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Ministério da Educação Universidade Tecnológica Federal do Paraná Pró-Reitoria de Pesquisa e Pós Graduação
UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁPR
PROGRAMA INSTITUCIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA (PIBIC)
RELATÓRIO DE ATIVIDADES (OUTUBRO/2009 A SETEMBRO/2010)
Modelo de Composição Facilitada de Resource-HLs no Meta-
Modelo de Controle de um Simulador de Sistemas de Manufatura
Holônico.
AAlluunnoo:: RRôômmuulloo MMeeiirraa GGóóeess
Orientador: Prof. Dr. Jean Marcelo Simão
Co-orientador: Prof. Dr. Paulo Cézar Stadzisz
Modalidade: Bolsista FUNDAÇÃO ARAUCÁRIA
CAMPUS CURITIBA, Agosto de 2010
Ministério da Educação Universidade Tecnológica Federal do Paraná Pró-Reitoria de Pesquisa e Pós Graduação
UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁPR
Resumo
As tendências relativas à produção, assim como a crescente demanda de produção,
exigem Sistemas Manufatureiros (SM) ágeis. Logo, a abordagem holônica foi proposta. Nos
SM Holônicos (SMH) as entidades como recursos (resources) e produtos (products)
possuem certa inteligência. Tais entidades, também chamadas de Holons (HLs), possuem
suas ações organizadas por um Controle Holônico (CH). Dessa forma, um meta-modelo do
CH foi proposto inspirando-se em Sistemas Baseados em Regras (SBR) e implementado
sobre uma ferramenta de simulação.
Neste meta-modelo, as relações causais do CH são tratadas por agentes, chamados
de Rules, que recebem dados factuais dos Resource-HLs e decidem sobre ações relativas
as Resource-HLs. Estas decisões baseiam-se em uma solução de inferência. Em suma, a
inferência ocorre por meio de uma cadeia ímpar de notificações, que permite alta reatividade
do controle, desacoplamento dos elementos e mesmo resolução de conflitos.
Posteriormente, o meta-modelo de CH foi interpretado como orientado ao “produto”. Nessa
solução, entidades como Product-HLs utilizam Resource-HLs para obter produções
personalizadas. No meta-modelo, suas interações são organizadas utilizando Rules
aprimoradas. Outrossim, o meta-modelo foi testado em suas evoluções sobre a ferramenta
de projeto e simulação ANALYTICE II, conformando-a como uma ferramenta para SMH,
Não obstante as suas evoluções, esta solução de controle/simulação está ainda em
um estado protótipo. Sendo assim não fornece certas facilidades para realizar experimentos.
Por exemplo, a criação de Resource-HLs tem sido feita tecnicamente por meio de
programação em linguagem C++, baseada em um framework do meta-modelo, inclusive
para o ambiente simulado. Neste âmbito, este trabalho apresenta evoluções sobre esse
conjunto de ferramentas com a implementação de uma interface amigável para facilitar a
instanciação de Resource-HLs no ambiente simulado. Nesse sentido, também foram
realizados testes comparativos no simulador em relação à utilização da interface amigável
para com o processo “manual” precedente.
Palavras Chaves: Sistema de Manufatura Holônicos (SMH), Meta-Modelo de Controle,
Ferramenta Cowizard.
Ministério da Educação Universidade Tecnológica Federal do Paraná Pró-Reitoria de Pesquisa e Pós Graduação
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1. Introdução
Em diversos setores é visível a demanda por qualidade, agilidade e
diversidade na produção. Neste âmbito, abordagens ágeis vêm sendo propostas,
como por exemplo, a abordagem holônica. Em Sistemas de Manufatura Holônica
(SMH), os recursos (resources) e os produtos (products) possuem certa inteligência.
Tais entidades são chamadas de holons (HLs) cujas inteligências são relacionadas
às habilidades de autonomia e colaboração [9]. Para organizar apropriadamente a
colaboração dos holons, deve existir o Controle Holônico (CH) no SMH, visando
alcançar agilidade de produção.
Neste contexto, em esforços prévios de pesquisa realizados pelo professor
orientador deste trabalho, propôs-se um meta-modelo de CH [15][16][17]. Tal meta-
modelo de CH foi inspirado em sistemas baseados em regras e implementado sobre
a ferramenta de projeto e simulação de sistemas de manufaturas ANALYTICE II.
