M&I Electric - Tecnologia · PDF filesoftware de programação ao invés de se refazer toda a fiação dos painéis de controle, como era no caso da lógica de relés. O primeiro PLC

M&I Electric

Automação, Disponibilidade e Confiabilidade

Empowering Energy™

Junho 2017

ABRESIN

julio_000

Retângulo

julio_000

Retângulo

julio_000

Texto

EP 010

julio_000

Retângulo

julio_000

Texto

Esta apresentação teve a autorização da M&I Electric Brazil para publicação no site da TECÉM, www.tecem.com.br, em 05/07/2017

AC & DC Motors

Low & Medium Voltage

Generators & Alternators

Remote Monitoring &

Diagnostics

Diagnostics, Maintenance

& Repair

Complete Field &

Workshop Services

Maintenance Contracts

Systems Upgrades

Level 1 and 2

3D Simulators for Industrial

Applications

Energy Efficiency

Data management &

historian

Decision Support Systems

Metal, Mining and General

Industries

Substations Revitalizations

Electrical Studies

Control & Protection

Systems

Inspection, Tests,

Commissioning & Startup

Protection Relays

Calibration

Switchgears, Circuit

Breakers Retrofit

Hot Line Services

Maintenance Contracts

Automation & ControlR.M & TransformersDrives Systems

AC & DC Drives

Low & Medium Voltage

Drives & Rectifiers Control

Upgrades

Remote Monitoring &

Diagnostics

Consulting

Training

Repairs & Spares

Power Systems

Our Service Scope

24/7 Services

Sistemas de Automação

A automação baseia-se na aplicação de dispositivos que substituam o

trabalho humano por sistemas de produção automáticas. Pode ser

residencial, predial, comercial ou industriai;

A automação de processos industriais traz benefícios inegáveis em relação

ao aumento da produtividade, redução de custos e melhoria da qualidade de

uma forma global.

De forma geral, os processadores e computadores são ferramentas

essenciais na implementação de sistemas automáticos de produção. Estas

áreas estão em constante evolução em função de novas tecnologias que

introduzem a cada ano novos materiais, novas arquiteturas e configurações

para a construção de dispositivos e equipamentos.

Sistemas de Automação

Os sistemas de produção automatizados, em sua forma mais ampla, são

distribuídos em suas principais camadas, que são:

• Instrumentação de Campo;

• Controle;

• Supervisão;

• Otimização;

• Gestão;

• Integração.

A norma ISA S-95 define fluxos de dados, funcionalidades, interfaces. A S-95

divide o sistema em diferentes níveis – instrumentação, controladores,

sistemas de operação, sistemas de gestão de operação, MES, ERP e até o

BI.

A norma S-95 não aborda a questão da segurança da informação, o que é

abordado pela norma S-99 para garantir que a troca de informação entre os

vários sistemas permaneça inviolável.

Pirâmide de Camadas da Automação

Camada de Instrumentação de Campo (1.1)


Camada de Instrumentação de Campo

A camada da base da pirâmide é denominada camada de instrumentação de

campo. Ela é composta por:

• Sensores, que executam as medições das diversas grandezas físicas que

estão presentes no processo produtivo;

• Transdutores, que convertem os diversos sinais fornecidos pelos sensores

em grandezas elétricas padronizadas para que possam ser processadas

pelos dispositivos da camada de controle;

• Atuadores, que modificam os valores de grandezas físicas que fazem parte

do processo produtivo, a partir de ordens provenientes da camada de

controle.

A confiabilidade dos sinais das variáveis medidas e controladas e a

performance dos elementos finais de controle (atuadores) é indispensável

para o bom desempenho do processo. Esta confiabilidade só é alcançada por

meio de um bom projeto de instrumentação.


A instrumentação de campo é uma área de interface crítica entre o processo

e o sistema de automação, tornando necessário uma ação integrada entre

projeto, manutenção e operação para garantir a fidelidade dos sinais para as

funções de regulação e controle avançado.

