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Ricardo Jorge porRicardo Jorge

Telemetria o que é e para que serve

Neste artigo sobre Telemetria o que é e para que serve, será abordada a importância da coleta dos dados e status dos vários componentes que integram seu ambiente, permitindo que você entenda e conheça o que realmente ocorre, quando ocorre, por quantas vezes e, em quais circunstâncias.

O artigo abordará os seguintes aspectos sobre telemetria:

  • O que é
  • Para que serve
  • Onde aplicar
  • Qual a diferença entre telemetria e IoT
  • Resultados esperados com a telemetria

O que é telemetria?

O termo telemetria significa obter dados de uma maneira remota, ou seja, sem estar presente no local onde estes dados estão sendo gerados.

A distância deste local remoto pode ser de alguns metros até milhares de quilômetros.

É importante lembrar que a telemetria vem sendo utilizada por várias décadas e em inúmeros cenários e ambientes.

A telemetria utiliza coletores, também chamados de sensores, para obter status e dados.

Um status representa as duas condições possíveis que um elemento pode assumir, por exemplo, ligado ou desligado, aberto ou fechado.

Um dado é a representação dos valores que um determinado elemento pode assumir, exemplos:

  • Temperatura:
    • do ar,
    • do solo,
    • dos gases de exaustão de um motor,
    • do Data Center,
    • do paciente
  • Umidade:
    • do ar,
    • do solo,da sala de reunião,
    • do Data Center
  • Pressão:
    • da linha de vapor,
    • da linha de ar comprimido,
    • do combustível,
    • do óleo,
    • da água para o sistema contra incêndio,
    • arterial
  • Velocidade:
    • do sistema de ventilação
    • da esteira de transporte
  • Nível de Iluminação, natural ou artificial, incidindo em um ambiente
  • Nível de trepidação ou vibração de um equipamento
  • Contador de elementos passando pela esteira transportadora
  • Contador de pessoas passando por uma catraca
  • Percentual de renovação do ar da sala ou galpão
  • Quantidade de partidas de um motor
  • Tempo de operação de uma máquina
  • Consumo de energia elétrica, combustível ou água
  • Indicador do volume de um gás ou fluido em um reservatório

Ou seja, podemos aplicar telemetria em qualquer ambiente, quer seja industrial, residencial, comercial, agrícola, hospitalar, etc.

Para que serve a telemetria?

Toda vez que necessitamos monitorar e rastrear o estado e a qualidade de algo, precisamos coletar dados e status para sabermos se ocorreu algum desvio importante.

Através desta medição e coleta de dados e status, podemos tomar decisões e entender o comportamento real do que estamos monitorando.

Imagine um paciente em uma Unidade de Terapia Intensiva!

Como o médico poderá avaliar a evolução deste paciente, sem saber o que ocorre ao longo das horas e dos dias?

Algo similar ocorre em uma indústria, onde também precisamos obter dados sobre a produção e o comportamento dos vários equipamentos que compõem o chão de fábrica.

Onde aplicar a telemetria?

Como já vimos, a telemetria é uma coleta remota de dados e status, que pode ser aplicada a inúmeros casos, como:

  • Indústria em geral
  • Medicina
  • Cidades inteligentes
    • mobilidade urbana e semáforos inteligentes
    • iluminação pública
    • segurança pública
  • Prédios e casas inteligentes
  • Agricultura e pecuária
  • Geração e distribuição de energia elétrica
  • Logística e monitoramento de frota e mercadorias
  • Distribuição de água
  • Gasodutos e oleodutos
  • Equipamentos que ficam em locais remotos / de difícil acesso

A telemetria pode ser:

  • um serviço instalado, mantido e consumido internamente ou,
  • contratado de uma empresa especializada na prestação de serviços de medição, ou
  • utilizado por prestadores de serviço, empresas de manutenção, etc.

De posse deste conhecimento e, considerando um ambiente de produção, será possível gerenciar e planejar de forma mais adequada como utilizar melhor seus recursos, permitindo resultados mais positivos para o seu negócio, ao mesmo tempo que pode melhorar o atendimento e o relacionamento com seus clientes.

Quando consideramos o uso da telemetria na medicina, o conhecimento sobre o comportamento do paciente ao longo do tempo, permite ao médico inúmeras possibilidades para aprimorar e adequar o tratamento.

Muitas pessoas já utilizam Smartwatches que podem ser considerados coletores de alguns dados pessoais, como: quantidade de tempo em repouso ou em atividade, batimento cardíaco, pressão arterial, temperatura corporal, etc.

Pode ser que você já utilize telemetria sem perceber!

Qual a diferença entre telemetria e IoT?

Já faz algum tempo que ouvimos falar em Indústria 4.0, na Agricultura 4.0 e IoT e IIoT e a necessidade para adoção de novos padrões e metodologias para aprimorar a produção, diminuir o desperdício e otimizar seus processos de gestão.

De fato, Telemetria e IoT são a mesma coisa do ponto de vista conceitual da coleta de dados e status.

Um dispositivo IoT é comumente composto de um sensor que coleta o status e/ou os dados e opcionalmente de um atuador, que comanda algo, enquanto a Telemetria é normalmente composta por um dispositivo sensor.

Nada impede que exista um atuador junto com a telemetria.

Durante muitos anos um dispositivo de telemetria fazia apenas a coleta e enviava os dados através de um meio de comunicação que normalmente era algum tipo de rádio.

Muitos dispositivos IoT continuam fazendo a mesma coisa, mas a maioria utiliza a Internet como meio de comunicação, embora existam outras formas como, por exemplo, LoRaWan ou 5G.

Alguns dispositivos IoT, assim como os dispositivos usados em telemetria, também podem armazenar os dados para consulta futura e quando configurados desta forma, são denominados de data logger.

Sendo assim, atualmente Telemetria e IoT são formas diferentes para descrever uma coleta remota de dados e status.

Resultados esperados com a telemetria

Como já vimos, a telemetria pode e deve ser aplicada a qualquer perfil de empresa ou negócio.

Através da medição e do conhecimento da operação dos elementos e dispositivos, passamos a entender como realmente as coisas acontecem e, não somente como deveriam acontecer ou, foram projetadas e planejadas.

O uso da telemetria permite uma maior e melhor compreensão da operação dos vários elementos e dispositivos, facilitando o diagnóstico de falhas e até mesmo antecipando manutenções que passam de corretivas a preventivas.

A telemetria também se estende para outras áreas além da indústria e dois exemplos muito comuns atualmente, são a saúde e a logística.

Então, os principais resultados esperados com a implantação da telemetria são:

  • Otimização de gastos
  • Melhorias dos processos de produção e análise de causa raiz
  • Planejamento da manutenção
  • Otimização da produção

Você otimiza seu tempo e não desperdiça o tempo do cliente!

Em qualquer área ou negócio, todos esperamos por soluções e resultados positivos e não apenas desculpas!

Através do uso da telemetria ou IoT, é possível acompanhar o status e as coletas dos dados que serão utilizados para agilizar o diagnóstico e até mesmo prevenir falhas e problemas mais graves.


E você? Como faz a gestão de seu negócio?

Como acompanha a produtividade de seus equipamentos e recursos?


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Ricardo Jorge porRicardo Jorge

Como usar um Controlador Lógico Programável

Neste artigo sobre Como usar um Controlador Lógico Programável – CLP, veremos como este dispositivo versátil pode ser empregado em outras funções e locais, além da indústria onde normalmente é encontrado.