Tecnicamente, o meta-modelo constitui-se em um framework desenvolvido em
linguagem C++ [13][16][17]. Neste meta-modelo ou framework de CH, as relações
causais são tratadas por agente Rules que recebem dados dos Resource-HLs e
deliberam sobre ações, como a coordenação dos Resource-HLs, através de um
mecanismo diferenciado de inferência [14][15][16][17][19].
A inferência das Rules ocorre por meio de uma cadeia ímpar de notificações,
que em suma permite alta reatividade, determinismo, desacoplamentos e resolução
de conflitos [8][12][15]. Ainda, esta solução permite a implementação e expressão
coerente do controle, visto que as instâncias podem emergir a partir do
conhecimento de regras especialistas [8]. Além disso, a solução é interpretada como
orientada ao produto, onde os Product-HLs requisitam e utilizam os Resource-HLs
para obter produções personalizadas. No meta-modelo, é utilizado Rules
aprimoradas para a organização de suas interações [12][22]. Outrossim, os
experimentos com o framework sobre o ANALYTICE II demonstram estas
propriedades e concomitantemente o evoluem como um simulador de SMH.
Esta solução de controle e simulação de SMH vem ao encontro das
demandas do mercado e das comunidades relacionadas. Porém, seu estado de
protótipo não fornece algumas facilidades para realização de experimentos. Assim,
um primeiro objetivo dos esforços de pesquisa vem sendo a melhoria destas
ferramentas e a realização de um conjunto de experimentos em SMH. Neste âmbito,
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este relatório resume os esforços e contribuições realizados pelo autor para com
este ferramental e pesquisas referentes a ela.
Uma primeira contribuição efetiva foi o desenvolvimento de uma interface
amigável para o desenvolvimento de Resource-HLs sobre ANALYTICE II, chamado
de cowizard. Esta interface é chamada assim por poder ser utilizado com um wizard
de composição de Rules de pesquisas complementares [8][22]. Em suma, o
cowizard proposto permite elaborar automaticamente Resource-HLs baseados nos
equipamentos simulados no ANALYTICE II. Isto facilita o processo de criação destes
Resource-HLs que antes se dava tecnicamente por meio da linguagem de
programação C++, ainda que apoiado no framework do meta-modelo de controle.
Este relatório descreverá sucintamente o método de desenvolvimento do
cowizard e suas respectivas funcionalidades. O relatório descreverá também as
outras atividades desta iniciação científica, em especial as que são diretamente
decorrentes da elaboração do cowizard. Estas atividades são essencialmente a
elaboração e a comparação qualitativa de controles sobre um mesmo sistema
simulado (i.e. uma célula de manufatura simulada), primeiramente sem a utilização
do cowizard para composição dos Resource-HLs da célula e logo após utilizando-o.
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2. Revisão Bibliográfica
A crescente demanda de agilidade, qualidade e diversidade na produção são
visíveis em diversos setores. O setor industrial está atualmente diante de certa
mudança de um mercado de vendedores para um de compradores [4]. Neste
âmbito, a competição passou de um nível nacional para um nível global, onde o ciclo
de vida de um produto diminuiu, e ainda há uma crescente exigência para satisfazer
as necessidades específicas e individuais dos consumidores [5]. Assim, o sucesso
dos industriais não será apenas avaliado pela relação custo-eficácia da produção de
um produto, mas também pela flexibilidade, agilidade e versatilidade [4].
Na verdade, essas rápidas mudanças do ambiente industrial forçam as
companhias a aumentar o desempenho dos Sistemas de Manufatura (SM) [5]. Para
fins de sobrevivência empresarial, considera-se que existe a necessidade dos SM
adaptarem-se em ritmo cada vez maior, incorporando novas tecnologias, novos
produtos, novas estruturas organizacionais etc [4]. Em suma, novas soluções são
necessárias.
Estas tendências e necessidades motivam pesquisadores na academia e
indústria a buscar novos paradigmas de produção. Nesse âmbito, surgem os
paradigmas ágeis de SM (classificados na Tabela 1), tais como: biônico, fractal,
genético, e o holônico. Tais paradigmas objetivam eliminar deficiências quando
paradigmas não ágeis são implementados nesse novo contexto [8].
