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http://hdl.handle.net/10773/34925
Title: | Proposta de um sistema IoT para recolha e processamento de dados |
Author: | Mendes, Bruno Oliveira |
Advisor: | Santos, José Paulo Oliveira Rocha, Eugénio Alexandre Miguel Antunes, Ricardo Humberto |
Keywords: | EUROMAP 63 Injeção de plásticos Moldes Python SAMBA Raspberry Pi Jetson Nano |
Defense Date: | 19-Jul-2022 |
Abstract: | Em qualquer empresa que recorra a equipamentos industriais
para a transformação de um determinado tipo de matérias-primas
em produto acabado, passível de ser colocado à venda no mercado,
os resultados são avaliados em termos de produtividade, isto é, em
número de peças conformes produzidas ao fim de um determinado
período. Como tal, qualquer situação que comprometa essa
produtividade, como é o caso de avarias dos equipamentos
industriais utilizados pelas empresas, deve ser evitada ao máximo.
Na OLI – Sistemas Sanitários S.A. empresa que se destina à
produção e comercialização de sistemas sanitários e, como tal, à
transformação de matérias-primas do tipo poliméricas, com o
recurso a máquinas de injeção de plásticos, em produto acabado,
esta preocupação por uma produtividade de, num mundo ideal,
100%, também está presente. Desta forma, o projeto que esteve
na base de todo o trabalho realizado e apresentado no presente
documento teve como objetivo a implementação de uma
arquitetura baseada em modelos de previsão de avarias, no caso,
das referidas máquinas de injeção.
Por forma a dar início ao referido projeto, foi realizada toda a
preparação da componente inicial de aquisição de dados, com o
estudo do protocolo de comunicação utilizado pelas máquinas de
injeção (EUROMAP 63) e com a implementação de sensores
adicionais (sensores de humidade e vibração) para obtenção de
variáveis consideradas importantes para o processo, e tratamento
dos mesmos para a posterior implementação da referida
arquitetura.
A mecânica de aquisição de dados encontra-se atualmente
implementada na OLI, possuindo já um histórico de dados
considerável, provenientes quer dos próprios sensores que as
máquinas de injeção possuem, quer de sensores adicionais
colocados junto das mesmas, e foi já efetuada uma primeira análise
a esses mesmos dados com vista à implementação da arquitetura
de previsão de avarias. n any company that uses industrial equipment to transform a specific type of material in a finished product, capable to be put up for sale on the market, the results are evaluated in terms of productivity, that is, in number of conforming parts manufactured after a certain period. As such, any situation that compromise this productivity, such as the breakdown of industrial equipment used by companies, should be avoided as much as possible. At OLI – Sistemas Sanitários S.A., a company dedicated to production and commercialization of sanitary systems and, as such, the transformation of polymeric material, using plastic injection machines, into a finished product, this concern for a productivity of, in an ideal world, 100%, is also present. In this way, the project that support all the work carried out and presented in this document aimed to implement an architecture based on failure predictive modules, in this case, of the aforementioned injection machines. In order to start this project, all the preparation of the initial component of data acquisition had been carried out, with the study of the communication protocol used by injection machines (EUROMAP 63) and with the implementation of additional sensors (humidity and vibration sensors) to obtain variables considered important for the project, and the treatment of them for the subsequent implementation of the mentioned architecture. The mechanics of data acquisition is currently implemented at OLI, having already a considerable data history, coming either from the sensors that the injection machines have, or from additional sensors placed next to them, and a first analysis has already been carried out to these same data with a view to implementing the breakdown forecasting architecture. |
URI: | http://hdl.handle.net/10773/34925 |
Appears in Collections: | UA - Dissertações de mestrado DEM - Dissertações de mestrado DETI - Dissertações de mestrado |
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