Monitoramento remoto de robô industrial em célula de usinagem de tampas de motores elétricos

• Autor(a) principal: Mendonça, Rodrigo Luiz
• Data de Publicação: 2020
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))
• Texto Completo: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/25305
• topic: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUCAO; Industry 4.0.; Robôs industriais; Processo decisório; Robôs - Sistemas de controle; Industry 4.0; Robots, Industrial; Decision making; Robots - Control systems

A indústria de uma forma geral vem experimentando nas últimas décadas, uma acelerada busca por eficiência, redução de custos, ciclos de vida de produtos e processos curtos visando a adaptabilidade a um mercado consumidor cada vez mais mutável quase que diariamente. Tal processo deu origem ao que se denomina Quarta Revolução Industrial ou Indústria 4.0. Muitas tecnologias surgiram e outras já existentes passaram a ser inseridas em contextos com necessidades de tomadas de decisões quase que em tempo real. É o caso dos robôs industriais. Nesse trabalho, um estudo de caso foi realizado em uma empresa fabricante de motores elétricos, onde foram aplicados os conceitos de Indústria 4.0 de operação em tempo real e descentralização para criar uma proposta de monitorador remoto de funcionamento de robôs industriais. Visou-se melhorar o processo de decisão, de forma que as informações sejam colocadas à disposição dos tomadores de decisões, o quanto antes possível, possibilitando uma investigação de solução para os problemas que porventura surgirem de uma forma mais estruturada e assertiva e em menos tempo que o atual. Como objetivo principal foi desenvolvido um piloto de monitorador de robôs em uma célula de usinagem de tampas de motores elétricos, onde foram usados métodos de seleção de fatores para definir quais sinais dos robôs industriais deveriam ser monitorados, a partir de base de histórico de problemas. Como resultado do trabalho foi alcançado uma redução de 75% no tempo gasto pelos gestores para verificar a situação de funcionamento da célula e uma redução de 98% no tempo de espera para buscar um histórico de funcionamento por período. O processo de tomada de decisão foi melhorado, com uma melhor estruturação da investigação dos problemas e com uma redução de tempo de 66% no tempo para definição de ações.