Paradigmas
1. Isolado ou Fragmentado
2. Hierárquico ou Rígido
3. Hierarquia Integrada ou Visível
4. Heterárquivo ou Interoperável
5. Inteligente, Adaptável ou Ágil
Abordagem deArquitetura de Sistemas
Abordagem Ad hocEmpirismo
Controle AutomáticoTeoria de Sistema
Manufatura Integrada por Computador (CIM)Sistêmica e Engenharia de Sistema
Descoplado (Objetos) ou Sistemas Distribuídos (Agentes)Ontologias & Cognitivos
Sistem Multi-Agente (MAS)Fractal, Bionico & Holônico
de ModelagemTeórico
Paradigmas
1. Isolado ou Fragmentado
2. Hierárquico ou Rígido
3. Hierarquia Integrada ou Visível
4. Heterárquivo ou Interoperável
5. Inteligente, Adaptável ou Ágil
Abordagem deArquitetura de Sistemas
Abordagem Ad hocEmpirismo
Controle AutomáticoTeoria de Sistema
Manufatura Integrada por Computador (CIM)Sistêmica e Engenharia de Sistema
Descoplado (Objetos) ou Sistemas Distribuídos (Agentes)Ontologias & Cognitivos
Sistem Multi-Agente (MAS)Fractal, Bionico & Holônico
de ModelagemTeórico
Tabela 1: Classificação de Abordagens.
A manufatura hierárquica apresenta uma boa otimização da produção, mas a
rigidez e a centralização da estrutura de controle implicam em uma fraca resposta
para imprevistos. Por outro lado, a manufatura heterárquica apresenta boa resposta
para mudanças e distúrbios inesperados, mas a otimização da produção global não
é garantida. Isto se deve ao fato das decisões serem baseadas em um
conhecimento parcial do sistema [7].
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Por sua vez, uma manufatura ágil deve combinar as melhores características
das estruturas organizacionais hierárquicas e heterárquicas. Neste quadro, segundo
Jin-Hai, Anderson e Harrinson em [5], o conceito de manufatura ágil incorpora a
capacidade de suportar mudanças pela aplicação de core competencies para o
fornecimento de produtos customizados. Isto dito, entre os paradigmas ágeis dá-se
destaque ao holônico advindo da teoria de sistemas adaptativos.
Sistema de Manufatura Holônico (SMH) advém de um paradigma (concebido
pelo filósofo Koestler) que traduziu o conceito de organização de organismos vivos e
sociais para o universo industrial. Para o filósofo, em sistemas complexos as
entidades constituintes são ao mesmo tempo, o todo e a parte [6]. Com isso, para
descrever a unidade básica organizacional Koestler inventou a palavra holon, que
em uma organização social comporta-se “em parte como o todo e totalmente como
partes” [1]. A introdução do paradigma holônico em sistemas de manufaturas trouxe
vantagens como modularidade, descentralização, autonomia e escalabilidade,
voltando-se para a agilidade.
A idéia principal é manter as boas características dos sistemas holônicos,
como organização e agilidade, no contexto industrial. Neste contexto, uma solução
para aumentar a agilidade seria que cada “ordem de produção”, representando um
produto, seja uma entidade inteligente. Essa entidade saberia as capacidades e
estados de cada recurso (e.g. cada equipamento e célula) [18]. Os recursos também
podem ser aperfeiçoados com certa inteligência, para permitir que as ordens de
produção consultem seus estados, bem como requisitar serviços dos mesmos [18].
Essas entidades inteligentes são os holons, que etimologicamente significam
equilíbrio entre a autonomia e cooperação. Na personalização em massa, mais
precisamente, cada produto será representado por um agente de “ordem de
produção” compondo assim um Product-HL. Esses Product-HLs colaborariam com
holons de Resource-HL para produzir com variedade e agilidade [8][12].
Baseados em fatores como a prioridade das ordens, Product-HLs competiriam
entre si para utilizar os serviços dos Resource-HLs. Os serviços seriam negociados
baseados em habilidades disponíveis e necessidades personalizadas, com o
objetivo de adaptabilidade visando agilidade [8]. A Figura 1 ilustra este ambiente
composto por holons.
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Figura 1: Entidades ‘Inteligentes’ em uma Planta Flexível[12].
Não obstante a certa potencial agilidade, Product-HLs e Resource-HLs
negociando dessa forma, heterárquica, não é suficiente para alcançar os benefícios
esperados pelo SMH [18]. Isto poderia acarretar em problemas, como estados
imprevisíveis e deadlocks [11]. Assim sendo, um controle deveria existir para regular
a sociedade de holons (i.e. a holarquia). Nesse contexto o Controle Holônico (CH)
surge para regular a holarquia, por meio de regras flexíveis.