Tecnologias Notáveis na Camada de Instrumentação de Campo:

Dentre as principais tecnologias que podem ser utilizadas para

implementarmos uma estrutura de “Smart Maintenance” podemos citar:

• Redes Industriais de Comunicação;

• Transmissores Wi-Fi;

• Gerenciamento de Ativos de Instrumentação;

• IIoT / Industrie 4.0.

Camada de Controle (2.1)


Camada de Controle

Esta camada é composta por dispositivos que executam programas

aplicativos customizados que recebem os sinais e grandezas medidas no

campo, avaliam condições dos intertravamentos e malhas de controle e

controlam equipamentos e variáveis físicas do processo por meio dos

atuadores.

Os principais componentes da camada de controle são:

• PLCs - Programmable Logic Controllers;

• PACs - Programmable Automation Controllers;

• DCS - Distributed Control Systems;

• Sistemas Híbridos;

• RTUs - Remote Terminal Units;

• Single-loops e multi-loops;

• Controladores hidráulicos;

• Controladores pneumáticos.


Estratégias de Controle

Uma estratégia de controle realiza uma comparação entre o valor real da

grandeza de saída do processo com a grandeza de referência (valor

desejado), calcula o desvio entre elas e produz um sinal de controle que

reduzirá o desvio a zero ou a um valor pequeno. A maneira pela qual o

controlador produz o sinal de controle é chamada ação de controle.

De modo geral, os controladores industriais utilizam eletricidade ou fluido

pressurizado, como óleo ou ar, como fonte de energia. Os controladores

também podem ser classificados, de acordo com o tipo de fonte de energia

empregada na operação, como controladores pneumáticos, controladores

hidráulicos ou controladores eletrônicos. A espécie de controlador a ser

utilizada deve ser decidida com base no tipo de processo a controlar e nas

condições de operação, incluindo considerações como segurança, custo,

disponibilidade, precisão, confiabilidade, peso e dimensão.


PLC

O PLC foi inventado em 1968 por Richard (Dick) Morley em resposta as

necessidades da indústria automobilística americana para, em princípio,

substituir milhares de relés, temporizadores e sequenciadores de cames.

A grande vantagem seria que os PLCs poderiam ser reconfigurados via

software de programação ao invés de se refazer toda a fiação dos painéis de

controle, como era no caso da lógica de relés.

O primeiro PLC foi chamado de Modicon, um acrônimo para MOdular DIgital

CONtroller.

A indústria automobilística ainda é um dos maiores usuários de PLCs.

Alguns PLCs de Mercado

• Siemens - S7-300 / S7-400 / S7-1200 / S7-1500;

• Rockwell - ControlLogix / CompactLogix / MicroLogix;

• GE - Rx3i / Rx7i;

• Schneider - Premium / Quantum / M340 / M580.



PAC

0 termo Programmable Automation Controller (PAC) tem sido utilizado nos

últimos anos por algumas empresas que reivindicam a criação do mesmo.

A inexistência de uma norma ou entidade que defina as características e

funções que determinem se um equipamento pode ser chamado de PAC faz

com que muitos fabricantes utilizem este termo de forma inapropriada, como

ferramenta de marketing para CLPs tradicionais que possuam algumas

características mais modernas. O termo refere-se a controladores mais

poderosos, mas o termo PAC continua a ser impreciso, com fabricantes e

analistas tendo cada qual a sua versão para o termo.

Para aumentar a imprecisão, não existe diferença física entre um CLP

tradicional e um PAC.

Como definição, um PAC (Programmable Automation Controller) é um

controlador compacto que combina as características e capacidades de um

sistema de controle baseado em PC com aquelas de um típico PLC.


PACs são utilizados mais frequentemente para as tarefas de controle de

processos, aquisição de dados, monitoração remota de equipamentos, visão

de máquina (machine vision) e controle de movimento (motion control).

