Entenda como a instrumentação industrial e Python atuam juntos na Indústria 4.0

Os processos industriais estão se tornando cada vez mais complexos. Manter o controle de tudo o que está operando é um fator fundamental para toda a corporação. Por isso, a instrumentação industrial, assim como a automação, tem se tornado cada vez mais presente em diferentes áreas.

Ela tem influência direta no controle de qualidade, segurança dos trabalhadores e otimização das operações, o que impacta a eficiência dos processos produtivos e no produto final. Ainda, no contexto da Indústria 4.0, ela pode ser utilizada em conjunto com outras ferramentas, como Python, para maximizar seus resultados.

Para entender melhor a importância da instrumentação industrial atual nas fábricas, vamos ver os seguintes assuntos:

• O que é a instrumentação industrial?
• Qual a funcionalidade da instrumentação industrial na indústria 4.0?
• Quais são os equipamentos utilizados na instrumentação Industrial? 

O que é a instrumentação industrial?

A instrumentação industrial é uma área da ciência que busca utilizar instrumentos de medição para melhorar o desempenho de processos produtivos industriais.

Todo processo produtivo tem variáveis fundamentais que influenciam o desempenho. São fatores como temperatura, número de repetições, tempo de produção, entre muitas outras métricas.

Assim, a instrumentação industrial serve para estudar, desenvolver e aplicar instrumentos capazes de medir esses dados com a maior precisão possível.

Dessa forma, podemos monitorar, registrar, e analisar os valores, para depois controlar e ajustar o processo para um desempenho mais satisfatório.

Uma medição eficiente resulta em um melhor desempenho da cadeia produtiva, pois permite que os processos produtivos de uma indústria sejam realizados com mais eficiência, e caso necessário, podem ser ajustados sem interrupções muito longas.

Além disso, a ideia da instrumentação industrial surgiu na década de 1940. Nessa época, os operadores precisavam abrir e fechar manualmente as válvulas de transmissão e controle pneumáticos. Portanto, viu-se a necessidade de automatizar esse processo.

Ao longo do tempo, essas tecnologias foram aprimoradas para garantir mais economia, eficiência e segurança aos processos produtivos. Hoje em dia, o monitoramento de equipamentos em tempo real permite a realização de testes e procedimentos de manutenção preventiva e corretiva das máquinas.

Isso proporciona uma maior segurança aos colaboradores, ao alertar sobre o mau funcionamento dos equipamentos, resultando em economia. Os gastos com reposição de peças e substituições desnecessárias são reduzidos, e consequentemente, temos uma produção mais precisa e de alta qualidade.

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Qual a funcionalidade da instrumentação industrial na indústria 4.0?

A instrumentação industrial tem um papel muito importante para a indústria 4.0. Com a evolução tecnológica, podemos desenvolver sistemas autônomos que tomam decisões baseadas nas informações recebidas por sensores.

A Indústria 4.0 está mudando vários conceitos da automação e instrumentação industrial. O destaque das máquinas inteligentes com autonomia aprimorada, a importância crescente do Big Data e integração total com tecnologias de última geração, como a computação em nuvem, estão expandindo os horizontes.

Isso fica bastante evidente quando consideramos a Internet das Coisas Industrial (IIoT), que conecta maquinário industrial em uma rede local para comunicação máquina a máquina (M2M) em tempo real e fornece um fluxo constante de dados de sensores para análise.

Por isso, a instrumentação industrial é muito importante. Quanto mais a coleta de dados for precisa e rica, mais evoluído será o processo. A capacidade de medir diferentes informações ajuda a criar sistemas cada vez mais complexos. Afinal, os dispositivos IIoT usam informações para otimizar as operações.

É aqui que entra a importância de linguagens de programação como Python. Quando olhamos para os pontos fortes dessa linguagem de programação, observamos algumas vantagens claras para IIoT.

Mais do que qualquer outra funcionalidade, Python é conhecida por sua capacidade de lidar com grandes conjuntos de dados.

Isso significa processar os dados obtidos pelos dispositivos da instrumentação industrial e tomar atitudes baseadas nessas informações, seja por um operador humano quanto por um sistema de inteligência artificial.

Uma das áreas que Python exerce maior influência é no aprendizado de máquina (ML), um ramo da inteligência artificial (IA) onde algoritmos aprendem de maneira autônoma a partir da interpretação de dados.

É importante destacar que as aplicações industriais dessa tecnologia incluem manutenção preditiva e robótica autônoma.

Em um modelo de sistema de manutenção preditiva, os dados captados pelos sensores são enviados para a nuvem, onde são usados para treinar um algoritmo de machine learning.

Dessa maneira, quando o código estiver pronto, ele pode analisar dados para informar quando uma máquina provavelmente quebrará.

Assim, podemos ver a importância de Python para instrumentação industrial e Indústria 4.0. Afinal, a primeira é uma linguagem perfeita para processar os dados, e a segunda possibilita a obtenção das informações que serão utilizadas para aprimorar os processos.

Embora Python não seja tão utilizado para controlar hardware robótico ou fazer interface direta com máquinas, isso não significa que a linguagem de programação não tenha aplicações industriais.

Quando observamos as características da Indústria 4.0, vemos que a utilização de dados é seu principal aspecto. E é por isso que precisamos do Python: para lidar com os enormes volumes de dados sendo gerados e para oferecer suporte ao controle dos processos.

Quais são os equipamentos utilizados na instrumentação Industrial? 

Os equipamentos utilizados na instrumentação industrial ficam espalhados ao longo das máquinas do processo produtivo, coletando informações da produção ou status das máquinas. Entre os principais tipos de equipamentos, temos:

Transdutor

Um transdutor é um conversor de energia.  Ele transforma um parâmetro físico, como energia elétrica, mecânica, óptica ou térmica em um sinal elétrico. Ele se refere principalmente a sensores ou detectores.

Transmissor

O transmissor, por sua vez, transforma as informações recebidas pelo transdutor em um sinal amplificado, ou seja, altera a sua escala ou grandeza.

Indicador

O indicador, por fim, é utilizado para informar a medição recebida pelo transmissor, que pode ser analógica (geralmente apresenta um ponteiro e uma escala graduada na qual podemos ler o valor da variável), ou digital (indicam a variável em forma numérica com dígitos ou barras gráficas).

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Graças às características de programação moderna e volátil, o Python se tornou a linguagem queridinha dos cientistas de dados. Como a área trabalha com grandes volumes de dados, o famoso Big Data, a principal função da linguagem é ajudar a transformar dados em informações úteis para empresas e negócios.

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