Automatic routing reconfiguration for fault tolerance in smart manufacturing plants

The evolution of manufacturing is strongly related to the introduction of advanced technologies that can enhance the productivity and efficiency of industrial processes. Important characteristics of smart manufacturing are the flexibility and the capability of customizing the job scheduling of each processed unit. The problem considered in this thesis is the fault tolerant control of parts’ routing in a de-manufacturing plant with uncertainty on the series of jobs each part needs to undergo. The considered plant is modeled as a discrete system, where parts can occupy one of a finite number of nodes, and move from one node to a set of other ones through a finite number of admissible transitions. Some specific constraints on the transitions due to the plant structure are present. A Lagrangian model, derived in previous contributions, is used, where the state of the system describes the advancement of each part along predefined sequences. The latter can be freely chosen as long as they provide a connection between all the machines. Based on the selection of the sequences, feedback control rules are automatically generated to avoid the occurrence of deadlock states. The rules are based on the avoidance of forbidden states that are associated with the presence of primary deadlocks and impending deadlocks. They are employed by a path following strategy which, in this way, is capable of avoiding conflicts, constraints violations and deadlock states. The overall routing strategy is, therefore, able to guarantee the continuity of the operations in the plant without a higher optimization level, resulting in relatively low complexity and fast computation. The approach has been extended to deal with fault events. When a fault preventing the activation of a transition occurs, new sequences are selected and an online reconfiguration of the state of the system is performed. The new approach has been tested in simulations, showing good results in terms of computational efficiency and throughput.

L’evoluzione del settore manifatturiero è fortemente legata all’introduzione di tecnologie avanzate che sono in grado di accrescere la produttività e l’efficienza dei processi industriali. Importanti caratteristiche dello smart manufacturing sono la flessibilità e la capacità di personalizzare la sequenza di lavorazioni per ogni unità processata. In questa tesi è preso in considerazione il controllo con tolleranza ai guasti dell’instradamento dei componenti in un impianto di de-manufacturing, dove è presente un’incertezza sulla serie di lavorazioni che devono essere eseguite su ogni componente. L’impianto considerato è modellato come un sistema discreto, dove le parti in lavorazione possono occupare un nodo che fa parte di un insieme finito di nodi e possono muoversi da un nodo ad un insieme di altri nodi tramite un numero finito di transizioni. Sono presenti inoltre alcuni vincoli specifici riguardanti l’attivazione delle transizioni, dovuti alla struttura dell’impianto. Un modello Lagrangiano, presente in contributi precedenti, è stato utilizzato, dove lo stato del sistema descrive il progresso di ogni componente lungo dei percorsi predefiniti. Questi ultimi possono essere scelti liberamente, purché forniscano un collegamento tra i vari macchinari presenti nell’impianto. In base alle sequenze scelte, delle regole vengono automaticamente generate al fine di evitare situazioni di deadlock. Queste regole si basano sull’evitare certi stati del sistema che sono associati alla presenza di due tipi di deadlock: deadlock primari e deadlock imminenti. Le regole sono utilizzate da una strategia di inseguimento dei percorsi che ha lo scopo di evitare conflitti tra i componenti, la violazione dei vincoli specifici dell’impianto e gli stati associati ai deadlock. Questa strategia è, perciò, in grado di garantire la continuità delle lavorazioni nell’impianto senza una logica di alto livello; è inoltre caratterizzata da una bassa complessità e da una elevata velocità di calcolo. L’approccio è esteso per affrontare situazioni di guasto. Nel momento in cui avviene un guasto che compromette la possibilità di attivare una transizione nell’impianto, vengono scelte nuove sequenze e viene effettuata una riconfigurazione dello stato del sistema. Il nuovo approccio è stato testato in simulazioni, mostrando buoni risultati in termini di tempi di calcolo impiegati e portata delle parti processate.