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🌐 Introdução

Este projeto foca na implementação de uma solução de automação robusta para uma instalação de produção de cigarros usando Siemens S7-200SMART PLCs. O sistema é projetado para monitorar e controlar vários parâmetros ambientais, como temperatura e umidade, dentro de cada pilha de cigarros para garantir condições de cura ideais.

🔧 Visão Geral do Sistema

O coração do sistema é o Siemens S7-200SMART PLC, que serve como a unidade de controle central. Sensores de temperatura e umidade sem fio estão estrategicamente posicionados em cada pilha de cigarros para coletar dados em tempo real. Um controlador MODBUS RTU é empregado para agregar dados de todos os sensores e transmiti-los para o PLC.

🌡 Controle PID para Precisão

Para manter níveis precisos de temperatura e umidade, um algoritmo de controle PID é implementado. Ao monitorar continuamente as condições reais e compará-las com os pontos de ajuste desejados, o controlador PID ajusta a saída dos elementos de aquecimento para garantir condições de cura ideais. Esse nível de precisão é crucial para alcançar o sabor e a aparência desejados dos charutos acabados.

🌐 Gerenciamento de Dados Baseado em Nuvem

Para facilitar o monitoramento e a análise remota, os dados coletados dos PLCs são transmitidos para um servidor baseado em nuvem. Este repositório de dados centralizado permite que os operadores acessem dados de processo em tempo real de qualquer lugar com conexão à internet. Além disso, o sistema baseado em nuvem permite a análise de dados históricos, que pode ser usada para identificar tendências, otimizar processos de produção e melhorar a qualidade do produto.

📊 Visualização e Análise de Dados

Para tornar as grandes quantidades de dados coletados pelo sistema mais significativas, uma solução abrangente de visualização e análise de dados é implementada. Ao integrar os dados com um banco de dados e o Excel, os operadores podem identificar facilmente anomalias, tendências e padrões. Essa capacidade permite intervenções oportunas e previne potenciais problemas de qualidade.

🔧 Desafios e Soluções Únicas

Um dos principais desafios deste projeto foi lidar com o grande volume de dados gerados pelos numerosos sensores. Para resolver isso, foi empregada uma combinação de técnicas de compressão de dados e design eficiente de banco de dados. Além disso, o uso de recursos de computação em nuvem possibilitou armazenamento e processamento de dados escaláveis.

🌟 Melhorias Futuras

As futuras melhorias no sistema podem incluir a integração de algoritmos de aprendizado de máquina para permitir a manutenção preditiva e o controle de qualidade. Além disso, explorar técnicas avançadas de análise de dados, como análise de séries temporais e detecção de anomalias, pode fornecer insights adicionais sobre o processo de produção.