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Gerenciamento de energia elétrica em sistemas de manufatura avançada utilizando Aprendizagem de Maquina

Processo: 17/25987-3
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Regular
Vigência: 01 de junho de 2018 - 31 de maio de 2020
Área do conhecimento:Engenharias - Engenharia de Produção - Gerência de Produção
Pesquisador responsável:Fábio Lima
Beneficiário:Fábio Lima
Instituição-sede: Campus de São Bernardo do Campo. Centro Universitário da FEI (UNIFEI). Fundação Educacional Inaciana Padre Sabóia de Medeiros (FEI). São Bernardo do Campo , SP, Brasil
Pesq. associados:Alexandre Augusto Massote ; João Chang Junior
Bolsa(s) vinculada(s):19/12026-0 - Gerenciamento de energia elétrica em sistemas de manufatura avançada utilizando aprendizagem de máquina, BP.TT
Assunto(s):Aprendizado computacional  Manufatura avançada  Redes neurais (computação) 

Resumo

Recentes dificuldades de abastecimento pelo sistema energético brasileiro, mudanças climáticas globais, pressão pela aplicação de práticas sustentáveis e custos de geração, transmissão e distribuição de energia elétrica com perspectiva de crescimento são fatores cada vez mais presentes na pauta de discussão da sociedade atual. Diante deste cenário, diversos estudos apontam que há um potencial significativo de melhoria dos indicadores de eficiência energética na indústria de manufatura. Dessa forma, os processos produtivos atuais devem preocupar-se não somente com a qualidade dos produtos desenvolvidos, mas também com a sua sustentabilidade. Há programas computacionais de manufatura capazes de fazer o gerenciamento e a monitoração da energia consumida no processo automatizado. Estes programas estão dentro de um conceito mais amplo, conhecido como Manufatura Digital. A digitalização dos processos de manufatura é o primeiro passo para se atingir a Manufatura Avançada ou Indústria 4.0. Porém, por se tratarem de ferramentas ainda relativamente novas, há um grande potencial de estudo e contribuições de pesquisa nesse segmento. Este projeto destina-se a estudar e implementar estratégias inovadoras e eficientes de gerenciamento de energia em sistemas de manufatura, utilizando ferramentas de manufatura digital. Ainda no contexto de manufatura avançada, irá utilizar nessas soluções conceitos de aprendizagem de máquina, mais especificamente as Redes Neurais Artificiais (RNA), aproveitando o potencial dos dados que serão gerados nesse novo cenário industrial. (AU)