Esse CH seria compatível com os interesses industriais e pesquisas na área
de Manufacturing Execution Systems (MES) [18]. Na verdade, o CH é uma evolução
dos atuais Shop Floor Controls (SFCs). Porém, para fins de robustez, o CH deveria
ser composto por holons distribuídos, cada qual regulando uma parte da holarquia
[8]. Neste âmbito, pesquisas têm sido propostas e desenvolvidas sobre arquiteturas
holônicas, enfatizando aspectos de controle para regular a holarquia [8][11][21]. No
entanto, a composição de um controle totalmente voltado para o pensamento
holônico é muito raro, sendo uma exceção o trabalho do professor orientador, que
adicionalmente prevê controle holônico com e sem Product-HLs [8][15][18].
Entretanto, em geral, ainda se faz necessário uma grande quantia de esforços
para confirmar a abordagem holônica, mesmo sendo um paradigma promissor para
satisfazer os requisitos para a próxima geração [3][8]. Exemplos de tais esforços são
amplos conjuntos de testes de soluções de controle em ambientes de simulação
apropriados, para fins de confirmação de soluções, e testes decorrentes e efetivos
sobre sistemas reais.
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3. Materiais e Métodos
Esta seção é dedicada à apresentação dos chamados Materiais e Métodos
empregados.
3.1 - Materiais
A necessidade de testes e comparações é uma recorrência das tecnologias
de SM [10]. Entretanto, ressalta-se os riscos e custos associados em
implementações de testes reais em SM [20]. Assim sendo, a simulação é uma
alternativa que evita riscos e possui um custo menor [18]. Porém, sua utilização
implicaria em obter um simulador com certas características necessárias, que
poderiam ser disponibilidade de código, baixo preço e alta qualidade [12].
Neste contexto, um esforço de pesquisa do LSI (Laboratório de Sistemas
Inteligentes) da UTFPR foi o desenvolvimento do ANALYTICE II, uma ferramenta de
concepção e simulação de um sistema de manufaturas [7][12]. ANALYTICE II possui
um conjunto de características desejáveis em um simulador, algumas mostradas na
Tabela 2. Uma característica especial é modularidade e escalabilidade. Essa
característica contribui para a separação entre a emulação física e as entidades de
recurso e de controle (e.g. MES e SFC) por meio de uma rede de comunicação
simulada [12]. Tal separação é uma raridade em simuladores [10].
Tabela 2: Características de ANALYTICE II.
A Figura 2, por sua vez, mostra essa separação por meio de uma rede virtual
(lado esquerdo), assim como mostra um módulo de animação gráfica representando
uma célula de manufatura simulada [18]. Todas essas características fazem o
ANALYTICE II oportuno para desenvolvimento de uma máquina realística de
simulação de SMH [12].
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Figura 2: ANALYTICE II – Uma ferramenta de simulação in-house[8].
Em ANALYTICE II, os Resource-HLs são implementados de forma realista,
pois a parte de software é separada da parte físico-mecatrônica por meio de uma
rede virtual, conforme mostrado na Figura 3. Neste quadro, um primeiro esforço
sobre o ANALYTICE II foi sua holonificação propototipal, englobando a criação de
Resource-HLs e uma solução de controle [12].
Na simulação, cada Resource-HL é formado por um recurso (equipamento)
emulado e por um recurso (equipamento) virtual. Os recursos emulados são
executados no âmbito do ANALYTICE II e mandam seus estados discretos através
da rede virtual [12]. Já os recursos virtuais recebem a informação correspondente à
sua parte física, atualizam-se e notificam o CH [12]. Na verdade, cada recurso
emulado e seu respectivo recurso virtual comunicam em ambos os sentidos por meio
da rede virtual compondo assim um dado Resource-HL.
Ainda, segundo a solução de CH, cada Resource-HL indica seus estados
através dos subholons Attribute e suas ações poderiam ser requisitadas por
subholons Method [22]. Esta estruturação de Resource-HLs é mostrada na Figura 3.
Isto dito, é relevante salientar que este trabalho de iniciação científica orbita nestes
elementos, ANALYTICE II e criação de Resource-HLs.
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Figura 3: Atributos e Métodos para os Resource-HLs [12].
