Proposta de plataforma integrada para Digital Twin com uso de aprendizado de máquina.
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Date
2019
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Abstract
Equipamentos industriais estão sujeitos a diferentes condições operacionais durante seu ciclo de vida que tornam complexo o uso da modelagem e simulação clássicas. A convergência digital abriu caminho para desenvolvimento de tecnologias de simulação capazes de se adaptarem e preverem situações e prescrever ações, evoluindo para o conceito de Digital Twin. Este trabalho descreve experiências no desenvolvimento de aplicações práticas da Indústria 4.0 em transportadores de correia: um modelo SVM para predição de falhas; instalação de sensores de baixo custo para inspeção e monitoramento remotos de vibração; e a integração de dados de processos e equipamentos com serviços de computação na nuvem com streaming. Os resultados obtidos com cada uma das aplicações são analisados, de forma conjunta, frente aos requisitos do Digital Twin para propor uma arquitetura integrada para implementação dessa tecnologia utilizando uma plataforma na nuvem, independente de sistemas ou soluções existentes nas empresas.
Description
Programa de Pós-Graduação em Instrumentação, Controle e Automação de Processos de Mineração. Departamento de Engenharia de Controle e Automação, Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto.
Keywords
Representação descritiva - Digital Twin, Inteligência artificial - mineração de dados - detecção de anomalias, Aprendizado do computador - Machine learning, Internet das coisas - indústria 4.0
Citation
BARATA, Luiz Guilherme Menezes. Proposta de plataforma integrada para Digital Twin com uso de aprendizado de máquina. 2019. 79 f. Dissertação (Mestrado Profissional em Instrumentação, Controle e Automação de Processos de Mineração) - Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2019.