Jeneratör Sistemi için Bulut Bilişim Tabanlı Endüstriyel Nesnelerin İnterneti Uygulaması

Abstract

Endüstri 4.0 dönüşümü ile sanayideki mevcut üretim anlayışı, bilişim teknolojileri ile birlikte yeniden şekillenmektedir. Nesnelerin interneti ve bulut bilişim bu dönüşümün en önemli bileşenleri olarak karşımıza çıkmaktadır. Bu çalışmada, endüstriyel bir sistemin benzetimi olarak elektrik üretimi yapan jeneratör sistemi ana sistem olarak kullanılmıştır. İçten yanmalı bir motor ile tahrik edilen 3 fazlı, AC alternatör için gerilim, akım, frekans, alternatör sıcaklığı vb. ve mekanik tahrik sağlayan içten yanmalı motor için ise yağ/su basıncı, yağ/su sıcaklığı, yakıt seviyesi vb. elektriksel ve fiziksel büyüklükler PLC ve sensörler aracılığı ölçümlenmiştir. Jeneratör sistemine ait bu ölçüm verilerinin hem bölgesel olarak HMI ekran ile bilgisayar ekranı üzerinden hem de uzak bir nokta olarak Web tabanlı biçimde izlenmesi sağlanmıştır. Fiziksel ve elektriksel ölçümlerin gerek kullanıcı için görüntülenmesinde gerekse bulut bilişim sistemine aktarılmasında; günümüzde gittikçe yaygınlaşan ve yeni bir protokol olan MQTT haberleşme protokolü ve endüstriyel sistemlerde sıkça kullanılan Modbus protokolü ile birlikte RS485 haberleşme standardı kullanılmıştır. Ölçüm verileri, dizel yakıt ile çalışan jeneratörün performans değerlendirmesinde kullanılmak üzere Microsoft Azure bulut bilişim sisteminde kayıt altına alınmıştır. Bunu sağlamak için ilk olarak Raspberry Pi üzerinde çalışan Node-Red yazılımı kullanılmıştır. İkinci olarak ise aynı uygulama yapısı Windows tabanlı işletim sistemi üzerinde çalışan Labview yazılımı üzerinde oluşturulan bir kullanıcı arayüzü ile sağlanmıştır. Ayrıca Microsoft PowerBI internet platformu ile verilerin internet üzerinden uzaktan izlenmesi ile anlık olarak canlı ölçüm analizlerinin yapılması sağlanmıştır.

Keywords

• Nesnelerin İnterneti,Bulut Bilişim,Endüstri 4.0,Labview,Jeneratör.

An Application of Cloud Computing Based Industrial Internet of Things for Generator System

Abstract

With the transformation of Industry 4.0, the current understanding of production in the industry is being reshaped together with information technologies. Internet of things and cloud computing are the most important components of this transformation. In this study, the generator system producing electricity as a simulation of an industrial system was used as the main system. 3-phase driven by an internal combustion engine, AC alternator voltage, current, frequency, alternator temperature and so on, and for the internal combustion engine that provides mechanical drive, oil / water pressure, oil / water temperature, fuel level, etc. The electrical and physical quantities are measured by means of PLC and sensors. It is provided to monitor this measurement data of the generator system both locally via HMI screen and computer screen and as a remote point in Web-based format. RS485 standard has been used together with MQTT protocol which is becoming more and more widespread nowadays and Modbus protocol which is used frequently in industrial systems in both physical and electrical measurements for user viewing and transfer to cloud information system. The measurement data were recorded in the Azure cloud computing system for the performance evaluation of the diesel fuel generator. Firstly, user interface was developed in Node-Red software running on Raspberry Pi. And as a second method, the same application structure is provided with a user interface created on Labview software running on Windows based operating system. In addition, real-time measurement analysis is provided by monitoring data remotely via the PowerBI internet platform.