Além disso, como eles se comunicam por meio de protocolos de rede

populares como TCP/IP, OPC (OLE for Process Control) e SMTP, PACs são

capazes de transferir dados das máquinas que eles controlam para outras

máquinas e componentes em um sistema de controle baseado em redes ou

para software aplicativos e bancos de dados.


Características de um PAC:

Funcionalidades multi-domínio: disponibilidade de funções de domínios

diferentes (lógica, movimento, controle PID) no software, sem a necessidade

de processadores, módulos ou softwares adicionais. Capacidade de gerenciar

E/S analógicas e digitais e trocar informações com outros dispositivos

simultaneamente;

Plataforma de desenvolvimento única: existência de uma camada de

software entre o sistema operacional e os aplicativos de usuário. Como esta

camada é separada do hardware, é possível, com poucas modificações,

transpor o código para outros dispositivos;

Ferramentas de software orientadas a processos: utilização de

ferramentas de desenvolvimento gráficas de alto nível, que permitam o

desenvolvimento através do fluxo de processos, facilitando a tradução do

conceito do processo em código;


Características de um PAC:

Arquitetura aberta e modular: para atender às várias aplicações industriais

diferentes e facilitar a customização, deverá possuir características modulares

de hardware para permitir a escolha apenas dos módulos necessários;

PACS vs PLC:

Apesar do PAC - Programmable Automation Controller - realizar tudo o que o

controlador tradicional faz e possuir inúmeras características adicionais, a

aplicação em que o controlador será utilizado é que irá determinar qual

tecnologia é a mais indicada.

PAC ou CLP?

A pergunta não é qual o melhor, mas do que você precisa...


DCS

Existe um consenso de que o DCS começou com a introdução do Honeywell

TDC 2000 em 1975 no mercado. Ele foi o primeiro sistema a utilizar

microprocessadores para realizar controle digital direto (DDC - Direct Digital

Control) de processos como parte integrante do sistema.

Esta arquitetura distribuída foi revolucionária, introduzindo a comunicação

digital entre os controladores, estações de operação e demais elementos

distribuídos pelo sistema.

Sistemas de controle de processo baseados em computadores antes do TDC

2000 eram principalmente coletores de dados e sistemas de alarme com o

controle do processo sendo realizado por controladores pneumáticos de

malha e controladores PID eletrônicos trabalhando de forma autônoma

(standalone).

Alguns DCS

• Yokogawa – Centum CS 1000 / 3000

• Emerson - DeltaV;

• ABB – 800xA / Symphony / Freelance;

• Schneider Invensys - Foxboro Evo / I/A series.




PLC vs DCS

A ideia de se utilizar um sistema baseado em PLC ao invés de um sistema de

controle distribuído (DCS) tornou-se uma discussão técnica e filosófica dentre

os profissionais da indústria.

Sistemas de Controle Distribuído (DCS) tem sido a solução preferencial para

a automação de processos mas hoje em dia muitos fabricantes de PLCs

estão perseguindo este nicho de mercado com o argumento de que uma

única arquitetura integrada baseada em PLCs e/ou PACs é a melhor

abordagem para a automação complete de uma planta industrial.

Em contrapartida, existem fabricantes de DCS que tem ofertado produtos

como PLCs e PACs. O argumento por trás desta oferta é que melhor do que

um sistema baseado em PLCs é um DCS para as funções de processo e

PLCs para as funções discretas, todos integrados em uma única arquitetura

para toda a planta.

A premissa é oferecer o melhor dos dois mundos.


A maioria das plantas industriais de processo possuem hoje tanto DCSs

quanto PLCs instalados.

Um DCS geralmente controla e gerencia a automação de processos, com

centenas de malhas de controle, típicas das indústrias farmacêuticas,

petroquímicos e químicos.

PLCs são utilizados para controlar a automação de manufatura, típica das

indústrias automobilísticas, manuseio de materiais, tratamento de água e

esgoto, controle de sequências de equipamentos e motores.


Configuração vs Programação

O DCS, desde a sua concepção, foi projetado para ser configurado, ao

contrário dos PLCs, que começaram como um modelo de programação geral.