Um CLP ( Controlador Lógico Programável ), ou PLC ( Programmable Logic Controller ) é um dispositivo composto por algumas entradas ( sensores ) e algumas saídas ( atuadores ), com a possibilidade de programação que regula o que deve ocorrer com as saídas em função do estado das entradas.

Também é importante lembrar que os dispositivos CLP mais simples contam com entradas e saídas digitais, enquanto alguns modelos mais versáveis possuem entradas e saídas analógicas.

Os dispositivos digitais normalmente são usados como uma lógica SE ISTO ENTÃO AQUILO.

Ou seja, conforme o estado de uma ou mais entradas, uma ou mais saídas serão acionadas.

Existem também, ações que podem ser configuradas nas saídas independente das entradas, como por exemplo, aquelas associadas a um relógio de tempo real ( RTC ) ou por um período de tempo fixo.

Os dispositivos analógicos permitem maior versatilidade porque podem fazer a leitura de sensores que informam com maior precisão o que ocorre em cada uma das entradas e não apenas um estado ligado ou desligado.

Da mesma maneira, as saídas analógicas também permitem um controle gradual dos atuadores e não somente abrir ou fechar uma válvula, ligar ou desligar uma lâmpada, etc.

Como podemos observar, os modelos analógicos acabam utilizando uma programação mais complexa porque necessitam avaliar os vários estados de cada uma das entradas, para tomada de decisão das várias possibilidades de cada saída.

É comum que mesmo um CLP com entradas e saídas analógicas também tenha algumas entradas e saídas digitais.

CLP - PLC - Visão geral
CLP / PLC – Visão geral – Imagem obtida deste link.

Tipos de CLP

Além dos modelos com entradas e saídas digitais e analógicas, existem CLPs com IHM ( Interface Homem Máquina ) acoplada ou conectada de forma remota.

A IHM também é conhecida como HMI ( Human Machine Interface ) ou MMI ( Man Machine Interface ) que são os equivalentes em idioma inglês.

Alguns CLPs podem ser configurados para um trabalho sem qualquer tipo de supervisão e nestes casos a IHM pode não ser necessária e assim, não será instalada.

Contudo, a grande maioria dos CLPs que conhecemos e utilizamos tem algum tipo de IHM tanto para configurações específicas da instalação, como para supervisão de alguns parâmetros de operação.

Existem CLPs com interfaces de comunicação remota que permitem a configuração de parâmetros e a coleta de dados operacionais.

Para estes CLPs com interface de comunicação, normalmente são usados os protocolos Modbus e Profibus e existem casos que utilizam CanBus, além de outros protocolos e formas de comunicação implementadas por determinados fabricantes.

A relação entre CLP e IoT

Em outro artigo, já comentei sobre o uso de um CLP como um dispositivo IoT.

Um dispositivo IoT é composto de um sensor ( entradas digitais ou analógicas ) e / ou de um atuador ( saídas digitais ou analógicas ).

Olhando para a descrição de um CLP podemos observar a grande semelhança entre eles e os dispositivos IoT.

Mesmo quando um CLP só permite comunicação utilizando protocolos e meios de comunicação diferentes de uma Rede Local, ainda assim é possível utilizar um dispositivo agregador ( concentrador ou “bridge” ), permitindo a comunicação entre seu ambiente construído exclusivamente para dispositivos IoT e os CLPs já existentes.

Em alguns cenários também é possível optar pelo uso de um CLP de mercado, ao invés do desenvolvimento “do zero”, de um dispositivo IoT específico.

Isso permite a criação de sistemas de coleta e gestão bastante amplos e complexos ao mesmo tempo que pode diminuir o custo e o tempo total para implementação.

Como usar um Controlador Lógico Programável

Considerando a versatilidade de um CLP, as possibilidades de uso ficam limitadas por nossa imaginação.

Contudo, os CLPs são mais facilmente encontrados nas indústrias, onde sua aplicação teve início.

Posteriormente, com a popularização, barateamento e novas funcionalidade inseridas nos CLPs inicialmente desenvolvidos para indústria, praticamente qualquer lógica de automação baseada no uso de relés, pode ser modificada para utilizar um CLP.

Além disso, um CLP pode implementar lógica de programação muito mais complexa do que a permitida somente pelo uso de relés, já que o CLP possui um processador interno.

Através da lógica de programação, é muito mais fácil e rápido fazer adequações e correções de uso necessárias para vários tipos de ambiente.

Ao invés de refazer algumas ligações elétricas, ou até mesmo substituir alguns componentes da lógica baseada em relé, basta reconfigurar alguns parâmetros do CLP, ou até mesmo carregar um novo programa para um caso específico de uso.

Assim, um mesmo CLP passa a atender inúmeros cenários.

É importante mencionar que um CLP pode operar como o único controlar de um sistema, mas também em conjunto com outros CLPs ou ainda sendo utilizado na periferia de um sistema de automação muito mais complexo.

Quais são as principais áreas de aplicação de um CLP?

Apesar do CLP ser muito utilizado na automação industrial, é encontrado em inúmeros setores, como:

  • Indústria siderúrgica
    • Esteiras de transporte
    • Guindastes
    • Fornos
  • Indústria de vidro
  • Indústria de papel
    • Embalagem
    • Etiquetas
  • Industria têxtil
  • Indústria de cimento
  • Indústria química
    • Plásticos
    • Adubos
  • Indústria farmacêutica
  • Indústria automobilística
  • Sistema de Processamento de Alimentos
  • Usina de Petróleo e Gás
  • Sistema de energia eólica
  • Sistema de energia solar
  • Sistema de automação robótica
  • Supermercados
    • Controle frigorífico
    • Controle de iluminação
  • Mineração
  • Agricultura
    • Irrigação
    • Qualidade do solo
  • Agropecuária
    • Granjas
    • Piscicultura ( Aquaponia )
  • Pequenos negócios
  • Residências

Conclusão

A lista acima é só um exemplo e um ponto de partida para aqueles que desejam saber um pouco mais sobre as possibilidades de uso de um CLP.

Devido a versatilidade do CLP, proporcionada pela possibilidade de programação e até mesmo de configuração particular para o local onde será instalado, este dispositivo pode solucionar várias necessidades de forma rápida, simples e econômica.

E ainda poderá atuar como um dispositivo IoT em seu projeto de automação industrial ou residencial.

E você, como utiliza seu CLP?


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Ricardo Jorge porRicardo Jorge

Algumas tendências para IoT em 2022

Neste artigo sobre Algumas tendências para IoT em 2022, selecionei os pontos que tiveram mais destaque na Internet, até a data da publicação deste artigo.

Entretanto, com o dinamismo atual na implantação e pesquisa de produtos e serviços baseados em IoT e IIoT, é possível que em breve ainda mais possibilidades possam surgir.

O termo IoT, ou Internet das Coisas, refere-se a um conjunto de sensores, atuadores e softwares para conectar vários tipos de dispositivos através de uma rede de comunicação.

Esta rede pode ser a Internet ou até mesmo uma Intranet, quando os dispositivos estão dentro de uma rede privada e segregada de dados.

Estes dispositivos podem estar no ambiente residencial, empresarial ou na indústria.

No caso da indústria, utilizamos o termo IIoT para os vários dispositivos e atuadores que integram o chão de fábrica.

