Comissionamento virtual de célula robotizada utilizando aprendizado de máquina

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Tipo de produção
Dissertação
Data
2020
Autores
Miranda, G. B.
Orientador
Lima, Fabio
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MIRANDA, G. B. Comissionamento virtual de célula robotizada utilizando aprendizado de máquina. 2020. 69 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Mecânica) - Centro Universitário FEI, São Bernardo do Campo, 2020. Disponível em: <https://doi.org/10.31414/EM.2020.D.131112>. Acesso em: 8 maio 2020.
Texto completo (DOI)
Palavras-chave
Industria 4.0,Redes neurais (Computação)
Resumo
O mundo vivencia uma mudança sem precedentes quanto as tecnologias da informação e processos industriais. A nova era da indústria 4.0 em conjunto com novas aplicações de inteligência artificial fomentam uma série de novas áreas de interesse para a indústria, questionando-se se os métodos convencionais que compõem os processos industriais continuarão os mesmos. Visando obter respostas para alguns desses questionamentos, este trabalho investiga a viabilidade na substituição de um controlador lógico programável por um sistema de redes neurais no controle de eventos discretos de uma célula robotizada. Desta forma, a pesquisa avalia os procedimentos necessários para que essa implementação seja possível, analisando os problemas encontrados, limitações, dificuldades e vantagens comparadas aos métodos convencionais. Para tal análise, são utilizadas ferramentas de manufatura digital que permitem realizar o comissionamento virtual de uma célula robotizada para simulação e validação do modelo. O modelo proposto teve seu controle por meio de um sistema de redes neurais artificiais, do qual, os dados de treinamento foram extraídos a partir de observações de um modelo de lógica booleana. Ao término desta pesquisa, foi possível elaborar os procedimentos necessário para o método proposto, que se mostrou viável diante da aplicação realizada, e compará-la com os métodos convencionais de programação
The world is experiencing an unprecedented change in information technologies and industrial processes. The new era of industry 4.0 together with new applications of artificial intelligence foster a series of new areas of interest for the industry, questioning whether the conventional methods that make up industrial processes will remain the same. In order to obtain answers to some of these questions, this work investigates the feasibility of replacing a programmable logic controller with a system of neural networks in the control of discrete events in a robotic cell. Thus, the research evaluates the necessary procedures for this implementation to be possible, analyzing the problems found, limitations, difficulties and advantages compared to conventional methods. For this analysis, digital manufacturing tools are used that allow the virtual commissioning of a robotic cell for simulation and model validation. The proposed model had its control through a system of artificial neural networks, from which, the training data were extracted from observations of a Boolean logic model. At the end of this research, it was possible to elaborate the necessary procedures for the proposed method, which proved to be feasible in view of the application carried out, and to compare it with conventional programming methods