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1 AMBIENTE DE CONTROLE HOLÔNICO SOBRE O SIMULADOR ANALYTICE II E COMPARAÇÕES DE POLÍTICAS DE CONTROLE DE MANUFATURA JARDEL LUCCA, RONI F. BANASZEWSKI, CESAR A. TACLA, PAULO C. STADZISZ, JEAN M. SIMÃO Laboratório de Sistemas Inteligentes de Produção (LSIP) Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial (CPGEI) Campus Curitiba - Universidade Tecnológica Federal do Paraná - UTFPR Avenida Sete de Setembro, Curitiba/PR, Brasil - CEP Abstract - The production tendencies require agile Manufacturing Systems (MS) in which the resources have some integrative and collaborative intelligence and are organized by an advanced control. Thus, the agile MS demands new tools for design and test. In this sense, previous works proposed a control solution related to a MS simulator. This solution was inspired by Rules Based Systems and proposed a new inference solution based upon notification that allows creating varied types of control. However, its prototype state does not provide graphical interface to make easy the creation of these controls. In this context, this paper presents evolutions related to the control solution by the development of a friendly environment. Furthermore, based on this environment, it is carried out comparisons of different control policies on the simulator. Key-words: Manufacturing Systems, Holonic Control, Control Interface, Control Police Comparison. Resumo - As tendências de produção exigem Sistemas de Manufatureiros (SM) ágeis nos quais os recursos têm certa inteligência integrativo-colaborativa e são organizados por um controle avançado. Assim sendo, os SM ágeis exigem novas ferramentas para projetos e testes. Neste sentido, trabalhos anteriores propuseram uma solução de controle usada sobre um simulador de SM. Esta solução foi inspirada em Sistemas Baseados em Regras, originando uma nova forma de inferência baseada em notificações a qual permite criar diversos tipos de controle com características ímpares. Entretanto, o estado de protótipo desta solução não fornece facilidades de interface gráfica para criar estes controles. Neste âmbito, este artigo apresenta evoluções para com esta solução por meio da implementação de um ambiente amigável de desenvolvimento. Ademais, a partir deste ambiente é realizada a comparação de diferentes políticas de controle no simulador. Palavras-chave: Sistemas de Manufatura, Controle Holônico, Interface de Controle, Comparações de Políticas de Controles. 1. Introdução Em vários setores da produção é notória a demanda por qualidade, diversidade e agilidade na produção, o que exige capacidade de se produzir diversos tipos de produtos competitivos em curtos períodos de tempo. Este cenário é evidenciado pela tendência de personalização em massa, na qual clientes terão escolhas personalizadas com preços viáveis [1][2][3]. Decorrentemente, há a tendência de que a produção não seja mais determinada pelos industriais, mas pelos clientes via e-business [3]. Mas para isto é necessário melhorar a integração entre a informática e a automática nos Sistemas de Manufatura (SM), bem como evoluí-los para alcançar agilidade (i.e. tempo de resposta competitivo) frente à produção variada e mesmo personalizada [1][2]. Neste âmbito, surgem os paradigmas ágeis dos SM que visam superar as deficiências dos não ágeis neste novo contexto. Tais paradigmas não ágeis incluem o hierárquico (inflexível, mas controlável) e mesmo o heterárquico (flexível, mas imprevisível) [1][2]. Um paradigma ágil deve encontrar equilíbrio entre hierarquia e heterarquia, mantendo suas vantagens. Entre os paradigmas ágeis, o mais enfatizado é o paradigma holônico, que advém da teoria de sistemas adaptativos [1][2][4][5]. O SM Holônico (SMH) contém entidades inteligentes chamadas de holons, entre os quais os Resource-HLs (e.g. Equipment-HLs) que colaboram para produzir em conformidade com um dado plano de produção (variada) vigente [1][2][4][5][6]. No caso da produção personalizada, também existem os Product-HLs, que negociam