Vamos agora abordar algumas tendências.

Iniciativas de escritório inteligente

Com o trabalho remoto cada vez mais aceito neste cenário de pandemia, imagina-se que IoT poderá ser utilizado pelo mercado imobiliário, para agilizar, facilitar e tarifar a alocação de espaços remotos.

O uso de sistemas de monitoramento inteligente, tornará isso possível.

Rastreamento ou Acompanhamento comportamental

O monitoramento de comportamento proporcionado por IoT, oferece inúmeras vantagens para a saúde mental e segurança pessoal.

Lavar as mãos e usar máscara são exemplos de atividades que podem ser monitoradas para estabelecer um ambiente seguro.

Rastreamento de ativos e remessas

Fabricantes e empresas farmacêuticas podem compartilhar informações e se manter atualizados sobre o progresso uns dos outros por meio de dispositivos IoT, o que economizará tempo.

A monitoração de ativos também tem grande uso em hospitais para determinar a localização dos vários equipamentos móveis utilizados para diagnóstico e suporte ao paciente.

Já na indústria, pode ser usado para o acompanhamento da linha de produção e estoque.

Telemedicina e dados de localização

Os dispositivos vestíveis ou wearables junto de outros sensores IoT, ajudarão os profissionais de saúde a manter o controle dos dados do paciente em casos de doenças crônicas que requerem monitoramento contínuo.

Também, para os dados de localização, existe aplicação para monitoramento e acompanhamento de idosos.

Aumento da preocupação com a cibersegurança de IoT

Os dispositivos conectados à Internet estão crescendo exponencialmente, junto com o número de usuários e casos de uso para esses dispositivos.

Mas, à medida que essas novas soluções de IoT se desenvolvem em um ritmo tão rápido, quem está assumindo a responsabilidade de proteger os usuários e seus dispositivos contra ameaças cibernéticas?

Algumas pessoas da Área de segurança cibernética acreditam que, à medida que mais pessoas ganham acesso a dispositivos de IoT e a superfície de ataque aumenta, as próprias empresas de IoT precisarão assumir a responsabilidade pelos esforços de segurança cibernética.

Com certa regularidade, os usuários costumam baixar aplicativos em seus telefones para controlar esses dispositivos, mesmo sem ler os termos e condições de uso.

Fora isso, os usuários também fornecem senhas e dados mais confidenciais sem entender onde eles serão armazenados e como serão protegidos.

E ainda mais importante, eles estão usando dispositivos sem verificar se estes dispositivos estão recebendo atualizações de segurança.

O 5G permitirá mais possibilidades para IoT

Hiperconectividade e latência ultrabaixa são necessárias para suportar soluções de IoT bem-sucedidas.

A tecnologia 5G e sua conectividade tornará o acesso à IoT ainda mais amplo.

Atualmente, as empresas de telefonia celular e outras empresas estão trabalhando para disponibilizar a tecnologia 5G em suas áreas para dar suporte ao desenvolvimento de IoT.

Os fornecedores de tecnologia 5G acreditam que podem oferecer o melhor de dois mundos: a flexibilidade da comunicação sem fio, com a confiabilidade, desempenho e segurança de uma rede cabeada.

Segundo eles, o 5G está criando um ponto de inflexão.

Agora temos largura de banda suficiente e baixa latência para causar um impacto enorme, muito mais flexível do que uma rede com fio e ao mesmo tempo, permite um novo conjunto de casos de uso.

Demanda por gerenciamento especializado de dados IoT

Com a coleta em tempo real de milhares de pontos de dados, a estratégia de soluções de IoT concentra-se fortemente no gerenciamento de metadados sobre produtos e serviços.

Estas coletas produzem uma quantidade enorme de dados, mas nem todos os desenvolvedores e usuários de IoT começaram a otimizar e utilizar, de maneira mais ampla, os dados que agora podem acessar.

Considerando o crescimento dos dispositivos IoT por todas as partes do mundo, as empresas de tecnologia precisarão encontrar maneiras mais inteligentes de armazenar, gerenciar e analisar os dados produzidos pelos dispositivos IoT.

A maioria dos dispositivos IoT geram dados com registro de data e hora (ou séries temporais).

Com a explosão desse tipo de dado, alimentada pela necessidade de mais análises, é necessário acelerar a demanda por plataformas IoT especializadas.

Soluções IoT prontas para uso corporativo

Existe uma boa parte das empresas interessadas em investir em tecnologia IoT, mas a curva de aprendizado inicial pode ser desafiadora.

Enquanto as empresas pioneiras de IoT são forçadas a aprender à medida que avançam, muitas outras empresas estão aguardando os resultados destes aprendizados para poderem aplicar em seus negócios e casos de uso.

Alguns especialistas da Área de Nuvem e Gestão de Dados, acreditam que a próxima grande onda de adoção de IoT será em IoT empacotada ou soluções de IoT prontas para uso que oferecem funções operacionais fáceis de usar, já com análise de dados integradas.


E você? Como imagina a aplicação de IoT e IIoT para 2022?

Já tem algum projeto que possa ser colocado em prática no curto prazo?


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Ricardo Jorge porRicardo Jorge

História do Controlador Lógico Programável

Neste artigo sobre História do Controlador Lógico Programável – CLP, veremos a trajetória deste componente vital para toda indústria e fundamental para implantação da Indústria 4.0.

Um controlador lógico programável (PLC em inglês ou CLP em português) é um equipamento projetado para controlar, via um microcontrolador ou até mesmo um computador, os processos em um ambiente industrial.

Um CLP está sempre monitorando um conjunto específico de entradas e, em seguida, tomando decisões para alterar o que os dispositivos de saída farão. Neste artigo, daremos uma olhada na história do CLP.

Os CLPs são comumente usados ​​para monitorar motores ou máquinas e, são a base de um sistema de manutenção preditiva.

A manutenção preditiva permite que uma empresa de manufatura identifique possíveis falhas antes que causem grandes problemas ou resultem em um tempo de inatividade significativo.

Antes do controlador programável

Antes do CLP, a única maneira de controlar as máquinas era por meio do uso de relés.

Os relés funcionam utilizando uma bobina que, quando energizada, cria uma força magnética para colocar a chave na posição ON ( Ligado ) ou OFF ( Desligado ).

Quando o relé é desenergizado, a chave libera e retorna o dispositivo à sua posição padrão LIGADO ( NF ou NC ) ou DESLIGADO ( NA ou NO ).

Então, por exemplo, para controlar se um motor estará LIGADO ou DESLIGADO, basta conectar um relé entre a fonte de alimentação e o motor.

Assim seria possível controlar quando o motor está recebendo energia, energizando ou desenergizando o relé.

Este tipo de relé é conhecido como relé de potência ( chave contatora ou contator ).

Pode haver vários motores em uma fábrica que precisam ser controlados, então o que você faz? Você adiciona muitos relés para fazer o controle de energia.

Assim, as fábricas começaram a acumular gabinetes elétricos cheios de relés.

Mas espere, o que liga e desliga as bobinas dos relés de energia ? Normalmente são relés menores, também conhecidos como relés auxiliares.

Agora começou a ficar claro como era feito o controle antes dos CLPs e as vantagens no uso de um CLP na indústria.

A história do CLP

Em 1969, Dick Morley administrava um pequeno negócio em uma garagem e, por acaso, construiu o primeiro CLP.

