Sistema de supervisão em Python capaz de identificar características referentes à laminação de metal
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Data
Autores
Orientador
Rizol, Paloma Maria Silva Rocha 
Coorientador
Pós-graduação
Curso de graduação
Engenharia Elétrica - FEG
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)
A necessidade de melhoria do processo industrial da laminação de metal de forma a otimizar o
tempo de entrega de um produto ao cliente foi o ponto de partida da idealização de um
sistema de supervisão em Python aplicado para essa necessidade. Sendo assim, os processos
de laminação de metal, que necessitam de uma análise de alta precisão da produção, podem se
aproveitar das tecnologias de machine learning para auxiliar no controle de conformidade do
produto, aumentando a velocidade da produção e melhorando a confiabilidade do processo
que atualmente é responsabilidade de um especialista humano. O programa que analisa esses
dados e toma as decisões, deve também conter uma interface gráfica para interação máquinahumano de forma que, ao utilizar o sistema, o supervisor seja capaz de ler os dados, entender
a tomada de decisão da máquina e até interferir em alguns casos. Dessa maneira,
desenvolveu-se um sistema de supervisão que é diretamente conectado ao banco de dados de
produção, contendo elementos gráficos relevantes do produto e permitindo com que o usuário
especialista seja capaz de acompanhar os dados em tempo real e até mesmo alterar algumas
características da produção, caso julgue necessário.
Resumo (inglês)
The need to improve the industrial process of metal lamination in order to optimize the
delivery time of a product to the customer was the starting point for the idealization of a
supervisory system in Python applied to this need. Thus, metal rolling processes, which
require a high-precision production analysis, can take advantage of machine learning
technologies to help control product compliance, increasing production speed and improving
process reliability. that is currently the responsibility of a human expert. The program that
analyzes this data and makes decisions must also contain a graphical interface for machinehuman interaction so that, when using the system, the supervisor is able to read the data,
understand the machine's decision making and even interfere in some cases. In this way, a
supervisory system was developed that is directly connected to the production database,
containing relevant graphic elements of the product and allowing the expert to be able to
follow the data in real time and even change some characteristics of the product if deemed
necessary.
Descrição
Palavras-chave
Aprendizado de máquina, Python (Linguagem de programação de computador), Interface Gráfica, Metal, Controle de Processos, Machine learning, Python, Graphic interface, Metal, Process control, Laminação (Metalurgia), Controle de processo, Aprendizado do computador
Idioma
Português
