Desenvolvimento de um Gêmeo Digital para a planta MPS 4.0 do Laboratório de Automação Industrial da UFSC

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Desenvolvimento de um Gêmeo Digital para a planta MPS 4.0 do Laboratório de Automação Industrial da UFSC

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Title: Desenvolvimento de um Gêmeo Digital para a planta MPS 4.0 do Laboratório de Automação Industrial da UFSC
Author: Etges, Pedro Germano Cembranel
Abstract: Com o impulsionamento da indústria pela Indústria 4.0, a demanda por digitalização e tratamento de dados tem se intensificado, visando aprimorar o suporte às tomadas de decisão. Como resultado desse contexto, tecnologias habilitadoras têm ganhado destaque, e entre elas se destaca o Gêmeo Digital (GD). Essa abordagem envolve um modelo computacional que emula em tempo real o comportamento de uma entidade física, permitindo realizar observações, simulações, análises e tomadas de decisão com base nessas informações.A conversão de um equipamento industrial real no chão de fábrica em um Sistema Ciber-Físico (SCF) e sua virtualização efetiva como Gêmeo Digital (GD) são processos complexos e desafiadores. Essa transformação exige a integração meticulosa de diferentes sistemas, a interoperação de diversos protocolos de comunicação e formatos, além da análise cuidadosa de protocolos capazes de transmitir grandes volumes de dados em tempo real. Este projeto tem como intuito implementar um gêmeo digital que possa ser usado em atividades de ensino, pesquisa e treinamento, contemplando as novas estações de trabalho e o robô móvel instalados no LAI (Laboratório de Automação e Informática Industrial), junto a uma metodologia pesquisa-ação para o desenvolvimento do projeto. Para implementar o GD, foi utilizado o software PlantSimulation para criar a virtualização e interação entre os sistemas digitais e o SCF, junto de uma API online que permite obter informações de operações em tempo real e interagir com o SCF, além de um banco de dados em nuvem para habilitar a integração entre os sistemas desenvolvidos. O projeto resultou na implementação de um GD capaz de interagir com SCF, gerar análises e disponibilizar informações de operação em tempo real para o usuário.With the boost of the industry by Industry 4.0, the demand for digitization and data processing has intensified, aiming to improve the support for decision making. As a result of this context, enabling technologies have gained prominence, and among them the Digital Twin (DT) stands out. This approach involves a computational model that emulates in real time the behavior of a physical entity, allowing to perform observations, simulations, analyses and decision making based on this information. The conversion of a real industrial equipment on the factory floor into a Cyber-Physical System (CPS) and its effective virtualization as a Digital Twin (DT) are complex and challenging processes. This transformation requires the meticulous integration of different systems, the interoperability of various communication protocols and formats, as well as the careful analysis of protocols capable of transmitting large volumes of data in real time. This project aims to implement a digital twin that can be used in teaching, research and training activities, contemplating the new workstations and the mobile robot installed at LAI (Laboratory of Automation and Industrial Informatics), together with an action-research methodology for the project development. To implement the DT, the software PlantSimulation was used to create the virtualization and interaction between the digital systems and the CPS, along with an online API that allows to obtain real-time operation information and interact with the CPS, as well as a cloud database to enable the integration between the systems developed. The project resulted in the implementation of a DT capable of interacting with CPS, generating analyses and providing real-time operation information to the user.
Description: TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Engenharia de Controle e Automação.
URI: https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/254538
Date: 2024-02-26


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