Ele humildemente declara: “Estávamos construindo e não sabíamos que estávamos construindo”.

No início, Morley disse que as empresas automotivas queriam comprar o CLP por um preço cada vez menor.

Embora Morley estivesse cético quanto à viabilidade do negócio a longo prazo, um colega o convenceu a aceitar o negócio, já que o dinheiro real a ser ganho com o CLP seria no reparo e manutenção de sistemas depois de implementados.

Quatro anos depois, em 1973, Michael Greenberg projetou o primeiro CLP comercialmente bem-sucedido, que foi posteriormente desenvolvido pela Modicon para substituir a tecnologia baseada em relé para a General Motors e Landis.

Os CLPs usam lógica ladder e essencialmente trazem à vida relés físicos, temporizadores e conexões com fio.

Ao eliminar a necessidade de religamento e novo hardware para cada configuração lógica adicional, os CLPs aumentaram drasticamente a funcionalidade dos controles sem aumentar o espaço físico necessário para hardware e equipamentos adicionais.

No entanto, os CLPs originais tinham pouca capacidade de memória, não podiam lidar com entradas e saídas externas e precisavam de terminais proprietários para sua programação.

Na década de 1980, a tecnologia CLP havia feito grandes avanços.

Neste ponto, o software baseado em PC pode lidar com os requisitos de programação, a velocidade de processamento foi bastante aumentada e novos recursos estavam agora disponíveis.

Os CLPs continuaram a adicionar novos desenvolvimentos quase continuamente desde então.

Em 2001, a empresa de pesquisa de mercado ARC criou o termo controlador de automação programável ( Programmable Automation Controller – PAC em inglês) para descrever um CLP altamente avançado que incorpora software baseado em PC, interface homem-máquina (IHM ou HMI em inglês) e gerenciamento sofisticado de ativos.

À medida que essa tecnologia decolou, principalmente em organizações maiores, alguns especialistas previram a morte dos sistemas CLP antiquados.

No entanto, de acordo com a Frost & Sullivan, o mercado global de CLPs cresceu nos últimos anos.

À medida que as organizações de pequeno e médio porte buscam expandir seus mercados, os CLPs continuarão a desempenhar um papel crítico em ajudá-los a impulsionar esse crescimento.

O que um CLP faz?

As tarefas de um CLP mudaram significativamente desde seu advento em 1969.

Essencialmente, um CLP é um sistema de controle que é usado na fabricação e em outras aplicações industriais.

Seu trabalho é monitorar continuamente entradas específicas, executá-las por meio de um sistema de computador e, em seguida, gerar as saídas corretas para um processo específico.

Linhas de produção, máquinas industriais ou processos de fabricação são freqüentemente melhorados e mais eficientes com a ajuda de um CLP.

Esses sistemas são projetados para ajudar a alterar ou duplicar uma determinada operação ou processo de manufatura, ao mesmo tempo em que reúne e compartilha informações críticas para ajudar as empresas a tomarem decisões mais inteligentes.

A maioria dos sistemas CLP são modulares, o que significa que você pode personalizar os tipos de dispositivos de entrada, como sensores, bem como a forma como os dados são compartilhados no lado da saída para melhor se adequar ao seu negócio.


A norma IEC 6131-1

A norma IEC 6131-1 define as informações gerais dos controladores programáveis.

Está norma se aplica a qualquer produto que exerça função de um PLCs e os periféricos associados.

Dentro destes aspectos, a IEC 61131-3 define cinco linguagens de programação:

É comum em alguns ambientes de programação que atendem à IEC 61131-3, a presença de uma sexta linguagem de programação, conhecida como CFC (do inglês Continuous Function Chart) que não faz parte das definições da norma.

Conclusão

A tecnologia CLP tem uma longa história dentro das industrias, fornecendo uma ferramenta inovadora que tem ajudado as empresas a se tornarem mais eficientes no gerenciamento de seus equipamentos, processos e sistemas ao longo dos anos.

À medida que a tecnologia avançou, ferramentas complementares evoluíram, permitindo que as empresas expandissem o uso e as aplicações do CLP em toda a instalação.

Enquanto as empresas de pequeno e médio porte continuam a competir no mercado global, elas aumentarão o uso do CLPs e tecnologias relacionadas para crescer e prosperar no futuro.

Os CLPs atuais também podem ser considerados partes do ecossistema IoT e IIoT, podendo ser poderosos aliados na gestão do chão de fábrica.


Este artigo foi baseado no conteúdo de outros 2 artigos : artigo_1 e artigo_2


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Ricardo Jorge porRicardo Jorge

Indústria 4.0 aplicada na pequena indústria

Neste artigo sobre Indústria 4.0 aplicada na pequena indústria, será feita uma reflexão sobre como aplicar as metodologias e oportunidades da Indústria 4.0 nas pequenas empresas / indústrias brasileiras.

Para iniciar, é necessário definir o que seja uma pequena empresa.

Para o BNDES, a classificação é feita da seguinte forma :

CLASSIFICAÇÃORECEITA OPERACIONAL BRUTA ANUAL OU RENDA ANUAL
MicroempresaMenor ou igual a R$ 360 mil
Pequena empresaMaior que R$ 360 mil e menor ou igual a R$ 4,8 milhões
Média empresaMaior que R$ 4,8 milhões e menor ou igual a R$ 300 milhões
Grande empresaMaior que R$ 300 milhões
Fonte – BNDES

Outras referências sobre classificação dos pequenos negócios podem ser encontradas abaixo :

Como podemos observar, sequer a definição do que seja um pequeno negócio, empresa ou indústria, é facilmente encontrada na literatura e nos vários órgãos especializados sobre o tema.

De qualquer forma, todos sabemos que são as pequenas empresas que mais empregam trabalhadores.

Mesmo assim, poucas ações e opções de automação e modernização são ofertadas para este segmento.

Sempre que posso, participo de apresentações e debates sobre Indústria 4.0, IoT e IIoT.

Na maioria destas apresentações são mostradas fotos e até vídeos de chão de fábrica, que mais parecem um centro cirúrgico de tão organizadas e limpas que são, além de possuírem inúmeras telas para monitoração e robôs que transportam peças pelos vários estágios da linha de produção.

chão de fábrica é o local onde ficam os funcionários e as máquinas de uma indústria.

Sem dúvida, toda esta tecnologia é importante e desejável para Indústria 4.0, mas também é uma realidade um pouco distante para muitas das pequenas indústrias.

Na minha visão, o mercado tem várias e excelentes opções de IoT e IIoT para quem possa investir uma boa quantidade de recursos financeiros e também de tempo para implementação,

Já para os pequenos, a automação seria uma forma de melhorar a competitividade através da redução inicial de custos, mas de uma maneira bem gradual e que se possível, pudesse ser implementada nos equipamentos existentes.

Uma espécie de retrofit !

A pequena indústria não é vista e percebida de uma forma adequada, nas ações da Indústria 4.0

Recentemente um cliente solicitou o desenvolvimento de um software, ou melhor, um firmware para um CLP que pudesse ser amplamente utilizado na indústria para sistemas de ar comprimido.