A configuração de um DCS utiliza objetos de controle padronizados que são

automaticamente conectados ao faceplate associado, simplificando a

configuração e promovendo a padronização.

Quando se está configurando um tag, tudo que é necessário é conectá-lo a

um ponto de E/S de campo e aplicar a lógica de alarme, histórico, controle de

versão e outras funções, reduzindo o tempo de desenvolvimento e

aumentando a qualidade. Por exemplo, se você tem uma válvula de duas

entradas e uma saída, há uma biblioteca de blocos de funções de modo que

você não tem que criar a lógica do zero. Os fabricantes de PLC tem estado

desenvolvendo novos softwares de configuração que possam prover este

nível de integração.


Embora PLCs tenham se tornado mais poderosos, eles ainda são baseados

em arquiteturas de componentes dispersos, permitindo que funções possam

ser facilmente adicionadas com hardware e software.

Por exemplo, um histórico pode ser adicionado a muitos produtos de PLC

acrescentando-se um módulo ao chassis, que coletaria dados dos

controladores, mas a comunicação do histórico seria feita por meio de uma

conexão Ethernet separada.


Integração com o Empreendimento

A integração com o empreendimento está se tornando cada vez mais

importante para melhorar as operações e maximizar o gerenciamento de

ativos.

Os sistemas de controle baseados em DCS estão integrados ao

empreendimento a anos, de acordo com o Modelo Purdue e mais

recentemente com a norma ISA 95. Este nível de sofisticação veio mais tarde

para as aplicações baseadas em PLC.

Virtualmente todos os softwares dos fabricantes de PLC e DCS se baseia

nas tecnologias da Microsoft com interfaces de software padronizadas para a

troca de informações com o ambiente de negócios corporativo.


Gerenciamento de Ativos

O gerenciamento de ativos está se tornando mais e mais importante e os

PLCs e DCS estão disputando entre si para fornecer integração de software

para a faixa complete de dispositivos.

APC (Advanced Process Control)

A otimização de processos é outra área onde os PLCs tradicionais possuem

alguma desvantagem em relação aos DCS, que tipicamente oferecem um

conjunto de ferramentas para a otimização de malhas e alternativas mais

avançadas para melhorar a performance do controle PID. Entretanto, os

PLCs estão cada vez mais incorporando estas funções as suas capacidades

de controle.


Otimização Global da Produção

Modelagem de software em tempo real e otimização de controle é outra

função emergente sendo fornecida pelos fabricantes de DCS para permitir

que se alcancem níveis de eficiência operacional mais altos.

Este nível de otimização se refere ao controle multivariável baseado nos

objetivos de gerenciamento do negócio em tempo real, informações dos

níveis de matérias-primas, demanda produtiva e custos energéticos, tudo em

um esforço para otimizar os lucros da unidade produtiva.

Sistemas baseados em PLC estão ofertando este nível de otimização global

por meio de módulos ou complementos de software (add-ons) acoplados ao

núcleo de software do sistema SCADA associado.


Sistemas do Tipo Package Unit ou em Skid

PLCs montados em skid ou embutidos em sistemas autônomos criam

problemas para os sistemas de controle e automação.

Sistemas autônomos ou em skid são unidades que vem prontas de fábrica

para fornecer uma função específica para uma planta industrial.

Os controles e a automação de um skid se tornam parte de uma planta da

mesma forma que o sistema de controle principal instalado.

O problema é que muitos fornecedores de sistemas em skid normalmente

padronizam a marca ou o modelo de PLC instalado em seus fornecimentos e

o restante da planta pode estar utilizando uma outra marca ou modelo.

Idealmente, o sistema de controle de processo da planta possui interfaces

multi-protocolo eficientes para todos os PLCs de mercado. Estes subsistemas

que fazem interface com o Sistema principal geralmente necessitam de mais

engenharia de campo para configurar e manter do que o sistema de controle

principal.


