Profinet-verkostot, verkossa kulkevan datan analysointi ja kunnossapidollinen ennakointi
No Thumbnail Available
URL
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Sähkötekniikan korkeakoulu |
Master's thesis
Authors
Date
2019-10-21
Department
Major/Subject
Control, Robotics and Autonomous Systems
Mcode
ELEC3025
Degree programme
AEE - Master’s Programme in Automation and Electrical Engineering (TS2013)
Language
fi
Pages
68+8
Series
Abstract
Tehdasympäristössä esiintyy jatkuvaa tärinää, sähkömagneettisia häiriöitä ja väylä- sekä verkkokaapelien jatkuvaa liikkumista. Tällaiset häiriöt voivat pahimmillaan aiheuttaa tietoliikenneverkon yllättävän rikkoutumisen. Vioittunut verkko taas voi johtaa jopa koko tehtaan pysähtymiseen ja satojen tuhansien eurojen tappioihin. Kuitenkin verkkovikojen havaitseminen ennen sen vioittumista voi olla todella vaikeaa, sillä se voi lakata toimimasta yhtäkkiä ilman varoitusmerkkejä. Tämän takia tarvitaan oikeanlaisia vikatyökaluja ja tietämystä, jotta kommunikointidatasta voidaan ennakoida verkon vikaantumismahdollisuuksia. Työssä tutustutaan Profinet-verkkoon, siinä esiintyviin poikkeusten havaitsemiseen ja niiden analysoimiseen. Alussa kerrotaan yleisesti tehdasympäristöstä ja siinä esiintyvistä häiriöistä ja kuinka ne vaikuttavat teollisuudessa käytettäviin väyliin ja verkkoihin. Profinet-verkko on yleinen väyläratkaisu teollisuusympäristössä ja sen ymmärtäminen on oleellinen osa vianhakua ja ennakoivaa kunnossapitoa. Profinet-verkon esittelyn jälkeen tutustutaan markkinoilla oleviin vikatyökaluihin sekä ohjelmistotyökalujen diagnostiikkaan. Työssä suunniteltiin ja rakennettiin tutkimusympäristö siirrettävään vaunuyhdistelmään. Tutkimusympäristöön valittiin samanlaisia automaatiolaitteita, joita Imatran Kaukopään päällystystehtaalla esiintyy. Tutkimuksessa tehtiin useita erilaisia rasitustestejä, kuten liikkuvuus- ja sähkömagneettitestejä. Verkkoa rasitettiin myös tietomyrskyllä. Tämän lisäksi tutkittiin huonosti tehdyn kaapelin ja huonojen liitosten aiheuttamia seurauksia sekä niitä pyrittiin tunnistamaan vikatyökalujen avulla. Työn tuloksien perusteella voidaan esittää nykyistä parempia verkon seurantakeinoja ennakoivaa kunnossapitoa varten. Ennakoiva kunnossapito voidaan toteuttaa käyttäen hyödyksi eri vikatyökalujen parhaimpia ominaisuuksia ja seuraamalla tuloksia pitkällä aikavälillä. Lisäksi työssä annetaan suosituksia erilaisten vikatyökalujen käytöstä teorian ja käytännön kokemusten perusteella.In a factory environment, vibrations and electromagnetic disturbances occur continuously. In addition, bus and network cables might be exposed to continuous movements. Disturbances of such nature can at worst lead to an unexpected break-up of the network. A damaged network can, on the other hand, lead to shut down the whole factory, resulting in major economic losses. Nevertheless, detecting disturbances in the network in a predictive way can be extremely challenging, because such malfunctions are often abrupt. Because of this, appropriate tools and knowledge are essential in order to successfully predict failure risks from the communication data. This master’s thesis describes the Profinet network, common disturbances and their causes as well as possible tools for predictive maintenance. In the beginning of the thesis, the factory environment and its disturbances are presented, as well as how they affect busses and networks within the industry. The Profinet network is a common bus solution and its understanding is an essential part of trouble shooting and predictive maintenance. After the introduction to Profinet network, commonly used trouble shooting tools and software tool diagnostics are reviewed. This thesis designed and constructed a research environment, which was then integrated to a portable rack environment. The research environment was equipped with similar automation devices that are used in the coating factory in Kaukopää, Imatra. Several stress tests, such as movability, electromagnetic tests and data storms, were performed in this research. Additionally, the results of poorly assembled cables and dysfunctional cable connections were examined. Lastly, their effect on the factory environment were identified with trouble shooting tools. As a result of the work, better tools for monitoring the network are presented in order to improve predictive maintenance. Predictive maintenance can be carried out using the best attributes of different trouble shooting tools and by monitoring results with long intervals. Lastly, the work presents recommendations on the use of trouble shooting tools based on theoretical and practical experiences.Description
Supervisor
Ovaska, SeppoThesis advisor
Kallio, JanneKeywords
profinet, verkko, ennakoiva kunnossapito, ethernet, network, predictive maintenance