Arquitetura Híbrida para Monitoramento de Manufatura em Nuvem com Sensor IoT de Emissão Acústica

• Processo: 25/02367-6
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de junho de 2025
• Data de Término da vigência: 31 de maio de 2026
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia Elétrica
• Pesquisador responsável: Fábio Romano Lofrano Dotto
• Beneficiário: Guilherme Augusto Fincatti da Silva
• Instituição Sede: Escola de Engenharia de São Carlos (EESC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 24/01374-6 - Desenvolvimento e Aplicação de Sensor de Emissão Acústica Baseado em Internet das Coisas para Monitoramento de Processos Industriais, AP.R
• Assunto(s): Técnica de emissão acústica Indústria 4.0 Internet das coisas Manufatura em nuvem
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: emissão acústica | Industria 4 | Internet das Coisas | Manufatura em Nuvem | Monitoramento de Processos Industriais | Sensores IoT | 0 | Monitoramento de Processos de Manufatura

Resumo

Este projeto de iniciação científica, vinculado ao projeto de auxílio regular FAPESP, busca desenvolver e validar uma solução em nuvem para o processamento de dados capturados por sensores IoT de emissão acústica em processos de usinagem. A proposta prevê a integração entre um servidor local e um servidor remoto utilizando protocolos como MQTT e OPC-UA, garantindo segurança, eficiência e escalabilidade na Indústria 4.0. O estudo inicial abordará protocolos de comunicação, IoT, computação em nuvem e integração de sistemas industriais, estabelecendo uma base sólida para a implementação. Em seguida, os servidores locais e remotos serão configurados para possibilitar a coleta, armazenamento e processamento de dados. Também serão estudados algoritmos para compressão, codificação e decodificação de frames IoT, além da implementação de técnicas de classificação de espessura de chapas metálicas durante o processo de furação, tanto localmente quanto na nuvem. A validação será realizada por meio de testes exaustivos com dados reais e simulados, permitindo ajustes e otimizações para garantir desempenho, confiabilidade e escalabilidade. A comunicação entre servidores será analisada em relação à latência e eficiência no processamento de dados. Os resultados serão documentados em relatórios parcial e final, além da publicação de pelo menos um artigo científico. (AU)