będą wykorzystywane i kiedy będą rozpowszechniane,
• projekcie architektonicznym niezawodnej i bezpiecznej komunikacji maszyna - maszyna, w tym na rozwiązaniach budowanych z zastosowaniem różnych standardów sieciowych (np. IEEE 802.11, 6LoWPAN, 802.15.4m, 5G, hybrydowe systemy komunikacyjne) i różnych protokołów komunikacyjnych (np. CoAP, MQTT, OPC UA, AMQP, XMPP, DPWS, UPnP),
• stworzeniu zestawu standaryzowanych usług komunikacyjnych zgodnych z modelem RAMI4.0 wraz z odpowiednimi narzędziami konfiguracyjnymi i diagnostycznymi.

T2.3 Integracja systemu zarządzania flotą z systemem MES

Zadanie to skupia się na warstwie integracyjnej realizowanej zgodnie z architekturą RAMI4.0 z naciskiem na funkcjonalność techniczną konieczną do współpracy z systemem klasy MES. Prace badawcze koncentrują się na:

• definicji formalnego opisu modeli i reguł integracji oraz danych trwałych reprezentowanych przez modele,
• integracji pozyskiwanych w systemie danych i zdobywaniu na tej podstawie nowej wiedzy ,
• tworzeniu usług niezbędnych do współpracy z systemem MES w tym: (i) harmonogramowania produkcji poprzez szczegółowe planowanie logistyki wewnętrznej, (ii) śledzenia on-line każdego zadania logistycznego, (iii) reakcji na błędy produkcyjne.,
• komunikacja z systemem MES realizowana będzie zgodnie ze standardem ISA95, z wykorzystaniem standardu OPC UA oraz języka B2MML.

T2.4 Środowisko symulacyjne wspierające planowania i optymalizację logistyki wewnętrznej

Mechanizmy eksploracji danych opracowane w ramach (WP3) zostaną wykorzystane do generacji modeli usług logistycznych, które będą stanowić podstawę do symulacji, która pozwoli na bardziej efektywne planowanie logistyki wewnętrznej. Zadanie skupia się na:

• predykcji kluczowych parametrów systemu logistyki zgodnie z modelem danych zdefiniowanym w T2.1,
• weryfikacji planu logistyki wewnętrznej poprzez symulację,
• symulacje będą wykonywane przez środowisko wieloagentowe, które połączy rzeczywiste dane zbierane z rzeczywistego systemu produkcyjnego z przewidywanymi modelami, które wspólnie zostaną wykorzystane jako dane wejściowe dla modułów symulacyjnych,
• wyniki symulacji zostaną porównane z rzeczywistymi wynikami, a informacja zwrotna zostanie przesłana do części analitycznej.