Uma vez desenvolvido os Resource-HLs (e mesmo Product-HLs) em
ANALYTICE II, passou-se ao desenvolvimento e uso do framework conforme
definido no meta-modelo de CH. Primeiramente, aplicou-se o CH orientado ao
processo, ou seja, sem participação de Product-HLs. Isto é possível, porque a
essência do meta-modelo de controle encontra inspirações no conceito de Sistema
Baseados em Regras (SBR) onde as coordenações dos Resource-HLs se dá por
meio de “regras”.
Figura 4: (a) Resource-HL em ANALYTICE II. (b) Controle sobre Resource-HLs [12]
Segundo o meta-modelo de CH, as relações causais do controle são
expressas em regras e tratadas como entidades chamadas Rules. Tais entidades
também são holons e podem ser vistos na Figura 4.
De certa forma, cada controle instanciado é similar a um Sistema Especialista.
A base de fatos é relacionada aos estados dos atributos (no interior) dos Resource-
HLs) avaliados pelas Rules (como na Figura 5). A decisão e coordenação são
executadas pelas Rules e a conclusão final será a instigação dos métodos dos
Resource-HLs [18].
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Figura 5: Holons Rules [8].
Alternativamente, o processo de inferência dessas Rules é realizado via
colaborações baseadas em notificações [8][15]. De uma forma mais simples, os
Resource-HLs notificam para as Rules dados factuais, relacionado ao estado de
seus Atributos (cf. Figura 5). Cada Rule notificada define o momento apropriado para
a execução de certa ação de controle, ativando Métodos dos Resource-HLs [12].
Na verdade, essa inferência acontece em uma cadeia ímpar de notificações,
sendo possível graças à composição dos Resource-HLs e das Rules baseadas em
agentes (cf. Figura 6). Os Attributes dos Resource-HLs permitem a composição de
Premises (Premissas) e então as Conditions (Condições) das Rules, enquanto aos
Methods dos Resource-HLs permitem compor as Instigations (Instigações) e então
as Actions (Ações) das mesmas.
Os Attributes notificam à respeito de mudanças de estado apenas a Premises
interessadas. Da mesma forma as Premises em relação às Conditions e as
Conditions em relação às Rules, conjuntamente realizando o cálculo lógico e causal
por meio de notificações [14]. As Rules aprovadas, por sua vez, instigam a Actions,
as quais instigam as Instigations. Estas, por fim, instigam os Methods dos Resource-
HLs. A Inferência Orientada a Notificações (ION) é esboçada na Figura 7.
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Figura 6: Meta-Modelo de Controle [12]
As vantagens que este tipo de inferência (ION) traz para o CH são: alta
reatividade, o desacoplamento dos elementos, compatibilidade/equivalência com
formalismo das redes de Petri, potenciais mecanismos para questões relativas ao
conflito e ao determinismo e, ainda, a coerência entre a implementação e a
expressão do controle [12][14].
Resource-HL.1
Resource-HL.n
Attribute-SubHL1.1
Attribute-SubHL1.n
Attribute-SubHL2.1
Attribute-SubHL2.n
Method-SubHL1.1
Method-SubHL1.n
Method-SubHL2.1
Method-SubHL2.n
Attributes
Methods
Premise-SubHL.1
Premise –SubHL.2
Premise -SubHL.4
Premise -SubHL.n
Premise -SubHL.3
Premises
Instigation–SubHL.2
Instigation–SubHL.1
Instigation–SubHL.3
Instigation–SubHL.4
Instigations
Condition-SubHL.1
Condition-SubHL.n
Action-SubHL.1
Action-SubHL.n
Conditions
Actions
RulesBase of facts…
Rule-HL.1
Rule-HL.n
Resource-HL.1
Resource-HL.n
Attribute-SubHL1.1
Attribute-SubHL1.n
Attribute-SubHL2.1
Attribute-SubHL2.n
Method-SubHL1.1
Method-SubHL1.n
Method-SubHL2.1
Method-SubHL2.n
Attributes
Methods
Premise-SubHL.1
Premise –SubHL.2
Premise -SubHL.4
Premise -SubHL.n
Premise -SubHL.3
Premises
Instigation–SubHL.2
Instigation–SubHL.1
Instigation–SubHL.3
Instigation–SubHL.4
Instigations
Condition-SubHL.1
Condition-SubHL.n
Action-SubHL.1
Action-SubHL.n
Conditions
Actions
RulesBase of facts…
Rule-HL.1
Rule-HL.n
Figura 7: Mecanismo Colaborativo de Notificações [12].