Comunicações na rede de controle / sensores

A necessidade de se conectar a múltiplas redes industriais é primordial e

virtualmente todas as plantas de processo utilizam múltiplas redes industriais

discretas e de processo. incluindo DeviceNet, Profibus, PROFINET,

EtherNet/IP, Modbus TCP, HART e Foundation Fieldbus.

Sistemas baseados em DCS possuem sofisticadas interfaces integradas para

Foundation Fieldbus e HART além de interfaces adequadas para outras redes

de automação industrial.

Sistemas baseados em PLC normalmente possuem interfaces menos

sofisticadas para Foundation Fieldbus e HART. Em muitos casos, estes

sistemas se baseiam em soluções de hardware e software de terceiros (third

party) que requerem um pouco mais de trabalho.


Curiosamente, a interface com as redes discretas pode ser um problema no

caso dos sistemas baseados em PLC, já que existem muitos padrões e os

grandes fabricantes otimizam a interface e o software de configuração para

os protocolos sob a sua bandeira e fornecem interfaces pobres para para os

protocolos concorrentes. Estas interfaces para outros protocolos são

normalmente fornecidas por terceiros cuja configuraçãp de software é mais

incômoda.


Rede Principal do Sistema (Backbone Network)

As redes dos sistemas DCS possuem normalmente hardware Ethernet

padrão mas utilizam protocolos proprietários de alta performance que

possuem suporte nativo para a redundância. Em sistemas DCS, as redes de

processo (Foundation Fieldbus, HART) e as redes orientadas a PLC

(DeviceNet, Profibus, Modbus, etc.) são conectadas a controladores, que por

sua vez são conectados a rede principal do DCS.

Os sistemas PLC utilizam protocolos abertos projetados para atender uma

ampla gama de aplicações, incluindo sinais discretos simples, controle de

movimento sincronizado, controle de motores e de processo.

Muitos sistemas de controle de processos necessitam de redundância para

E/S. controladores, redes de comunicação e servidores de IHM ém vários

níveis. O nível de redundância do controlador para aplicações nas camadas

superiores é uma novidade recente para os fabricantes de PLCs, que

continuam a adicionar mais e mais opções de redundância.


Os sistemas DCS geralmente possuem soluções de redundância de

implementação bem mais simples porém as organizações responsáveis pelos

padrões abertos de rede como ODVA e PI International definiram soluções

para os seus protocolos, particularmente com as iniciativas para segurança

de máquinas em rede.

Uma vantagem frequentemente citada pelos fabricantes de PLC é que todas

as funções de controle podem ser conectadas a uma rede Ethernet principal

(controle de processos, controle discrete, controle de movimento, segurança,

etc.).


Sistemas Híbridos de Controle

Dando continuidade a velha disputa PLC vs DCS, os fabricantes de PLCs,

objetivando criar uma única arquitetura de controle para a planta industrial

inteira, desenvolveram cada qual seu DCS, construído em torno de sua

plataforma de hardware e software, os Sistemas Híbridos.

Sob este aspecto, a decisão passaria a ser entre as ofertas dos novos DCS

baseados em PLCs e as ofertas dos DCS tradicionais.

Alguns Sistemas Híbridos

• Siemens - PCS7;

• Rockwell - Plant Pax;

• GE - Proficy;

• Schneider - PlantStruxure.




Tecnologias Notáveis na Camada de Controle:



• Redes Industriais de Comunicação;

• IEC 61133-3;

• IEC 61850 para sistemas elétricos;

• IIoT / Industrie 4.0.

Camada de Supervisão (3.1)


Camada de Supervisão

A camada de supervisão é composta por computadores que executam

softwares aplicativos cuja função é permitir ao operador a visualização do

processo produtivo.

Estes sistemas são denominados sistemas SCADA - Supervisory Control

And Data Acquisition e dispositivos para visualização em campo ou IHM -

Interface Homem-Máquina.

