Publicação: Inteligência de negócio aplicado à análise de processos da indústria 4.0 através do software Power BI
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Data
Autores
Orientador
Pontarolli, Ricardo Pasquati
Godoy, Eduardo Paciência 
Coorientador
Pós-graduação
Curso de graduação
Engenharia de Controle e Automação - ICTS
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Tipo
Trabalho de conclusão de curso
Direito de acesso
Acesso aberto
Resumo
Resumo (português)
O atual contexto global exige buscas constantes por maior eficiência, redução de custos e
aumento da produtividade em curto período. Estes fatores propulsionaram o surgimento da
Indústria 4.0, que tem como objetivo o aumento global de receitas e a melhoria da qualidade
de vida da população através de tecnologias interconectadas. Um dos principais pilares da
Indústria 4.0 é a tomada de decisão baseada em dados, no qual é possível analisar processos
industriais constantemente a fim de obter indicadores que refletem o desempenho da área de
negócio. Uma das principais tecnologias que facilita a modularidade e escalabilidade das
soluções industriais é a arquitetura de comunicação orientada a serviços, no qual cada serviço
desempenha sua funcionalidade de maneira específica e desacoplada dos demais serviços.
Pensando nisso, esse trabalho propõe a utilização da arquitetura orientada a microsserviços
(MOA) a fim de levantar indicadores que avaliam os processos industriais. Para isso,
utiliza-se uma planta piloto que simula um contexto industrial no qual são coletados os dados
relacionados aos parâmetros do controlador e aos valores dos sensores e atuadores. Destaca-se
que o framework utilizado para executar a aplicação é o Moleculer e o banco de dados onde as
informações são salvas é o MySQL. O software LabVIEW é responsável por realizar o
controle da malha desejada (pressão de linha, pressão do tanque, nível e vazão). E o Power BI
é utilizado como ferramenta de inteligência de negócio a fim de mensurar o desempenho dos
ciclos executados. Este trabalho avaliou parâmetros estatísticos para analisar as etapas
estacionárias e indicadores relacionados à integral do erro a fim de mensurar todas as etapas
do processo. Três contextos industriais diferentes foram simulados, sendo um processo sem
distúrbios e outros dois com distúrbios em etapas distintas. Por fim, os KPIs analisados foram
exibidos em um dashboard e publicado no serviço do Power BI. O trabalho mostrou-se
eficiente na caracterização dos processos com e sem distúrbios através dos KPIs estudados.
Tal fato pode ser observado na 2ª aba do dashboard, onde o 2º processo, que apresentou
100% para os índices IAE, ISE, ITAE e ITSE teve o melhor resultado, seguido pelo 3º e 1º
processo. Quanto menor for a porcentagem desses índices, pior é o desempenho do processo.
Resumo (inglês)
The current global context requires constant search for greater efficiency, cost reduction and
increased productivity in a short period. These factors propelled the emergence of Industry
4.0, which aims to increase global revenues and improve the population's quality of life
through interconnected technologies. One of the main pillars of Industry 4.0 is data-based
decision making, in which it is possible to constantly analyze industrial processes in order to
obtain indicators that reflect the performance of the business area. One of the main
technologies that facilitates the modularity and scalability of industrial solutions is the
service-oriented communication architecture, in which each service performs its functionality
in a specific way and is decoupled from other services. With that in mind, this work proposes
the use of microservices-oriented architecture (MOA) in order to raise indicators that evaluate
industrial processes. For this, a pilot plant is used that simulates an industrial context in which
data related to controller parameters and values of sensors and actuators are collected. It is
noteworthy that the framework used to run the application is Moleculer and the database
where the information is saved is MySQL. LabVIEW software is responsible for performing
the desired loop control (line pressure, tank pressure, level and flow). And Power BI is used
as a business intelligence tool to measure the performance of the cycles performed. This work
evaluated statistical parameters to analyze the stationary steps and indicators related to the
error integral in order to measure all the steps of the process. Three different industrial
contexts were simulated, one process without disturbances and the other two with
disturbances in different stages. Finally, the analyzed KPIs were displayed on a dashboard and
published to the Power BI service. The work proved to be efficient in the characterization of
processes with and without disturbances through the KPIs studied. This fact can be observed
in the 2nd tab of the dashboard, where the 2nd process, which presented 100% for the IAE,
ISE, ITAE and ITSE indexes had the best result, followed by the 3rd and 1st process. The
lower the percentage of these indexes, the worse the performance of the process.
Descrição
Palavras-chave
Indústria, Negócios
Idioma
Português