Os objetivos, de certa forma, são ambiciosos :

  • Simplicidade na configuração e operação
  • Facilidade na obtenção e interpretação dos dados sobre a operação do CLP
  • Acesso remoto, utilizando Modbus RTU na primeira versão deste produto
    • Este acesso poderá ser interno a empresa e / ou compartilhado com a Assistência Técnica
  • Capacidade de histórico para determinar melhorias no ambiente produtivo
    • Possível redução no consumo de energia
    • Previsibilidade nos ciclos de manutenção preventiva
    • Utilização dos históricos na manutenção corretiva

Ações tais como conectar uma IHM touch a um CLP, podem trazer mais custo do que valor para a solução

Principalmente para a pequena indústria, é preciso agregar o máximo de valor na solução a ser ofertada, permitindo que este valor seja revertido em reinvestimento e conhecimento do ambiente produtivo.

Ações que apenas alteram a forma de interação do Operador com a máquina, não costumam agregar o valor necessário e desejado pelo negócio.

Um exemplo seria a substituição de um processo de partida Estrela-Triângulo por um Soft Starter ou até mesmo passar a utilizar um Inversor de Frequência.

O investimento em uma modificação deste tipo poderá refletir em economia, caso seja feita uma análise do comportamento do motor naquele equipamento.

Perguntas como :

  • Quantas vezes o motor parte por dia / hora ?
  • Por quanto tempo o motor fica ligado após cada partida ?
  • Por quanto tempo o motor fica em carga ?
  • Existe algum motor com comportamento muito diferente dos demais ?
    • É possível usar os resultados dos demais motores como linha de base ?
  • Existem problemas na minha rede elétrica interna ?
    • Meu Fator de Potência ( FP ) está correto / preciso corrigir ?

Com estas respostas, ou pelo menos parte delas, fica muito mais fácil e seguro tomar uma decisão de investimento.

Então, ao invés de instalarmos apenas uma interface bonita e talvez amigável, precisamos disponibilizar respostas para a empresa definir suas estratégias.

Permitir a coleta centralizada dos dados dos vários CLPs instalados no chão de fábrica, ao invés de forçar o Operador a ir até onde cada equipamento esteja, gera melhoria na qualidade e na segurança da operação.

Entretanto, caso seja necessário, é possível instalar uma IHM touch neste CLP.

Embora o projeto ainda esteja em fase de testes, vários pontos abordados aqui já estão operacionais.


E você que administra ou trabalha na indústria, como tem conduzido suas iniciativas para a indústria 4.0 ?

Já buscou algum sistema para automação e modernização no mercado, mas não encontrou o que precisava ?

Deixe aqui seu comentário e contribua para a melhoria da Indústria 4.0 em nosso país.

Viabilizando de forma consistente a entrada da pequena e média indústria na era da Indústria 4.0, o país cria novas oportunidades de negócios e empregos em varias frentes.


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Ricardo Jorge porRicardo Jorge

TensorFlow.js – introdução a machine learning

Neste artigo sobre TensorFlow.js – introdução a machine learning, será feita uma introdução a este poderoso Framework para machine learning ( ou Aprendizado de máquina em português ).

Até bem recentemente, apenas começar a escrever sua primeira linha de código de aprendizado de máquina exigia um grande investimento inicial em tempo e dinheiro.

A boa notícia é que para iniciar o aprendizado de máquina, nunca foi tão fácil.

Na verdade, se você está lendo este artigo, significa que já tem as ferramentas de que precisa para mergulhar de cabeça.

Agora você pode aprender a estrutura de aprendizado de máquina TensorFlow diretamente no seu navegador, usando Javascript.

O TensorFlow.js foi lançado no Google I / O 2018.

Executar o aprendizado de máquina no navegador abre um mundo de casos de uso e é uma ótima oportunidade de usar Javascript para aprender sobre os conceitos e estruturas de aprendizado de máquina.

Dando os primeiros passos

Tudo que você precisa para executar o Tensorflow.js é seu navegador WEB.

É fácil perder de vista toda a conversa sobre transpiladores, empacotadores e demais ferramentas, mas tudo que você precisa é um navegador da WEB para executar TensorFlow.js.

O código que você desenvolve localmente é o mesmo código que você poderá enviar aos usuários para executar em seus navegadores.

Se você é novo no Javascript ou se já faz um tempo desde que escreveu qualquer código de front-end, algumas das mudanças recentes nas linguagens podem confundi-lo.

Um pouco da história do Javascript

À medida que nossas expectativas para os aplicativos da web aumentaram na última década, o ecossistema de front-end explodiu em complexidade.

A linguagem Javascript, em particular, amadureceu muito como linguagem de programação, adotando uma série de mudanças com visão de futuro para a linguagem, enquanto continua a oferecer suporte a uma das maiores bases de usuários de qualquer linguagem de programação.

Novas alterações nas especificações da linguagem Javascript são referenciadas com acrônimos como ES5, ES6, ES2015, E2016.

ES significa ECMAScript e Javascript é baseado neste padrão. 5 e 6 eram tradicionalmente usados ​​para se referir a versões do padrão, mas hoje em dia os anos são usados ​​para maior clareza.

Nem todos os navegadores WEB suportam da mesma forma as várias versões de ECMAScript e alguns problemas de compatibilidade podem ocorrer.

Por que os modelos de código em JavaScript

Muitos modelos foram implementados em Python porque Python é uma escolha popular entre cientistas de dados e tem o melhor suporte em termos de funções.

No entanto, a ampla adoção do aprendizado profundo ( deep learning ) em todos os tipos de aplicativos atraiu desenvolvedores de diferentes origens em linguagens de programação.

Além disso, as práticas de implementação de modelos tornaram-se mais bem compreendidas e amplamente disponíveis, permitindo que mais desenvolvedores construam seu próprio modelo que se adapta melhor a sua aplicação.

Felizmente, o TensorFlow foi projetado para oferecer suporte a diferentes vinculações de linguagem, em particular, programação Python, C, R, JavaScript e Java ™.

Como cada linguagem oferece seu próprio conjunto de vantagens, os desenvolvedores têm seus motivos para escolher a linguagem de programação.

Portanto, é importante permitir que os desenvolvedores permaneçam com seus ambientes de programação familiares, em vez de exigir que eles aprendam uma nova linguagem.

Por que APIs de alto nível ?

Codificar um modelo em uma API de alto nível permite que você seja mais produtivo, concentrando-se no design de alto nível e evitando as porcas e parafusos da implementação de baixo nível.

O código é muito mais curto e fácil de ler e manter.

O que são os Tensores ?

Os tensores são os principais blocos de construção do TensorFlow.

Eles são contêineres de dados n-dimensionais. Você pode pensar neles como arrays multidimensionais em linguagens como PHP, JavaScript e outras.

O que isso significa é que você pode usar tensores como valores escalares, vetoriais e matriciais, uma vez que são uma generalização deles.

Cada tensor contém as seguintes propriedades

  • rank – número de dimensões
  • shape – tamanho de cada dimensão
  • dtype – tipo de dados dos valores

Conclusão : TensorFlow.js é um Framework que permite inúmeras possibilidades e neste artigo foi feita apenas uma breve introdução, deixando links para materiais que podem ser consultados para uma experiência mais completa sobre este assunto.

É importante conhecer e saber que existem várias opções, quando o assunto é “aprendizado de máquina”.


Material consultado :

Hello World with Tensorflow.js

Coding a deep learning model using TensorFlow.js

Getting Started with TensorFlow.js

Introduction to Tensorflow.js and Machine Learning


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IoT o que fazer após a instalação?