Keywords

• Internet of Things,Cloud Computing,Industry 4.0,Labview,Generator

References

1. Botta A, Donato W, Persico V, Pescape A, 2016. Integration of Cloud Computing and Internet of Things: A Survey. Future Generation Computer Systems, 684-700.
2. Brette M, Friederichsen M, Keller M, Rosenberg M, 2014. How Virtualization, Decentralization, And Network Building Change The Manufacturing Landscape: An Industry 4.0 Perspective. Journal of Mechanical, Aeorospace, Industrial, Mechatronic and Manufacturing Engineering, 37-44.
3. Çağlayan Ş, 2016. Enerji Sektöründe Endüstriyel IOT Uygulamaları. https://www.slideshare.net/ideaport_tr/enerji-sektrnde-endstriyel-iot-uygulamalar-ahin-alayan, (Date of access: 11 July 2019).
4. Çakır FS, Aytekin A, Tümiçin F, 2018. Nesnelerin İnterneti Ve Giyilebilir Teknolojiler. Sosyal Araştırmalar ve Davranış Bilimleri Dergisi, 4, 5, 84-95.
5. Çakmak B, Mercan E, 2017. Tarımsal Üretimde Örnek Bir IoT Uygulaması ve Yaşlı Tarım Çalışanlarının İzlenebilirliği. Yaşlı Sorunları Araştırma Dergisi, 10, 1, 29-42.
6. Eryılmaz Ö, Kahraman İ, Şahin M, 2016. Kalp Hastaları İçin Bulut Bilişim Temelli Erken Uyarı Sistemi. Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 01-19.
7. Fioccola GB, Sommese R, Tufano I, Canonico R, Ventre G, 2016. Polluino: An Efficient Cloud-based Management of IoT Devices for Air Quality Monitoring. Control, Instrumentation, Energy & Communication (CIEC).
8. Fioccola GB, Tufano I, Canonico R, Ventre G, 2016. An Efficient Cloud-Based Management of Iot Devices for Air Quality Monitoring. IEEE 2nd International Forum On Research and Technologies for Society and Industry Leveraging a Better Tomorrow, Italy.

9. Forsström S, Jennehag U, 2017. A Performance and Cost Evaluation of Combining OPC-UA and Microsoft Azure IoT Hub into an Industrial Internet-of-Things System. 2017 Global Internet of Things Summit (GIoTS), Switzerland.
10. Görmüş S, Aydın H, Ulutaş G, 2017. Nesnelerin İnterneti Teknolojisi İçin Güvenlik Var Olan Mekanizmalar, Protokoller Ve Yaşanılan Zorlukların Araştırılması. Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi, 18-1.
11. Gündüz M, Daş R, 2017. Nesnelerin İnterneti: Gelişimi, Bileşenleri Ve Uygulama Alanları. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 327-335.
12. Lin K, Wang W, Bi Y, Qiu M, Hassan MM, 2016.Human Localization Based On Inertial Sensors and Fingerprints ın The Industrial Internet of Things. Computer Networks: The International Journal of Computer and Telecommunications Networking, 113-126.
13. Microsoft, 2017. Paylaşılam erişim imzaları (SAS) kullanma, https://docs.microsoft.com/tr-tr/azure/storage/common/storage-dotnet-shared-access-signature-part-1?toc=%2fazure%2fstorage%2ffiles%2ftoc.json, (Date of access: 12 June 2019).
14. Microsoft, 2019. Power BI nedir?, https://docs.microsoft.com/tr-tr/power-bi/power-bi-overview, (Date of access: 21 June 2019).
15. MQTT Community, 2019. What is MQTT, http://mqtt.org/faq, (Date of access: 12 June 2019).
16. Numanoğlu N, İnce F, 2017. Türkiyenin Sanayide Dijital Dönüşüm Yetklinliği. TÜSİAD, 12-589.
17. Numanoğlu N, Eynehan G, Morkoç G, Aksoy E, 2016. Türkiyenin Küresel Rekabetçiliği İçin Bir Gereklilik Olarak Sanayi 4.0. TÜSİAD, 03-576.
18. Pereiraa RIS, Duponta MI, Carvalhoa PCM, Jucáb SCS, 2018. Iot Embedded Linux System Based On Raspberry Pi Applied to Real-Time Cloud Monitoring of a Decentralized Photovoltaic Plant. Measurement, 286–297.
19. Sazak T, Albayrak Y, 2017. Nesnelerin İnterneti (IoT) Üzerine Ortam Verilerini Toplayan ve Uzaktan Takibini Sağlayan Bir Sistem Tasarımı. 19.Akademik Bilişim Konferansı, Aksaray, Türkiye.
20. Yılmaz AK, Acar DB, 2017. IoT Cihaz Verileri İçin Gerçek Zamanlı Ve Ölçeklenebilir Büyük Veri Mimarisi. 11.Ulusal Yazılım Mühendisliği Sempozyumu, Alanya, Türkiye.