Gerenciamento de energia elétrica em sistemas de manufatura avançada utilizando aprendizagem de máquina

• Processo: 17/25987-3
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Vigência: 01 de junho de 2018 - 31 de maio de 2020
• Área do conhecimento: Engenharias - Engenharia de Produção - Gerência de Produção
• Pesquisador responsável: Fábio Lima
• Beneficiário: Fábio Lima
• Instituição Sede: Campus de São Bernardo do Campo. Centro Universitário da FEI (UNIFEI). Fundação Educacional Inaciana Padre Sabóia de Medeiros (FEI). São Bernardo do Campo , SP, Brasil
• Pesquisadores associados: Alexandre Augusto Massote ; João Chang Junior
• Bolsa(s) vinculada(s): 19/12026-0 - Gerenciamento de energia elétrica em sistemas de manufatura avançada utilizando aprendizagem de máquina, BP.TT
• Assunto(s): Aprendizado computacional Manufatura avançada Redes neurais (computação) Energia elétrica
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizagem de Maquina | Gerenciamento de Energia | manufatura avançada | Redes Neurais Artificiais | Manufatura Avançada

Resumo

Recentes dificuldades de abastecimento pelo sistema energético brasileiro, mudanças climáticas globais, pressão pela aplicação de práticas sustentáveis e custos de geração, transmissão e distribuição de energia elétrica com perspectiva de crescimento são fatores cada vez mais presentes na pauta de discussão da sociedade atual. Diante deste cenário, diversos estudos apontam que há um potencial significativo de melhoria dos indicadores de eficiência energética na indústria de manufatura. Dessa forma, os processos produtivos atuais devem preocupar-se não somente com a qualidade dos produtos desenvolvidos, mas também com a sua sustentabilidade. Há programas computacionais de manufatura capazes de fazer o gerenciamento e a monitoração da energia consumida no processo automatizado. Estes programas estão dentro de um conceito mais amplo, conhecido como Manufatura Digital. A digitalização dos processos de manufatura é o primeiro passo para se atingir a Manufatura Avançada ou Indústria 4.0. Porém, por se tratarem de ferramentas ainda relativamente novas, há um grande potencial de estudo e contribuições de pesquisa nesse segmento. Este projeto destina-se a estudar e implementar estratégias inovadoras e eficientes de gerenciamento de energia em sistemas de manufatura, utilizando ferramentas de manufatura digital. Ainda no contexto de manufatura avançada, irá utilizar nessas soluções conceitos de aprendizagem de máquina, mais especificamente as Redes Neurais Artificiais (RNA), aproveitando o potencial dos dados que serão gerados nesse novo cenário industrial. (AU)