IoT e os dados dos sensores e do CLP


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Ricardo Jorge porRicardo Jorge

IoT e os dados dos sensores e do CLP

Neste artigo sobre IoT e os dados dos sensores e do CLP, abordaremos o uso adequado destas duas fontes de dados, para obtermos um conjunto poderoso de informações sobre nosso ambiente em operação.

Também poderemos perceber que existem dois caminhos possíveis para uma implementação IoT, sendo um a partir dos dados já existentes, sendo coletados pelo CLP, e os dados complementares, que serão capturados por sensores específicos.

Quando se trata de coletar dados para IIoT, devemos focar na qualidade e também na quantidade.

Necessitamos ter dados que permitam a análise e a tomada de decisões tanto no curto, como também no longo prazo.

Deep Data versus Big Data

Basta pesquisar sobre IIoT e você encontrará muitas informações sobre a utilidade de Big Data e análise preditiva.

De acordo com um artigo da Forbes, “Embora o volume, a velocidade e a variedade que o Big Data oferece possam sem dúvida revelar efeitos importantes que escapam ao olho humano e aos métodos tradicionais de pesquisa empírica, essa é simplesmente a primeira etapa no processo de criação de valiosos insights que derivam de intervenções baseadas em evidências.

Prever resultados é útil, mas explicá-los e compreender suas causas, é muito mais valioso, tanto de uma perspectiva teórica quanto prática.”

O autor, neste caso, estava se referindo aos processos de recursos humanos (RH) em sua obra, mas suas afirmações são tão válidas para o chão de fábrica quanto para o departamento de seleção e recrutamento.

Big Data consiste em capturar as vastas quantidades de dados que já estão disponíveis e analisá-los.

Em outras palavras, olhar para os dados de uma maneira diferente.

Muitos dos dados serão úteis, mas alguns não, e isto também se aplica aos resultados.

Enquanto isto, Deep Data levam essa análise a um nível mais granular.

Ao eliminar dados que não são relevantes para um determinado curso de investigação e focar em fluxos, as tendências preditivas que resultam da análise de dados profundos ( Deep Data ) tendem a ser mais precisas no geral.

Dados dos sensores versus Dados do CLP

Os dados dos sensores, são todos os dados de um sensor específico em uma máquina, considerados dentro de um período de tempo designado.

O sensor é projetado para monitorar algo específico, como uma vibração, que pode dizer ao operador que a máquina está ligada ou desligada.

Esses dados podem ou não ser significativos quando revisados ​​ou analisados.

Um CLP é capaz de extrair uma grande quantidade de tipos de dados que, juntamente com os dados do sensor, fornecem uma imagem mais completa do que está acontecendo em qualquer máquina.

Este CLP pode monitorar entradas e saídas de e para uma máquina e pode tomar decisões lógicas quando necessário, com base na programação.

Por que utilizar os dois conjuntos de dados é o ideal

A chave para análises e resultados de alta qualidade é ser capaz de ter uma plataforma que possa capturar dados profundos do CLP e também os dados dos sensores, que monitoram itens mais específicos que podem não estar disponíveis através do CLP.

Por exemplo, como observado acima, embora um sensor possa fornecer os limites de vibração em uma determinada máquina ou parte de uma máquina, os dados do CLP dessa mesma máquina, podem incluir parâmetros para sinalizar que uma falha está prestes a ocorrer na produção.

Com os dados do CLP, vem a capacidade de controlar as operações, incluindo a sequência de atividades em que uma máquina pode estar envolvida, o correto tempo para certas tarefas ocorrerem e assim por diante.

Quando os dados obtidos pelo CLP, mostram que um desses elementos programados está operando de maneira inadequada, o operador pode responder mais rapidamente do que se tivesse que investigar manualmente um problema de forma isolada.

A lógica interna ao CLP pode ser programada para garantir que os dados retornados correspondam ao estado desejado e que a máquina esteja funcionando em um nível ideal.

Isso gera uma informação mais precisa, do que apenas saber se uma máquina está vibrando ou não.

Ter os dois conjuntos de dados analisados ​​e entregues ao usuário, fornece muito mais informações do que os sensores por conta própria, permitindo ao operador a flexibilidade de coletar os dados necessários em tempo hábil para evitar paralisações dispendiosas e problemas de manutenção.

Em vez disso, o tempo de inatividade planejado e a manutenção preditiva proativa podem ocorrer, aumentando a eficiência e melhorando os resultados financeiros.

Conclusão

Existe mais de uma abordagem e metodologia para implementação de IoT / IIoT em sua empresa e para seu negócio.

Conforme o estágio no qual você esteja, ou até mesmo o nível de investimento possível e desejável, uma abordagem será melhor do que outra.

Caso já tenha CLPs e inversores instalados e queria iniciar rapidamente e com um investimento mínimo, uma opção é fazer o acesso aos dados já existentes nestes dispositivos. Isto será útil para validar seus conceitos e obter as métricas iniciais para um projeto maior e melhor definido.

Qualquer que seja o caminho adotado, o uso de IoT trará, com os devidos cuidados, os resultados esperados.


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Ricardo Jorge porRicardo Jorge

IoT o que fazer após a instalação?

Neste artigo sobre IoT o que fazer após a instalação?, serão abordados os tópicos básicos que devem ser avaliados por quem deseja ter bons resultados através da implementação de IoT.

Inúmeros são os artigos falando sobre a importância e os benefícios de IoT, mas pouco é comentado sobre o que deve ser feito após a implementação de uma solução IoT e principalmente o que deve ser preparado antes da implementação, para que tudo faça sentido e traga os resultados esperados.

IoT está relacionado com sensores e a obtenção dos dados sobre o ambiente onde estes sensores estão ou serão instalados.

De posse destes dados e com as metodologias e ferramentas adequadas, a tomada de decisão será facilitada, ampliada e melhorada.

Leia mais sobre a importância dos sensores, neste outro artigo IoT e os dados dos sensores e do CLP.

É claro que existem dispositivos IoT associados a atuadores, mas os dados são provenientes da quantidade e da qualidade dos sensores existentes em seu ambiente.

Quando falamos sobre metodologia, mesmo algo simples como 5W2H pode ser um excelente ponto de partida.

Não basta acreditar nas promessas que a tecnologia IoT trará para você ou para seu negócio.

Você precisa definir critérios para o antes e o pós implementação.

Você tomaria uma decisão importante, a partir de uma única informação?

Usando 5W2H, podemos definir alguns pontos básicos, como :

  • Who? (Quem?)
    • será o fornecedor e o responsável pela implementação
    • fará a operação deste sistema em minha empresa
  • What? (O quê?)
    • devo monitorar e automatizar em meu ambiente
  • Where? (Onde?)
    • no meu ambiente, devo iniciar a implementação de IoT
    • Você já tem CLPs e inversores que podem ser usados ?
  • When? (Quando?)
    • desejo ter os primeiros resultados desta implementação
  • Why? (Por que?)
    • preciso implementar IoT em meu ambiente
  • How? (Como?)
    • Serão implementados os sensores em meu ambiente
      • Posso utilizar os CLPs existentes
      • Devo instalar sensores “do zero”
    • Treinar minha Equipe e integrar com meu ERP
    • a implementação trará os resultados desejados
    • será feita a gestão de todo o ecossistema de IoT em meu ambiente
  • How Much?(Quanto?)
    • Qual será o ROI e o TCO desta implementação

Na lista acima, temos alguns pontos de partida para nosso estudo, mas estes pontos devem ser ajustados para cada necessidade específica.

time-money

Decisão deveria estar associada a informação!