com os Resource-HLs para usar seus serviços e mesmo competem por eles baseados em fatores como prioridade de produção [1][2][4]. Como é ilustrado na Figura 1, os holons estão na interface entre informática (determinação do cliente via e-business cf. descrito anteriormente) e automática (planta). Figura 1: Entidades Inteligentes (Holons) em Planta Flexível [4]. Mas muito embora possa prover certa agilidade, apenas a negociação de forma hierárquica entre Resource-HLs e mesmo Product-HLs é incoerente com o paradigma holônico, o qual visa equilíbrio entre hierarquia e heterarquia. Logo, deve existir um Controle Holônico para regular as sociedades de holons (i.e. a holarquia) por meio de regras flexíveis [2][4][5]. Para solucionar esta problemática, em esforços prévios de pesquisa, foi proposta uma solução de Controle Holônico (CH) na forma de um

2 meta-modelo [4][5]. Uma primeira vantagem deste meta-modelo é a possibilidade de conceber holarquias de Resource-HLs com ou sem participação explícita de Product-HLs [4][5][6][7]. O meta-modelo de controle foi inspirado em Sistemas Baseados em Regras (SBR) e implementado sobre um simulador de SM, chamado ANALYTICE II, que é capaz de simular Resource-HLs e mesmo Product-HLs [4]. Nessa solução de controle, relações causais (regras) de controle são tratadas por agentes Rules, compostos por subagentes, que recebem dados factuais dos Resource-HLs e deliberam sobre ações, como a coordenação deles [4][5][6][8]. A inferência das Rules ocorre em uma cadeia de notificações composta pelos seus subagentes, constituindo-se em uma solução de inferência ímpar, conforme detalhado em [4][6]. Isto permite alta reatividade, desacoplamentos, determinismo e resolução de conflitos nas instâncias de controle, dentre outras vantagens [4][5][6]. Mas este meta-modelo foi implementado na forma de um framework e conectado ao ANALYTICE II, ambos desenvolvidos em linguagem C++, de forma que o estado de protótipo desta solução de controle apresenta algumas dificuldades para realização de experimentos. Um exemplo pontual de dificuldade é a criação de regras (conhecimento causal) dos controles, via código de programação, com a instanciação de agentes Rules e seus subagentes a partir do framework. Isto dificulta a utilização da solução por usuários sem uma cultura técnica de computação suficientemente acentuada. Este artigo apresenta um ambiente de desenvolvimento na forma de interfaces amigáveis sobre o framework de controle, detalhado no relatório em [9] e sintetizado no resumo em [10], e sua aplicação na elaboração e comparação de controles. O ambiente se restringe a criação de instâncias de controle orientadas ao processo (i.e. sem participação de Product-HLs) e é validado pela comparação de controles gerados nele com os seus equivalentes elaborados diretamente a partir do framework [9]. Em suma, as Rules (e seus subagentes) que controlam os Resource-HLs são criadas a partir do ambiente de desenvolvimento, permitindo elaborar instâncias de controle em alto nível. Também é apresentado como se dá a utilização do ambiente para a elaboração de controles e quais são as vantagens decorrentes deste. Ademais, usando este ambiente, elaboram-se controles nas abordagens hierárquica, heterárquica e holônica (orientada ao processo), sobre um mesmo SM, a fim de se comparar o desempenho destas abordagens. Isto permite comprovar as vantagens da abordagem holônica em relação às demais abordagens por meio de experimento efetivo, algo que rareia na literatura dos SMH. 2. ANALYTICE II e Controle Holônico (CH) Uma recorrência nas tecnologias de SM é a necessidade de testes e comparações. Uma opção é a simulação que evita riscos e tem um custo menor em relação a sistemas reais [4][5]. Entretanto, isto implica em ter um simulador com certas características essenciais, e.g. alta qualidade, baixo preço e disponibilidade de código fonte [4][5]. Este contexto levou ao desenvolvimento do ANALYTICE II, no LSIP/CPGEI da UTFPR, sendo este uma ferramenta de projeto e simulação de SM. ANALYTICE II foi