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Em suma, esta solução de CH orientada ao processo trata de um conjunto de
questões de controle, ainda sendo uma solução auto-contida e também aberta [12].
Justamente a abertura da solução permite a interpretação como uma solução
orientada ao produto. Tal controle é uma tendência para alcançar a agilidade, via
desacoplamento dos pedidos de produção e suas execuções [8]. As entidades
utilizadas podem ser, por exemplo, os Product-HLs.
Nesta abordagem cada Product-HL é relacionado a uma ordem de produção
específica e personalizada [22]. Os Product-HLs utilizam os Resource-HLs para
alcançar os seus desejos de produção [12][18]. Porém a negociação não é feita
diretamente entre o Product-HLs e Resource-HLs, elas são organizadas e
moderadas por Rules de coordenação, que podem identificar conflitos na utilização
dos recursos e evitar redundâncias temporais e estruturais [22].
A solução tem sido aplicada em exemplos em ANALYTICE II, apresentando
independência da simulação, já que cada sistema de controle não é consciente que
os Resource-HLs e Product-HLs são simulados. No entanto, a solução de controle
foi implementado na forma de um framework em C++ sob o ANALYTICE II. Dessa
forma, primeiramente as instâncias de controle foram implementadas tecnicamente
via código C++ derivando a partir do framework, em seguida foi implementadas via
wizard, desenvolvido por Lucca [8] e evoluído por Witt [22].
3.2 - Métodos
Nesta seção será falado dos métodos empregados para a realização deste trabalho.
Para isso foi subdivida em duas partes. Primeiramente, dar-se-á ênfase ao
desenvolvimento do cowizard e ao seu funcionamento. Posteriormente, considerar-
se-á um controle desenvolvido utilizando Resource-HLs gerados pelo cowizard.
3.2.1 - A Ferramenta Cowizard
Nesse contexto de ANALYTICE II e de seu meta-modelo (framework) de
controle, é atribuído a este trabalho o desenvolvimento de um módulo de suporte
para facilitar a criação de Resource-HLs. Este módulo tem a forma de interface
amigável, denotada aqui como cowizard.
Efetivamente, um cowizard é essencial para atividades de pesquisas em
controle sobre o ANALYTICE II, já que anteriormente a criação de Resource-HLs era
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desenvolvida via código, ainda que suportada por uma hierarquia de classes
framework do meta-modelo de CH. Ademais, em alguns caso, certos Resource-HLs
eram feitos apenas com o que se necessitava no momento e para a planta industrial
em questão, não se preocupando necessariamente em reutilização do Resource-HL
criado. Certamente, essa abordagem prévia gerava certa lentidão no processo e
mesmo improdutividade.
O desenvolvimento do cowizard foi realizado dentro do quadro de atividades
deste trabalho. Primeiramente houve um estudo entendendo os modelos/projetos e
códigos do meta-modelo de controle, bem como seu ambiente de teste, ANALYTICE
II. Subseqüentemente, fez-se um estudo da ferramenta wizard. Depois de
compreendido o simulador, o meta-modelo de controle e a ferramenta wizard,
passou-se então a elaboração do cowizard.
Figura 9: Estação de trabalho simulada em ANALYTICE II.
O desenvolvimento do cowizard teve como método o clássico processo em
escada da engenharia de software. Primeiramente, houve o planejamento e
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levantamento de requisitos. Depois, houve a modelagem (em UML) de como seria
um cowizard para gerar Resource-HLs. A partir disto, desenvolveu-se o código do
cowizard em C++, que faz apelo a biblioteca gráfica Microsoft.Net, sendo
desacoplado do ANALYTICE II. Finalmente, testou-se e validou-se o cowizard.
Neste sentido, os Resource-HLs foram gerados pelo cowizard, bem como
testados e validados, por meio de uma célula de manufatura em particular, simulada
em ANALYTICE II. A Figura 8 mostra esta célula de manufatura por meio de uma
representação gráfica (dos seus equipamentos) existente no próprio ANALYTICE II.
Salienta-se que para cada equipamento mostrado foi gerado um Resource-HL por
meio do cowizard , cada qual possuindo seu “agente” ou recurso virtual.
A composição dos Resource-HLs pelo cowizard é feita em etapas. Ao todo
são sete etapas. A Figura 9 mostra a janela inicial do software. Primeiramente o
usuário faz a escolha do nome do Resource-HLs e o local a ser salvo. Logo após, o
usuário escolherá qual Classe Base irá derivar o Resource-HL, Figura 10. Na
verdade, esta Classe Base provém da implementação prévia do framework CON
(Controle Orientado a Notificações), desenvolvido por Banaszewski em [2], do CH
que serve de suporte para o cowizard.