Para ilustrar a importância dos sensores e, através de uma rápida pesquisa pela Internet, podemos ver que um veículo convencional tem entre 60 a 100 sensores.

Enquanto isso, uma aeronave conta com aproximadamente 50.000 sensores e coleta em média 2.5 terabytes de dados por dia.

Quando implementamos IoT, a coleta de dados será iniciada!

Sendo assim, o tratamento e a análise destes dados, precisam estar definidos desde o início da implementação, sob pena do processo ficar incompleto e não trazer os resultados esperados e possíveis de serem atingidos.

IoT tem total relação com o negócio e com a análise dos dados obtidos e não só com tecnologia, como muitas vezes é visto e divulgado !

Como podemos ver, é preciso estar preparado para coletar e salvar os dados provenientes das várias fontes ( sensores / CLP ), pois eles serão usados para nosso sistema de tomada de decisão.

Em uma fase posterior a coleta, estes dados serão tratados por algum processo de Big Data e serão usados para o controle dos atuadores do ambiente e, melhorando a gestão dos processos produtivos.

Posteriormente, os dados serão integrados com o ERP da empresa, para melhorar a tomada de decisão já no nível do negócio.

E você? Já definiu o que fazer, após a instalação de um sistema IoT em sua empresa?

Deixe seus comentários aqui em nosso Blog.


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Ricardo Jorge porRicardo Jorge

Modbus e Profibus os protocolos da indústria

Neste artigo sobre Modbus e Profibus os protocolos da indústria, abordaremos uma parte fundamental da Indústria 4.0, que é a infraestrutura de comunicação para os sistemas de automação e controle.

Conhecendo melhor os meios e os protocolos de comunicação existentes nos controladores utilizados na indústria, poderemos ter uma melhor visão e mais opções para integração dos processos e a possível implementação de IoT em seu ambiente.

Observação : CLP ( Controladores Lógicos Programáveis ) ou PLC ( Programmable Logic Controller ) costumam ser amplamente encontrados na indústria, associados ao controle de processos e já são usados por vários anos.

Os protocolos Modbus e Profibus na indústria.

Introdução :

Vivemos em um mundo multi protocolo e isso provavelmente não mudará tão cedo.

Cada um dos protocolos aqui abordados, Modbus e Profibus, tem seus pontos fortes e fracos.

Conhecer um pouco mais sobre eles, ajudará você a extrair o melhor de cada um, para seu caso de uso.

Uma parte importante é não esquecermos que os dois protocolos podem ser combinados para uma operação conjunta.

Introdução ao Modbus :

Considerando uma linha de tempo, o Modbus é o “avô” dos protocolos de comunicação industrial.

Ele foi originalmente projetado em meados da década de 1970 pela Modicon como uma forma de conectar dispositivos inteligentes com PLCs usando um conceito simples de mestre / escravo.

O termo “simples” é um atributo chave para o Modbus – e também sua maior força.

É fácil de implementar e fácil de usar.

Quando foi introduzido pela primeira vez, era um protocolo proprietário que apenas o Modicon podia usar. No entanto, ele foi publicado posteriormente sem royalties para que qualquer pessoa pudesse usá-lo.

Finalmente, o Modicon o tornou um protocolo aberto.

Quando foi publicado, várias empresas começaram a utilizá-lo, criando diferentes interpretações e modificações da especificação original.

Como resultado, agora existem algumas variações em uso.

O documento de especificação tem menos de 100 páginas, o que é uma boa indicação do baixo nível de complexidade do protocolo.

Em comparação, o documento de especificação do Profibus tem milhares de páginas. O termo “Modbus” normalmente se refere a um dos três protocolos relacionados :

  • O Modbus ASCII foi o primeiro Modbus e é um protocolo serial, normalmente executado na camada física RS-232 ou RS-485. Todos os escravos são pesquisados ​​sob demanda pelo mestre, e há apenas um mestre. O quadro de mensagem pode ter até 252 bytes de comprimento e até 247 endereços são possíveis. O quadro de mensagens e os códigos de função, são muito simples.
  • O Modbus RTU é, na verdade, apenas uma pequena variação do protocolo Modbus ASCII. A única diferença está na codificação dos dados. ASCII codifica a mensagem em caracteres ASCII, enquanto RTU usa bytes, aumentando assim a taxa de transferência do protocolo. Em geral, a RTU é mais popular, principalmente em novas instalações.
  • O Modbus TCP / IP foi adicionado muito mais tarde. Uma maneira simples de pensar sobre o Modbus TCP / IP é imaginá-lo encapsulando um pacote Modbus RTU dentro de um pacote TCP / IP. Há um pouco mais do que isso, mas é essencialmente isso que o Modbus fez. Como resultado, o Modbus TCP / IP também é muito simples de implementar. A desvantagem é que, por usar o protocolo TCP / IP para todas as mensagens, é lento em comparação com outros protocolos industriais Ethernet – mas ainda assim rápido o suficiente para aplicativos de monitoramento.

Como o Modbus opera

Como já foi observado, o Modbus é um protocolo mestre-escravo simples.

O mestre tem controle total da comunicação no barramento, enquanto um escravo só responderá quando for acessado ( solicitado ).

O mestre gravará as saídas e lerá as entradas de cada um de seus escravos, durante cada ciclo.

O protocolo é bastante básico. Não há nenhum requisito adicional para o escravo ou mestre ter um temporizador de watchdog para garantir que as comunicações ocorram dentro de um determinado tempo.

Os dispositivos escravos não “ingressam” na rede. Eles simplesmente respondem sempre que um mestre fala com eles.

Se o mestre nunca fala com eles, eles estão ociosos.

Também não há requisitos para diagnósticos relacionados à saúde do escravo. Se o mestre solicitar dados que não façam sentido para o escravo, o escravo pode enviar uma resposta de exceção.

Porém, se a variável do processo estiver errada ou se o dispositivo tiver problemas de funcionamento, não há nada no protocolo que exija que o escravo relate isso.

Introdução ao Profibus

Se o Modbus é o “avô” dos protocolos, então o Profibus é o jovem atleta – enxuto e rápido.

O Profibus foi projetado na década de 1990 para atender a todas as necessidades de comunicação industrial para automação de fábrica e de processo.

Tal como acontece com o Modbus, existem vários termos associados a este protocolo:

  • Profibus DP
  • Profibus PA
  • Profisafe
  • Profidrive e Profinet.

Uma maneira de visualizar como esses termos se encaixam é pensar no Profibus como um livro com muitos capítulos.

O livro se chamaria Profibus DP (Periférico Descentralizado).

Os capítulos do livro seriam chamados de Profibus PA (Automação de Processo), Profisafe para aplicações de segurança e Profidrive para aplicações de inversores de alta velocidade.

Além disso, haveria um segundo livro dos mesmos autores, denominado Profinet, com muitos capítulos, incluindo Profisafe e Profidrive.

Como o Profibus opera

O Profibus também é um protocolo do tipo mestre-escravo como o Modbus, mas com um protocolo token ring adicional para permitir vários mestres.

Além disso, ao contrário do Modbus, todos os dispositivos passam por uma sequência de inicialização durante a qual eles “entram” na rede.