elaborado visando modularidade, o que inclui a separação de recursos e produtos simulados das entidades de controle por meio de uma rede-virtual. Tais características fazem deste simulador promissor para uma solução realística de controle de SMH, uma vez que há carência disto e de experimentações decorrentes [11]. Neste simulador, os Resource-HLs (e os Product- HLs) são implementados de forma realística, separando suas partes mecatrônica e de software via uma rede virtual (vide Figura 2), o que se constitui em um trabalho relevante e mesmo ímpar [4][5]. Visto que ANALYTICE II é capaz de simular estes holons e que há carência de solução de controle holônico, elaborou-se a supracitada solução de controle [4][5][6][7], a qual consiste em um metamodelo de controle na forma de um framework, conforme mencionado. Figura 2: Resource-HL (controláveis) em ANALYTICE II. [7]. 3. Meta-Modelo de Controle Holônico (CH) O meta-modelo de controle foi aplicado primeiramente a CH orientado ao processo (i.e. sem participação de Product-HLs). Por ser a solução inspirada em SBR, as relações causais do controle podem ser expressas em termos de regras (cf. regra na Figura 3, relativa ao SM da Figura 2) que são tratadas por entidades chamadas Rules, sendo estas também um tipo de holon (cf. Figura 4). A inferência destas Rules é feita por meio de colaborações baseadas em notificações, de forma que os Resource-HLs notificam conhecimento factual para as Rules. Cada Rule notificada delibera a respeito do momento apropriado para a execução de certa ação de controle, tal como a coordenação dos Resource-HLs.

3 Figura 3: Holons Rules [7]. Na verdade, tanto os Resource-HLs quanto as Rules são compostas por subagentes ou subholons conforme apresentado no diagrama de classes em UML na Figura 4. Cada Resource-HL tem Attributes que externam seus estados, bem como Methods que o permite realizar serviços [4][5]. Cada Rule, por sua vez, é composta por uma Condition e uma Action. Cada Condition é ainda composta por um conjunto de Premises e cada Action é ainda composta por um conjunto de Instigations. A colaboração por notificação de todos estes elementos forma uma inferência diferenciada [4][5][6][7]. Figura 4: Diagrama UML dos Holons Notificantes [6]. Em suma, cada vez que um Attribute de um Resource-HL muda de estado, ele notifica apenas as Premises pertinentes. Estas são conhecidas pelo Attribute na formação delas, cada vez que ele é referenciado por cada uma delas. Cada Premise notificada compara, por meio de um operador, o estado deste Attribute com outro valor que pode ser uma constante ou o estado de outro Attribute. Cada Premise que tiver seu estado lógico alterado, notifica sua Condition que realiza seu cálculo causal pela conjunção dos estados lógicos de cada Premise considerada. Se a Condition se considerar verdadeira, ela aprova sua Rule que por sua vez ativa sua Action. A execução da Action é essencialmente o incitar de suas Instigations que ativam Methods de Resource-HLs, os quais podem alterar os estados de seus Attributes. Assim sendo, a inferência acontece em uma cadeia de notificações de holons e subholons. Este tipo de inferência provê vantagens para o CH como a alta reatividade, o desacoplamento dos elementos e a compatibilidade/equivalência com formalismo das redes de Petri [4][5][6][7][8]. Ademais, o fato de cada Rule realizar seu próprio processo de inferência faz desta solução inovadora em relação às abordagens existentes, nas quais as entidades lógico causais são passivas (ou semipassivas) e inferidas por uma máquina de inferência monolítica [6][7]. A solução também permite a criação de mecanismos cooperativos para questões relativas ao determinismo e ao conflito [4]. Além disso, esta abordagem de controle orientada a regras permite a coerência entre a implementação e a expressão do controle, permitindo que os mecanismos de controle possam ser emergidos a partir do conhecimento causal de controle expresso por especialistas nas Rules, inclusive na forma de regras causais textuais, se existir