Desenvolvimento de infraestrutura modular para monitoramento de processos e diagnóstico de dispositivos na indústria 4.0

A crescente adoção de sistemas distribuídos na Indústria 4.0 tem ampliado a necessidade de soluções capazes de armazenar, organizar e disponibilizar grandes volumes de dados gerados continuamente por sensores, atuadores e dispositivos computacionais. Essas informações são fundamentais para a análise de desempenho, identificação de falhas, rastreabilidade e suporte à tomada de decisão. Em arquiteturas distribuídas, como a Plug-and-Produce (PnPr), o acompanhamento contínuo desses dados são essenciais para o monitoramento do comportamento de plantas industriais. Em trabalhos anteriores, foi desenvolvida uma arquitetura PnPr orientada a microsserviços para uma planta piloto de Indústria 4.0. Entretanto, essa arquitetura não contemplava mecanismos para o armazenamento histórico e o monitoramento integrado das variáveis de processo da planta e das métricas de hardware. Para suprir essa limitação, este trabalho propõe o desenvolvimento de uma infraestrutura modular para monitoramento de processos e diagnóstico de dispositivos, integrada à arquitetura PnPr. O objetivo foi desenvolver e integrar essa infraestrutura, possibilitando a aquisição, o armazenamento e a visualização histórica dispositivos que compõem a planta. Para isso, foi desenvolvida uma infraestrutura baseada nas ferramentas Node-RED, Telegraf, InfluxDB e Grafana, responsável pela aquisição, armazenamento e visualização histórica dessas variáveis de processo e das métricas de hardware da planta piloto. Os resultados demonstraram que a infraestrutura foi integrada com sucesso ao PnPr, permitindo o monitoramento unificado das variáveis de processo e das métricas de hardware por meio de uma única plataforma de supervisão. Além disso, a solução mostrou-se escalável, permitindo a incorporação de novos dispositivos com reduzido esforço de configuração.

Resumo (inglês)

The increasing adoption of distributed systems in Industry 4.0 has intensified the need for solutions capable of storing, organizing, and providing access to the large volumes of data continuously generated by sensors, actuators, and computing devices. This information is essential for performance analysis, fault identification, traceability, and decision-making support. In distributed architectures, such as Plug-and-Produce (PnPr), the continuous monitoring of this data is essential for supervising the behavior of industrial plants. In previous studies, a microservice-oriented PnPr architecture was developed for an Industry 4.0 pilot plant. However, this architecture did not include mechanisms for the historical storage and integrated monitoring of process variables and hardware metrics. To address this limitation, this work proposes the development of a modular infrastructure for process monitoring and device diagnostics, integrated into the PnPr architecture. The objective was to develop and integrate this infrastructure, enabling the acquisition, storage, and historical visualization of data from the devices composing the pilot plant. To achieve this, an infrastructure based on Node-RED, Telegraf, InfluxDB, and Grafana was developed to provide the acquisition, storage, and historical visualization of process variables and hardware metrics. The results demonstrated that the proposed infrastructure was successfully integrated into the PnPr architecture, enabling unified monitoring of process variables and hardware metrics through a single supervision platform. Furthermore, the solution proved to be scalable, allowing the incorporation of additional devices with minimal configuration effort.

Palavras-chave

Banco de dados temporais Análise de séries temporais Dashboards (Sistemas de informação gerencial) Temporal databases Time-series analysis Dashboards (Management information systems)

Idioma

Português

Citação

SOUZA, Matheus River de. Desenvolvimento de infraestrutura modular para monitoramento de processos e diagnóstico de dispositivos na indústria 4.0. 2026. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Controle e Automação) - Instituto de Ciência e Tecnologia, Universidade Estadual Paulista, Sorocaba, 2026.