Cada escravo mantém um cronômetro à prova de falhas. Se o mestre não falar com ele dentro de um determinado limite de tempo, o escravo entrará em um estado seguro; o mestre deve então passar pela sequência de inicialização novamente antes que a troca de dados possa ocorrer.

Isso, em combinação com um temporizador de watchdog no mestre, garante que toda a comunicação ocorra a cada ciclo do barramento com um determinado valor de tempo.

O mestre recebe o token, que lhe dá o controle do barramento. Em seguida, ele trocará dados com cada um de seus escravos e, quando concluído, passará o token para o próximo mestre (se houver).

O requisito de diagnósticos detalhados de cada escravo também está incluído no protocolo. Durante a troca normal de dados, um escravo pode alertar o mestre de que possui diagnósticos, que o mestre irá ler durante a próxima varredura do barramento.

Considerações sobre o uso de Modbus e Profibus

O Modbus é um protocolo muito simples, fácil de usar e compatível com o modem.

No entanto, há uma grande variação no próprio protocolo e em sua definição de camada física, o que pode criar problemas em aplicativos que envolvam vários fornecedores.

Profibus é um protocolo muito robusto que foi projetado para automatizar plantas inteiras.

Funciona extremamente bem em aplicativos de vários fornecedores, com modems e possui diagnósticos detalhados.

Ao conectar um controlador a um dispositivo inteligente em uma configuração ponto a ponto, ou se houver apenas um local remoto, o Modbus é uma solução viável.

Para situações onde há mais pontos, com diferentes fornecedores envolvidos ou onde existe um ambiente sujeito a muito ruído que possa prejudicar a comunicação dos dados, o Profibus é a melhor solução.

Aplicações integradas

Existem aplicações e usos que tem ganho popularidade e também oferece o melhor dos dois mundos.

Um exemplo de tal aplicação é usar Modbus como o transporte de dados entre um controlador mestre / concentrador de dados e utilizar uma estação remota com Profibus.

Um cenário seria a coleta de dados via Profibus que por sua vez, repassa as informações para um sistema de controle usando Modbus.

Os benefícios desse tipo de configuração são significativos.

Do lado Modbus:

  • Suporte fácil para modem ( linha discada, sistemas sem fio e celular )
  • Implementação simples

Do lado Profibus:

  • Saída padronizada e diagnósticos dos instrumentos
  • Camada física robusta
  • Instalação intrinsecamente segura, reduzindo assim os custos de instalação
  • Capacidade de se comunicar com instrumentos de campo através do barramento

As comunicações robustas do Profibus / Profinet e a facilidade de uso em aplicações e, ambientes com muito ruído e / ou de vários fornecedores o tornam um protocolo ideal para todas as aplicações industriais.

O Modbus é fácil de usar em pequenas aplicações e fornece uma boa ligação entre um sistema SCADA e o concentrador de dados.

Conclusão

Ambos os protocolos terão uma vida longa e prospera :

Profibus / Profinet para a maioria das aplicações

Modbus / Modbus TCP / IP para aplicações ponto a ponto.

Complemento

Vários dispositivos e sistemas em um ambiente industrial, podem ter tanto Modbus como Profibus disponíveis e será uma questão de necessidade ou preferência, utilizar um ou outro.

Devido a facilidade de implementação, o Modbus poderá ser um excelente ponto de partida para uma iniciativa Iot ou IIoT, baseada em recursos já instalados e prontos para uso dentro de seu ambiente.

É comum contar com CLPs, inversores e alguns tipos de sensores e atuadores, com Modbus disponível.

Isto facilita, agiliza e barateia uma implementação IoT.


Este artigo é baseado neste link.


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Séries históricas e IoT – conheça planeje e decida

O artigo Séries históricas e IoT – conheça planeje e decida fará uma introdução sobre a importânica do armazenamento adequado, dos dados provenientes dos coletores IoT.

Praticamente todo dispositivo IoT faz alguma coleta baseada em tempo, que pode ser da ordem de segundos, minutos ou horas.

Tudo depende do processo sendo monitorado e das especificações do hardware do dispositivo IoT além da forma de comunicação deste dispositivo com o ponto central para onde as coletas serão enviadas e armazenadas.

Devido a esta característica de coleta por tempo, nada melhor do que utilizarmos um sistema ( Banco de Dados ), que salve e recupere os dados de uma maneira fácil, simples e rápida, baseada no momento da coleta.

Banco de Dados de Série Histórica

Um Banco de Dados de Série Histórica, também denominado Banco de Dados de Série Temporal, é um sistema desenvolvido para um armazenamento eficiente de dados que utilizam uma referência de tempo, para sua identificação.

Esta referência de tempo é conhecida como timestamp, e costuma ser uma contagem em segundos ou até em milisegundos, à partir de uma data conhecida e / ou pré determinada.

Por exemplo, nos sistemas Linux, BSD e Unix, é a contagem de segundos desde 01/01/1970 às 00:00:00 horas UTC.

Os Bancos de Dados de Série Temporal também são conhecidos como NoSQL, embora alguns destes Bancos tenham capacidade de pesquisa através de sentenças SQL padrão.

Devido a velocidade com a qual os dados coletados podem chegar ao ponto de armazenamento, estes Bancos de Dados de Série Temporal precisam lidar com grandes volumes de dados e devem ter a capacidade de serem escaláveis para adequar suas necessidades de armazenamento e performance, conforme o ambiente necessitar.

Exemplos de uso

Podemos citar 2 exemplos práticos de uso do armazenamento de coletas IoT em bancos de Dados de Série Histórica:

  • Nosso coletor de telemetria para compressores de ar
  • O atual projeto do monitor Off-Grid

No caso do coletor para telemetria, os dados são enviados contendo informações como :

  • Timestamp da coleta
  • Temperatura do compressor
  • Tempo ativo do compressor
  • Número de partidas do compressor

Já para o protótipo do monitor Off-Grid, temos :

  • Timestamp da coleta
  • Tensão do banco de de baterias
  • Temperatura do ambiente onde estão as baterias
  • Tempo de carga da(s) bateria(s)
  • Tempo de descarga da(s) bateria(s)
  • Watts em uso ( atual)
  • Corrente ( atual)

Existem outras coletas, mas as mostradas acima são apenas um exemplo.

Um ponto a ser destacado nas coletas baseadas em tempo, é que através de pesquisas e / ou de gráficos, fica muito fácil perceber a relação entre os eventos coletados.

Isto é normalmente utilizado no que chamamos de “causa raiz”.

Com o relacionamento dos eventos, sincronizados pelo momento da coleta ( “timestamp” ) conseguimos perceber o que ocorreu antes ( “causa” ) e qual efeito gerou no sistema / ambiente.

Séries históricas e IoT

Através desta introdução, é possível notar a importãncia do correto armazenamento dos dados coletados.

Com as coletas, será possível conhecer melhor o ambiente monitorado, fazendo uma gestão adequada e tomando as ações necessárias nos casos onde existam exceções.

Parte destas ações, poderão ser automatizadas usando Inteligência Artifical e Análise dos dados ( Analytics ), permitidindo que os atuadores IoT sejam acionados para corrigir os processos em tempo real.

Observação : um dispositivo IoT pode ser composto por um coletor e um atuador, sendo o coletor responsável por coletar e enviar os dados e o atuador, responsável por acionar algum processo ( abrir / fechar uma válvula, ligar / desligar algo, etc. ).

E você, como faz a gestão de seus coletores IoT ?

Referências :

Banco de Dados Temporais

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