um ambiente de suporte para tal. Havendo este ambiente, comumente denotado como Wizard, os especialistas concentram-se exclusivamente no conhecimento apropriado de controle para explorar as flexibilidades do sistema objetivando agilidade. Em suma, esta solução de CH orientada ao processo trata simultaneamente de um conjunto de questões de controle ainda sendo uma solução autocontida e também aberta para outras questões como uso de Product-HLs [4]. Na interpretação do metamodelo para o uso destes, suas interações com Resource-HLs são organizadas usando Rules aprimoradas que impedem comportamentos impróprios do SM. Essencialmente, as Rules consideram também os interesses ou estados do Product-HLs, cf. [4][7]. Esta solução de controle tem sido aplicada em um conjunto de exemplos em ANALYTICE II que têm apresentado independência da simulação, uma vez que cada sistema de controle não é consciente que os Resource-HLs e Product-HLs são simulados [8]. Entretanto, a solução ou meta-modelo de controle foi implementado na forma de um framework em C++ sob ANALYTICE II, sem um wizard efetivo para facilitar as instanciações. Desta forma, as instâncias de controle eram geradas tecnicamente via código C++ derivando e/ou instanciado a partir do framework, o que acarretava morosidade nas experimentações. 4. Ambiente de Desenvolvimento de Controle No contexto do ANALYTICE II e de seu framework de controle, objetiva-se a elaboração de um ambiente composto por interfaces amigáveis (i.e. um wizard) para facilitar o desenvolvimento de instâncias de controle. Este wizard se faz essencial para atividades de pesquisa em controle sobre ANALYTICE II, uma vez que a instanciação técnica das Rules (i.e. via código) gera morosidade e improdutividade [9].

4 O wizard foi construído e se demonstra funcional para compor Rules em alto nível. A sua interface principal é a janela apresentada na Figura 5, a qual apresenta a mesma regra considerada na Figura 3. Esta regra em questão é relativa aos Resource-HLs de equipamentos de uma célula simulada em ANALYTICE II, apresentada na Figura Comparações Entre Políticas de Controle Depois de feito o wizard sobre o framework, o próximo passo foi a realização de comparações entre políticas de controle. Para tal, foi considerado parte do SMH apresentado na Figura 7, nomeadamente: (a) o Armazém de 9 posições (Armazem.1); (b) a Mesa de 2 posições (Mesa2P.1); e (c) o Robô Puma transportador (Puma 560.1), conforme Figura 7. Figura 5: A interface do wizard usada para a criação de uma Rule. Outra interface importante que compõem o ambiente é apresentada na Figura 6, à esquerda. Todas as Rules criadas e Resource-HLs são listadas nela. Ainda, o wizard permite a monitoração de Attributes dos Resource-HLs, por meio da janela apresentada na Figura 6, à direita. Figura 7: Equipamentos envolvidos nos testes. O Armazém de nove posições comporta peças A e B. As peças tipo A são armazenadas (à priori) nas posições de 1 a 6, transportadas para a posição 1 da Mesa e a partir daí seguem para fresamento. As peças do Tipo B são armazenadas (à priori) nas posições de 7 a 9, transportadas para a posição 2 da mesa e a partir daí seguem para torneamento. Figura 6: Interfaces para listar Resource-HLs, Attributes e Rules. Monitorar os Attributes de um dado Resource-HL significa listá-los, bem como disponibilizar todos os seus valores durante uma dada execução. Na verdade, também há a possibilidade de alteração dos valores destes Attributes em tempo de execução. Este conjunto de funcionalidades provê facilidades na elaboração de controles, permitindo a decorrente realização de experimentos sem a necessidade de que o usuário tenha que determinar a instanciação das Rules e seus respectivos subagentes. Desta forma, o usuário irá concentrar-se somente na determinação das características relacionais e estruturais das Rules. O wizard ainda permite registrar o conteúdo das Rules decorrentes em arquivos, além de permitir que estas sejam excluídas, editadas ou recuperadas. Figura 8: As regras hierárquicas usadas.