São os sistemas de supervisão de processos industriais que coletam dados

do processo produtivo originados dos dispositivos da camada de controle,

formatam estes dados, e apresentam os mesmos ao operador em uma

grande variedade de formatos.

O objetivo principal dos sistemas de supervisão é propiciar uma interface de

alto nível entre o operador e o processo, disponibilizando informações em

tempo real dos eventos e alarmes da planta.


Estes sistemas possibilitam o desenvolvimento de aplicativos gráficos que

representam, através de desenhos, a dinâmica do processo além de fornecer

funcionalidades como:

• Telas sinóticas gráficas;

• Janelas de comando e diagnóstico;

• Curvas de tendência;

• Receitas;

• Relatórios;

• Alarmes;

• Drivers de comunicação;

• Segurança.





Atualmente, os sistemas de supervisão oferecem três funções básicas:

• Funções de supervisão:

Incluem todos as funções de monitoramento do processo tais como: sinóticos

animados, gráficos de tendência de variáveis analógicas e digitais, relatórios

em vídeo e impressos, etc.

• Funções de operação:

As funções de operação incluem: ligar e desligar equipamentos e sequências

de equipamentos, operação de malhas PID, mudança de modo de operação

de equipamentos, etc.


• Funções de controle:

Controle DDC ("Digital Direct Control")

Alguns sistemas de supervisão possuem uma linguagem que permite definir

diretamente ações de controle, sem depender de um nível intermediário de

controle representado por remotas inteligentes. Todas as operações de

entrada e saída são executadas diretamente através de cartões de I/O

ligados diretamente ao barramento do micro, ou por remotas mais simples.

Os dados são amostrados, um algoritmo de controle (um controlador PID por

exemplo) é executado e a saída é aplicada ao processo (ação direta sobre

uma variável manipulada).

A utilização de controle digital direto só é possível quando a velocidade

do processo assim o permite.

Em alguns casos, os requisitos de confiabilidade tornam

desaconselhável este tipo de solução.


Características esperadas de um Sistema de Supervisão:

Tempo reduzido de inicialização, desligamento e transições;

Tempo reduzido de inatividade e erros;

Tempo reduzido de treinamento;

Ambiente de trabalho que minimize a fadiga do operador;

Boas ferramentas para o desenvolvimento das aplicações;

Alta disponibilidade;

Confiabilidade.


Boas Práticas no Desenvolvimento de Sistemas de Supervisão:

Destaque informações importantes;

Forneça informações e não apenas dados;

Utilize gráficos;

Forneça limites visíveis para as ações do operador;

Coloque-se no lugar do operador;

Agrupe dados que estejam relacionados;

Use cor, movimento e som com moderação;

Use representações analógicas;

Crie uma hierarquia para as informações;

Forneça navegação rápida.


Códigos e Normas:

Como consequência de pesquisas sobre a influência dos fatores humanos em

acidentes industriais, as pessoas na indústria estão utilizando novos padrões

de ergonomia, centralização de design, ou HMI de alto desempenho em

sistemas de interface homem máquina.

Pesquisadores profissionais de automação estão estabelecendo novos

práticas para HMIs que são claras, consistentes, dão contexto e fornecem

feedback real para as ações do operador:

O link a seguir apresenta uma explicação básica sobre situational awareness,

um dos pilares do conceito de IHM de alta performance:

http://www.adroit-europe.com/HpHmi

• A NASA Ames Research Center mantém pesquisa de dados sobre ciência

da cor e uso em exibições de informações

http://colorusage.arc.nasa.gov/index.php

http://www.adroit-europe.com/HpHmi


• O Centro de Desempenho Operacional publica investigação sobre as

competências, formação e assim como sistemas de automação e alarmes.

http://operatorperformance.org/research-projects-center-operator-

performance.asp#completed_research

• Orientações do Consórcio ASM, Effective Operator Display Design, foi

publicado em 2008 e inclui Diretrizes para displays, navegação, texto e

números, interação do operador com displays, prioridades de alarme, sons,

aparência física, treinamento do operador e metodologia de desenvolvimento

de IHM.

http://www.amazon.com/Effective-Operator-Display-Design-

Consortium/dp/1440431647/

• A International Society of Automation (ISA) estabeleceu um comitê sobre

interface homem máquina em indústrias. O primeiro esboço destas normas

(ISA101) está atualmente em revisão.

http://www.isa.org/MSTemplate.cfm?MicrositeID=1142&CommitteeID=689

9


Tecnologias Notáveis na Camada de Supervisão:



• Padrão OPC;

• Acesso via Web.

