Supervisão e controlo remoto da iluminação e ar comprimido, em ambiente industrial

Abstract

Ao longo dos anos tem-se assistido à crescente consolidação do paradigma da Internet of Things em ambiente industrial, tendo sido exatamente neste âmbito que se desenvolveu o Projeto descrito no presente documento. Com vista à promoção da eficiência do consumo dos recursos energéticos utilizados na Atena - Automação Industrial Lda, procedeu-se a um levantamento dos principais desperdícios de energia associados às redes de iluminação e de ar comprimido nesta empresa. A partir deste levantamento identificaram-se as necessidades mais prementes de intervenção que guiaram o desenvolvimento dos trabalhos efetuados. Neste sentido, e face à realidade encontrada, reconheceu-se como essencial criar um sistema de controlo e monitorização remotos da iluminação e do ar comprimido nas suas instalações. Assim, concebeu-se um sistema modular com diferentes módulos a desempenhar funções específicas, comunicando entre si através do protocolo MQTT. Relativamente à iluminação, implementou-se uma arquitetura de controlo por zonas com base em níveis (thresholds) de fluxo luminoso configuráveis. Os horários de funcionamento do sistema de iluminação são também programáveis por zona. Quanto à rede de ar comprimido, apenas se procedeu à monitorização dos consumos de ar, com possibilidade de incorporação de uma electroválvula com controlo remoto para cessar o fornecimento de ar em caso de necessidade. A modularidade dos componentes sensoriais e de controlo com comunicação sem fios permitiu contornar a necessidade de cablagens ao longo da instalação fabril, permitindo de igual modo a escalabilidade rápida do sistema. Por último, procedeu-se ainda ao estudo da aplicabilidade de algoritmos de machine learning à deteção humana nas zonas de escritórios dentro da empresa, tendo em vista a otimização da iluminação nestas áreas. Aplicaram-se os algoritmos Suport Vector Machine (SVM) e Decision Trees (DT). A implementação de todo o projeto assenta sobre a plataforma Node-Red que desempenha o papel de servidor central onde a informação é processada, sendo ainda responsável pela criação da interface acessível remotamente (juntamente com os controlos manuais). Concluindo, a solução implementada apresentou um bom desempenho, cumprindo as funções para as quais foi desenvolvida. A interface remota intuitiva permite consultar o estado do sistema e configurar os parâmetros que o utilizador considere necessários. O baixo custo aliado à fácil instalação fazem desta uma solução atrativa que poderá ser implementada noutras instalações, no meio industrial e residencial.

Throughout the years, the paradigm of the Internet of Things has been gaining strength in the industrial environment. It was precisely in this context that the project described in this thesis was developed. In order to promote an efficient consumption of energy resources in Atena - Automação Industrial Lda, a survey was carried out to determine the main energy wastes associated with the company’s lighting and the compressed air system network. From the data collected, it was possible to identify the most urgent needs of intervention on which the development of the work performed was based upon. As a result, and considering the reality encountered, it was ascertained as essential to create a remote control and monitoring system for lighting and compressed air in its facilities. Thus, a modular system with different modules performing specific functions and communicating with each other via the MQTT protocol was designed. Regarding lighting, an architecture that allows us to control various zones was implemented based on configurable luminous thresholds. The operating hours of the lighting system can also be programmed by zone. Concerning the compressed air network, only the air consumptions were monitored, with the possibility of incorporating a solenoid valve controlled remotely to cease the air supply, if needed. The modularity of the sensing and control components with wireless communication made it possible to bypass the need for wiring throughout the plant, while allowing for rapid system scalability. Finally, we also studied the applicability of machine learning algorithms to human detection in office areas within the company in order to optimize lighting in these areas. Support Vector Machine (SVM) and Decision Trees (DT) algorithms were applied. The entire project was implemented based on the Node-Red platform, which serves as the central server where the information is processed. It is also responsible for creating the remotely accessible interface (along with manual controls). In conclusion, the implemented solution worked out, fulfilling the functions for which it was developed. The intuitive remote interface allows us to check the system status and to configure any parameters we deem necessary. The low cost combined with the easy installation make this an attractive solution to implement in other buildings, both industrial and residential.