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Prof. Dr. Francisco Yastami Nakamoto 2009

PROJETO DE PESQUISA Ferramenta Computacional para Simulação dos Módulos de Controle de Sistemas Flexíveis de Manufatura. Prof. Dr. Francisco Yastami Nakamoto 2009. SUMÁRIO. 1. Introdução 2. Arquitetura Modular de Controle 3. Ferramentas de Modelagem 4. Ferramenta Computacional de Simulação

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  1. PROJETO DE PESQUISAFerramenta Computacional para Simulação dos Módulos de Controle de Sistemas Flexíveis de Manufatura Prof. Dr. Francisco Yastami Nakamoto 2009

  2. SUMÁRIO 1. Introdução 2. Arquitetura Modular de Controle 3. Ferramentas de Modelagem 4. Ferramenta Computacional de Simulação 5. Considerações Finais

  3. 1. INTRODUÇÃO 1.1 Sistemas de Manufatura Flexíveis 1.2 Flexibilidade e Automação 1.3 Agentes Motivadores 1.4 Objetivo

  4. Ambiente SFMs 1. INTRODUÇÃO

  5. Ambiente SFMs • Alta variedade de produtos; • Redução gradativa do ciclo de vida; • Elementos independentes com autonomia; • Acesso a um volume crescente de informações. • Utilização eficiente dos recursos e dos insumos; • Adaptação às mudanças de demanda; • Garantia do fluxo dos processos; • Distinção semântica. 1. INTRODUÇÃO

  6. Sistemas Produtivos • Sistemas Dinâmicos a Eventos Discretos (SDED) • Executam processos • Atividades seqüenciais • Produto ou prestação de serviço SMFs • Elementos independentes com autonomia e flexibilidade operacional • Adaptam-se rapidamente às alterações na demanda • Executam múltiplos processos simultaneamente • Forte compartilhamento de um mesmo conjunto finito de recursos • Tipo Job-Shop

  7. “... O projeto de um sistema produtivo deve ser tão rígido quanto seja possível e tão flexível quanto seja necessário...” (MASIP, 1988) • Médio volume • Alta variedade de produtos Organização Job-Shop Máquina + Produção + Mix + Produto + Volume • Múltiplos processos • Compartilhamento de recursos SMFs Automação flexível Set de Flexibilidade Automação Flexibilidade

  8. Controlar • Executar o planejamento da produção • Garantir o fluxo dos processos • Utilizar eficientemente os recursos disponíveis Modelar o comportamento dinâmico desejado • Executam múltiplos processos simultaneamente • Indefinição do comportamento global do sistema • Explosão combinatória dos estados alcançáveis • Compartilham um mesmo conjunto finito de recursos • Conflito e concorrência na alocação de recursos

  9. 1. INTRODUÇÃO Agentes Motivadores • Indeterminismo em relação a: • a ocorrência de eventos; • a seqüência de eventos; • a designação do transporte; • o processo de transporte. Impossível determinar o comportamento global do sistema de modo puramente seqüencial.

  10. 1. INTRODUÇÃO Agentes Motivadores • Distinção semântica do controle • Controle de Processos: Deve garantir o sequenciamento das atividades dos processos. • Controle de Recursos: Deve garantir a alocação de recursos (transformação e transporte).

  11. 1. INTRODUÇÃO Objetivo • Aperfeiçoamento da Ferramenta Computacional de Simulação

  12. 2. ARQUITETURA MODULAR DE CONTROLE

  13. (Miyagi, 1996) 2. ARQUITETURA MODULAR DE CONTROLE • Modelo Conceitual Básico • SDED. • Sequenciamento das atividades inerentes do processo.

  14. 2. ARQUITETURA MODULAR DE CONTROLE • Modelo Complementar • Execução de processos paralelos e simultâneos. • Intenso compartilhamento de recursos. • Aplicação do conceito de controle supervisório.

  15. (Santos Filho, 2000) 2. ARQUITETURA MODULAR DE CONTROLE • Modelo Complementar

  16. 2. ARQUITETURA MODULAR DE CONTROLE Controle de Utilização de Recursos Controle de Atividades de Transformação Controle de Atividades de Transporte

  17. 2. ARQUITETURA MODULAR DE CONTROLE

  18. 2. ARQUITETURA MODULAR DE CONTROLE

  19. 2. ARQUITETURA MODULAR DE CONTROLE CDT CUR H CUV C C CAT H CV

  20. 3. FERRAMENTAS DE MODELAGEM • Grafo de Alocação de Recursos - GAR • Production Flow Schema - PFS • Enhanced Mark Flow Graph - E-MFG • Metodologia PFS/E-MFG • Sistemática GAR/E-MFG

  21. 3. FERRAMENTAS DE MODELAGEM GAR • Grafo bipartido • Orientado • Não marcado

  22. 3. FERRAMENTAS DE MODELAGEM E-MFG com comunicadores • Rede interpretada derivada de redes de Petri • Modelagem e controle de sistemas

  23. 3. FERRAMENTAS DE MODELAGEM PFS • Ferramenta gráfica para descrever o seqüenciamento das atividades do processos • Possui elementos ativos e passivos

  24. 3. FERRAMENTAS DE MODELAGEM PFS/E-MFG • Baseada no procedimento de refinamento gradativo do PFS.

  25. 3. FERRAMENTAS DE MODELAGEM GAR/E-MFG • Baseada no procedimento de refinamento gradativo a partir do GAR.

  26. 4. FERRAMENTA COMPUTACIONAL DE SIMULAÇÃO • Desenvolvido em C++ e Object Pascal.

  27. 5. CONSIDERAÇÕES FINAIS • Ferramenta Computacional de Simulação: Em fase de testes. • Trabalhos futuros • Geração automática do algoritmo de controle. • Desenvolvimento de um controlador E-MFG dedicado.

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