Figura 9: Janela inicial do software Cowizard.
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Em seguida, haverá a escolha do equipamento a partir do qual será feito o
Resource-HL. Com a escolha do equipamento, o software analisa os atributos do
mesmo para gerar Attributes (Atributos) e Methods (Métodos) no Resource-HL. O
usuário ainda poderá escolher quais Attributes e Methods serão gerados, como
mostra a Figura 11, bem como seus nomes.
Figura 10: Classe Base a ser escolhida.
Ao final de todas as etapas serão gerados dois arquivos, um arquivo “.h” e
outro “.cpp”. Tais arquivos serão utilizados no simulador ANALYTICE II,
desempenhando a função de recurso virtual do Resource-HLs.
Figura 11: Atributos a serem escolhidos.
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Os Resource-HLs gerados pelo cowizard não são Resource-HLs completos
ainda, isso é devido ao fato de alguns Attributes e, também, alguns Methods dos
Resouce-HLs estarem relacionados à célula/planta industrial, e.g. movimentação do
Robô Puma até posição de um Armazém. Dessa forma a célula/planta industrial
deixa a criação de Resource-HLs limitada a sua disposição espacial.
Assim o cowizard gera “apenas” Attributes e Methods possíveis somente a
partir do equipamento relacionado ao Resource-HL a ser gerado. Então os
Resource-HLs gerados via cowizard são apenas uma estrutura genérica e prototipal.
Para tornarem-se efetivamente funcionais, ainda há a necessidade do usuário
implementar via código C++ funções relacionadas a disposição espacial da
célula/planta industrial a ser simulada em ANALYTICE II.
3.2.2 - Desenvolvimento de um CH usando Resource-HLs gerados via Cowizard
Depois do termino da interface, o próximo passo foi gerar Resource-HLs para
uma célula/planta industrial e implementar um controle em cima dessa. Para tal, foi
considerado o SMH apresentado na Figura 8.
Primeiramente, foram gerados os Resource-HLs via cowizard, ao todo foram
oito: Armazém de nove posições, Mesa de duas posições, Robô Puma 560, Maquina
de Ferramentas, AGV (Automated Guided Vehicle) com manipulador, Robô ER III e
Torno Mecânico. Porém, como já dito, os Resource-HLs gerados pelo cowizard
apenas são protótipos baseados nos equipamentos dos mesmos, gerando funções
de base e não se preocupando na questão espacial e disposição da planta industrial.
Em seguida, após os Resource-HLs serem gerados, pode-se trabalhar neles
para implementação das funções relacionadas à disposição dos mesmos na planta
industrial. Ao final dessas implementações foi possível dar funcionalidade aos
Resource-HLs. Com os Resource-HLs prontos pode-se instanciar um controle e
validá-los. Com auxilio do wizard foi instanciado o controle (CH) orientado ao
processo, o mesmo já desenvolvido anteriormente.
Na verdade, em um experimento anterior, havia sido implementado os
mesmos Resource-HLs e respectivo CH orientado ao processo, mas sem a ajuda do
cowizard. Isto dito, salienta-se que os resultados sobre a diferença de complexidade
de composição das duas instâncias de controle serão considerados na próxima
seção.
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4. Resultados
Esta seção é dedicada à apresentação dos resultados obtidos.
4.1 - Quanto à Ferramenta Cowizard Criada
Como era esperado, o cowizard se demonstrou funcional e permite a
construção de Resource-HLs baseados em seus equipamentos. Pode-se construir
Resource-HLs que outrora eram construídos tecnicamente por meio da linguagem
de programação C++, ainda que baseados em uma hierarquia de classes do
framework do Meta-Modelo de CH..
Nesse sentido, para fins de validação, foram gerados Resource-HLs via
cowizard para uma célula/planta industrial e depois instanciou-se regras de controle
que foram comparadas com as da célula/planta industrial onde os Resource-HLs
foram criados sem o cowizard. Para instanciar o controle foi utilizada a ferramenta
wizard detalhada em [8][22].