5 Este cenário (chamado caso nominal) ocorre porque normalmente se produz duas vezes a quantidade de peças A em relação à quantidade de peças B, sendo o processamento de A (fresamento) duas vezes mais rápido que o de B (torneamento). Contudo, conforme as necessidades de produção, esta proporção poderia variar, sendo possível até mesmo a produção de apenas um tipo de peça. Com as características mencionadas, este sistema permite testar diferentes políticas de controle levando em consideração as permissões de utilização de posições dos Resource-HLs Armazém e Mesa. Tais permissões dependem do conhecimento das Rules, de acordo com as necessidades de produção. Assim sendo, conjuntos de Rules prescritas por políticas de controle heterárquicas, hierárquicas e holônicas foram criados e analisados. Analisou-se a eficácia do processo de produção para cada política de controle e o aproveitamento de cada Resource-HL. O controle hierárquico foi elaborado com um conjunto de regras que respeitavam estritamente a definição das posições de armazenamento para cada tipo de peça. Estas regras deste controle são mostradas na Figura 8. Enquanto a produção estava no caso nominal, houve taxas de rendimentos otimizadas. Entretanto, com uma produção mais variada, houve má utilização do Armazém uma vez que as peças tipos A e B tinham suas posições no Armazém pré-definidas e rígidas. Portanto, foi necessário realimenta-lo com uma freqüência maior do que no caso nominal. Quanto ao controle heterárquico, este é constituído por regras mais simples e livres que analisam só o necessário para sua aprovação sem considerações mais sistêmica. Por isto, este controle bane qualquer tipo de decisão organizada e se torna caótico, pois não há predição das ações das Rules decorrentes. Estas regras estão na Figura 9. A execução deste controle resultou em uma aparente melhoria na interação entre os equipamentos envolvidos uma vez que o uso do Armazém foi mais extensivo do que para o controle hierárquico. Entretanto, como não havia decisões organizadas, o número de peças produzido era imprevisível, além das peças tomarem rumos inapropriados. Por fim, o controle holônico foi elaborado com regras que respeitassem a definição dada das posições em produção nominal. Entretanto, em produção variada, permitiu-se a utilização de posições ociosas em relação à destinação original. Assim sendo, as posições do Armazém eram bem utilizadas uma vez que se diminui a freqüência de realimentação do sistema. Em suma, a diferença do controle holônico é a quantidade e a qualidade de informação considerada nas regras. Como se pode observar nas Figuras 10 e 11, tanto os conjuntos de espaços do Armazém quanto o tipo de peça a ser contida neles são verificados, o que permite variar o tipo de produto na posição. Desta forma, há o aproveitamento de espaços ociosos, mas mantendo-se a quantidade (ou proporção) desejada de peças de cada tipo. Figura 9: As regras heterárquicas usadas. Figura 10: Algumas regras holônicas usadas.

