Optimization of Automation Systems and Investigation of Effects in Design Processes

Abstract

In this study, dynamic parameters affecting the design and operation of automation lines were determined and optimized on a sample line and their positive effects on the efficiency of the lines were investigated. In this study, dynamic parameters affecting the design and operation of automation lines were determined and optimized on a sample line and their positive effects on the efficiency of the lines were investigated. Quality and high performance in systems where automation lines combine mechanics, electronics and software is a feature desired by the manufacturing industry. In order to bring these systems to maximum efficiency, optimizing the mechanical, electronic and software parameters together during the design process is important in terms of increasing the efficiency of the system, which the system gains in terms of time and cost. A study on the design and optimization of an exemplary automation line to increase this efficiency is presented. In the study, the effects of physical and parametric changes on the production process were investigated through the automation line that caps bottles of different sizes. In the research, bottle flow rate and capping cylinder speed depending on physical quantities such as gravity and friction were optimized in a virtual environment; In addition, the system was commissioned in the virtual environment and the design errors that occurred were identified and corrected. Thus, the thesis that the line design should be completed by considering engineering calculations, motion analysis, the effects of actuators, sensing and control parameters at the same time in the design of the automation line to be used in the production process of a product was also supported experimentally. In the sample system, a 30% improvement was achieved due to the shortening of the cycle time and design time. This presented approach can be applied to automotive, food, chemistry, etc. A new perspective will be gained in the design of new lines for all production facilities with automation lines, which are free from human error in industries and where product movements cannot be predicted. With the automation lines that can be put into production without errors, it will be shed light on reaching the highest level of economic efficiency.

Keywords

• Optimization
• Virtual commissioning
• mechatronics concept design
• machine dijital twin
• automation line simulation

Project Number

FYL-2020-10097

Tasarım Süreçlerinde Otomasyon Sistemlerinin Optimizasyonu ve Etkilerinin İncelenmesi

Abstract

Bu çalışmada otomasyon hatlarının tasarım ve çalışmasına etki eden dinamik parametreler örnek bir hat üzerinde tespit ve optimize edilerek hatların verimliliğine olumlu etkileri araştırılmıştır. Otomasyon hatlarının mekanik, elektronik ve yazılımın bir arada olduğu sistemlerde kalite ve yüksek performans üretim endüstrisi tarafından istenen bir özelliktir. Bu sistemleri maksimum verimliliğe ulaştırmak için daha tasarım sürecindeyken mekanik, elektronik ve yazılımsal parametrelerin bir arada düşünülerek optimize edilmesi sistemin zaman ve maliyet açısından kazandıkları sistemin verimliliğinin artması açısından önemlidir. Bu verimliliğin artmasına yönelik örnek bir otomasyon hattı tasarımı ve optimizasyonuna yönelik bir çalışma sunulmuştur. Çalışmada farklı boylardaki şişelere kapak takan otomasyon hattı üzerinden fiziksel ve parametrik değişikliklerin üretim süreci üzerindeki etkileri araştırılmıştır. Araştırmada yerçekimi, sürtünme gibi fiziksel büyüklüklere bağlı şişe akış hızı, kapak takma silindiri hızı sanal ortamda optimize edilmiş; ayrıca sistem sanal ortamda devreye alınarak ortaya çıkan tasarım hataları tespit edilerek düzeltilmiştir. Böylelikle bir ürünün üretim sürecinde kullanılacak otomasyon hattının tasarımında mühendislik hesaplamaları, hareket analizleri, eyleyicilerin etkileri, algılama ve kontrol parametrelerinin aynı anda düşünülerek hat tasarımının tamamlanması gerektiği tezi deneysel olarak da desteklenmiştir. Örnek sistemde çevrim süresinin ve tasarım süresinin kısalmasından doğan %30’luk bir iyileştirme sağlanmıştır. Bu sunulan yaklaşımın otomotiv, gıda, kimya vb. sanayilerde insan hatasından arındırılmış ve ürün hareketlerinin önceden kestirilemediği otomasyon hatlarına sahip tüm üretim tesisleri için yeni hatların tasarımına yeni bir bakış açısı kazandırılmış olacaktır. Hatasız üretime geçirilebilen otomasyon hatlarıyla ekonomik verimliliğinin de en üst seviyelere ulaştırılmasına ışık tutulacaktır.

Keywords

• Optimizasyon
• Sanal devreye alma
• Mekatronik konsept tasarımı
• Makine dijital ikizi
• Otomasyon hattı simülasyonu

Supporting Institution

Marmara Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri Birimi (BAPKO)

Project Number

FYL-2020-10097

Thanks

Bu çalışma FYL-2020-10097 numarasıyla projemizi destekledikleri için Marmara Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri (BAPKO) birimine teşekkür ederiz.

References

1. Blaschke, S. (2017). Leading plant and process automation firm uses Mechatronics Concept Designer to develop flexible packaging machines for the cosmetics industry . Siemens.
2. Blaschke, S. (2017). Mechatronics Concept Designer offers huge time savings in the design of machines and systems. 08 18, 2020 tarihinde https://www.plm.automation.siemens.com/global/en/our-story/customers/festo/17518/. adresinden alındı
3. Braun, V. (tarih yok). www.cadenas.de. 2020 tarihinde alındı
4. Çilek, A. (2005). PLC ile Endüstriyel Otomasyon Uygulaması. Yüksek Lisans Tezi. Gazi Ünv. Fen Bilimleri Enst., Ankara, Türkiye.
5. Groover, M. (2001). Automation Production Systems and Computer-Integrated Manufacturing. Pearson Education: New York.
6. Henning, K. (2013). Recommendations for implementing the strategic initiative Industrie 4.0. Plattform Industrie 4.0.
7. Herbus, K., Ociepka, P., & Gwiazda, A. (2017). Designing of a technological line in the context of controlling with the use of integration of the virtual controller with the mechatronics concept designer module of the PLM Siemens NX software. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 227-235.
8. Karcı, H. (2001). Tasarımda Kontrol Tekniğinin Yönlendirici Etkisi. 2. Ulusal Hidrolik Pnömatik Kongresi (s. 73-80). İzmir: MMO.

9. Puntel-Schmidt, P., & Fay, A. (2015). Levels of detail and appropriate model types for virtual commissioning in manufacturing engineering. IFAC-PapersOnLine, 48(1), 922-927.
10. Stock, T., & Seliger, G. (2016). Opportunities of Sustainable Manufacturing in Industry 4.0. Procedia CIRP, 536-541.