O controle de SM com os Resource-HLs criados com o cowizard e sem este
se comportaram exatamente da mesma forma. Isto representa legitimidade do
cowizard, validando-o
4.2 - Quanto à diferença de complexidade de composição das duas instancias
de controle
A diferença de complexidade de composição das duas instâncias de controle,
sendo a primeira sem facilidade na composição de Resource-HLs e a segunda com
facilidade, será feita de forma qualitativa. Para isso, utilizou-se a planta industrial
demonstrada na Figura 8.
A composição dos Resource-HLs sem facilidade, sem a utilização do
cowizard, foi longa e demorada, isso devido a implementação dos Resource-HLs via
código C++. Não obstante, depois de criados os Resource-HLs, instanciou-se um
controle na planta industrial. Em particular, uma dificuldade encontrada foi a falta de
padrão na criação dos Resource-HLs. Tal falta de padrão dificultou instanciar certas
Rules, tornando-as confusas e a falta de entendimento do usuário.
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O controle utilizando os Resource-HLs criados via código mostrou-se viável e
satisfatório, porém houve uma longa demora e certa improdutividade na criação dos
Resource-HLs. Na verdade, devido à este tipo de situação que foi criado o cowizard.
Com a utilização do cowizard foram gerados os Resource-HLs de maneira
rápida e de forma padronizada. Após isso, bem verdade que se teve de implementar
alguns Attributes e Methods via código C++ (pelo motivo explicado anteriormente).
Porém, o tempo de tal implementação desse código nos Resource-HLs é muito curta
comparada com a implementação de todo o Resource-HL via código C++
desenvolvida anteriormente.
Ademais, ao criar os Resource-HLs com o cowizard pode-se padronizar a sua
criação. De fato, com a padronização dos Resource-HLs, ficou mais fácil instanciar
as regras do controle. Na Figura 12 pode-se observar algumas regras de controle
instanciadas.
Finalmente, constatou-se que com a utilização do cowizard facilita na
composição do Resource-HLs e até da Rules do CH quando comparado com a
composição via código C++. Em suma, houve uma diminuição do tempo de
composição dos Resource-HLs.
Figura 12: Algumas regras holônicas usadas.
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4.3 - Quanto ao Cumprimento do Plano de Atividades Propostos
Inicialmente, o plano de atividade deste trabalho de iniciação científica
compunha-se das seguintes das seguintes atividades:
Atividade 1 - Estudo de ANALYTICE II, Meta-modelo de Controle Orientado a
Notificações (CON) e Wizard de CON. Neste estudo seria dada atenção especial a
natureza e composição de Resource-HL e as suas potenciais generalizações.
Atividade 2 - Evolução do wizard para facilitar a composição de Resource-HLs (e
generalizações) segundo as imposições deste meta-modelo.
Atividade 3 - Desenvolvimento de (pelo menos) um controle usando a nova versão
do wizard. Este controle será normalmente o equivalente a uma instância
desenvolvida previamente.
Atividade 4 - Comparação qualitativa sobre a diferença de complexidade de
composição das duas instâncias de controle, sendo a primeira sem facilidade na
composição de Resource-HLs e a segunda com facilidades.
Atividade 5 - Redação de relatórios e artigos.
Foram completadas todas as atividades no tempo pré-estipulado no plano de
atividades desse projeto. A finalização deste trabalho foi composta pelo
desenvolvimento deste relatório e de um artigo acadêmico submetido ao SICITE
2010.
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5. Considerações
As atividades realizadas refletem-se no desenvolvimento do cowizard de
Resource-HLs, o que se constitui em uma contribuição para o LSI/UTFPR. De fato, o
cowizard resulta em uma significativa evolução na facilidade de composição de
Resource-HLs, baseado no meta-modelo (framework) de controle, sobre
ANALYTICE II.
Nesse sentido, a partir da interface foram desenvolvidos os Resource-HLs de
uma planta industrial, para instanciar um controle holônico. Com isso, pode-se ter
um objeto de comparação com o controle holônico instanciado com Resource-HLs
gerados sem a interface, tendo ficado evidente a preponderância da utilização da
interface para desenvolver Resource-HLs.
Assim sendo, a iniciação científica resultou no aprendizado de uma linha de
pesquisa em sistema de manufatura holônico e controle discreto por meio de
tecnologias ímpares de simulação e controle, bem como no desenvolvimento
tecnológico pela composição do cowizard.
Por fim, dentre os trabalhos futuros, prevê-se a evolução da interface para
comportar aquelas funcionalidades pendentes. Bem como, prevê-se a publicação
deste trabalho em congresso nacional.
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7. Referências Bibliográficas
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