6 Finalmente, constatou-se que o controle holônico absorve as características mais vantajosas da hierarquia e da heterarquia, sendo este mais complexo e eficiente, e que em geral o número de regras necessário para representá-lo foi maior. Figura 11: Algumas regras holônicas usadas. 6. Conclusão Como premeditado, o ambiente de desenvolvimento de controle foi criado e se demonstrou funcional, de forma que possibilitou a etapa seguinte deste trabalho. Esta etapa consistiu na criação de três instâncias de controle: uma hierárquica, uma heterárquica e uma holônica. Estas instâncias foram objeto de comparação, tendo ficado evidente a preponderância da abordagem holônica perante as demais abordagens. O ambiente criado resultou em uma evolução da facilidade de composição de controles orientados ao processo, sendo uma contribuição para esta tecnologia de controle e simulação, bem como uma contribuição para potencializar as experimentações decorrentes. A comparação de controles feita é pertinente para demonstrar as afirmativas da literatura referente às vantagens da abordagem holônica em relação às abordagens precedentes. Isto porque há a afirmativa na literatura, mas não há exemplos palpáveis em abundância, sobretudo de controle holônico orientado ao processo. Por fim, dentre os trabalhos futuros, prevê-se a evolução do ambiente para comportar controle orientado ao produto (i.e. com participação explícita de Product-HLs), bem como a utilização dele para o chamado PON (Paradigma de Programação Orientado a Notificações) criado a partir do metamodelo de controle em questão [12][13]. Agradecimentos J. Lucca agradece a Fundação Araucária pela bolsa concebida para este trabalho e ao LSIP/UTFPR pelos recursos disponibilizados. Referências Bibliográficas [1] Babiceanu, R. F.; Chen F. F.: Development and Applications of Holonic Manufacturing Systems: A Survey. Journal of Intelligent Manufacturing. Vol. 17, Pp , Springer Science+Business, Inc. Manufactured in Netherlands, [2] Deen, S.M.: Agent-Based Manufacturing: Advances in the Holonic Approach. Springer, ISBN , [3] Da Silveira, G.; Borenstein, D.; Fogliatto, F.S.: Mass customization: literature review and research directions. International Journal of Production Economics, 72 (pp1-13), [4] Simão, J. M.: A Contribution to the Development of a HMS simulation tool and Proposition of a Meta- Model for Holonic Control. Ph.D. Thesis, CPGEI/UTFPR & CRAN-UHP, [5] Simão, J. M.; Stadzisz, P. C.; Morel, G.: Manufacturing Execution System for Customised Production. Journal of Material Processing Technology, Elsevier, Vol. 179, Issues 1-3, [6] Simão, J. M.; Stadzisz, P. C.: Inference Process Based on Notifications: The Kernel of a Holonic Inference Meta-Model Applied to Control Issues. IEEE Trans. on Syst. Man and Cybernetics, Part A, Syst. and Humans, Vol. 39, Issue 1, , [7] Simão, J. M.; Tacla C.A.; Stadzisz, P. C.: Holonic Control Meta-Model. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics. Part A, Systems and Humans. Accepted paper - SMCA R1, [8] Simão, J. M.; Stadzisz, P. C.; Künzle, L.A.: Rule and Agent-Oriented Architecture to Discrete Control Applied as Petri Net Players. Frontiers in Artificial Intelligence and Applications ("Advances in Logic, Artificial Intelligence and Robotics" LAPTEC 2003). Vol. 101 (pp ) IOS Press, Amsterdam - The Netherlands. ISSN: , [9] Lucca, J.: Modulo de Interface Amigável sobre Meta-modelo de Controle conectado em Ferramenta de Simulação de Sistemas de Manufatura. Relatório de Iniciação Científica. PIBIC/UTFPR, [10] Lucca, J.; Banaszewski, R. F.; Stadzisz, P. C.; Tacla, C. A; Simão, J. M: Interface sobre Metamodelo de Controle do Simulador ANALYTICE II e suas Utilizações para Comparações de Políticas de Controle de Manufatura. Resumo Est. no Seminário de Iniciação Cient. e Tecn. (SICITE) - UTFPR, [10] Deen, S. M.: Agent-Based Manufacturing: Advances in the Holonic Approach, [11] Mařík, V.: Industrial Application of the Agentbased Technology. Copyright IFAC, [12] Simão, J. M.; Stadzisz, P. C.: Paradigma Orientado a Notificações (PON) Uma Técnica de Composição e Execução de Software Orientado a Notificações. Pedido de Patente ao INPI/Brasil, Número Temporário: , [13] Banaszewski, R. F.: Paradigma Orientado a Notificações: Avanços e Comparações. Dissertação de Mestrado, CPGEI/UTFPR, 2009.

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