Camada de Otimização (4.1)


Camada de Otimização

O principal objetivo da camada de otimização é conseguir os melhores

índices de desempenho a partir de pequenas modificações nos recursos

instalados (equipamentos e instrumentos), sendo que as mudanças mais

significativas ocorrem nas práticas operacionais. Os resultados alcançados

com a otimização são a redução dos custos, o aumento da quantidade

produzida e a melhoria da qualidade dos produtos.

Os sistemas de otimização contam atualmente com diversas tecnologias e

ferramentas das quais podemos relacionar as mais utilizadas:

• Modelos Matemáticos;

• Sistemas Especialistas;

• Lógica Nebulosa;

• Redes Neurais;

• Controle Avançado.


Modelos Matemáticos

Um modelo matemático reproduz a dinâmica de um processo real através de

funções de transferência. Um bom modelo permite a realização de

simulações a fim de verificar o comportamento do processo para entradas

específicas, sem ter que necessariamente, submeter o processo real a tais

circunstâncias.

Modelos matemáticos de sistemas reais podem ser obtidos a partir das

relações físicas entre suas variáveis ou identificados a partir da resposta a

estímulos conhecidos. Definimos, desta forma, duas maneiras de se obter

modelos:

• Modelagem de Sistemas, onde a partir das relações físicas do sistema

real se equaciona o modelo, é feita a linearização e em seguida a

simplificação do mesmo. O modelo assim obtido passa então por um

processo de validação;

• Identificação de Sistemas, onde se aplicam sinais de entrada

padronizados ao sistema e, através da análise dos sinais de resposta

obtidos, se determina a função de transferência que apresentar o menor

desvio em relação à saída real.


Sistemas Especialistas

Um sistema especialista é um programa computacional, desenvolvido a partir

do conhecimento de um ou mais especialistas (peritos) para resolver

problemas num domínio restrito. O conhecimento extraído do especialista é

formalizado e codificado numa Base de Conhecimento.

A utilização de um sistema especialista para resolver um problema consiste

em manipular este conhecimento através do uso de silogismos lógicos,

derivando novos conhecimentos, estendendo assim a Base de

Conhecimento.

Sistemas especialistas são utilizados para resolver problemas para os quais

não existe uma solução algorítmica viável. Tais problemas envolvem,

geralmente, conhecimento extenso, frequentemente difuso e empírico. Uma

outra característica importante da classe de problemas abordáveis pelos

sistemas especialistas é o papel importante desempenhado pelo

conhecimento heurístico disponível sobre o problema.


Dentre as principais vantagens de se utilizar um Sistema Especialista

podemos citar:

• possibilidade de preservar a perícia;

• possibilidade de utilização do conhecimento do especialista em ambientes

inóspitos e a qualquer hora do dia;

• aplicação em ferramentas para treinamento;

• facilidade de atualização e utilização do conhecimento.


Lógica Nebulosa (Fuzzy)

A Lógica Fuzzy possui uma estrutura que incorpora mecanismos de inferência

humanos, sendo bastante adequada ao desenvolvimento de sistemas de

controle inteligentes, permitindo que o conhecimento de peritos possa ser

traduzido de maneira direta em algoritmos de controle e decisão.

A solução de um problema algumas vezes pode ser encontrada mesmo que

as informações ou o modelo descritivo seja incompleto. O preço pago pela

solução obtida com pouca informação é a incerteza e imprecisão da resposta:

se por um lado conseguimos resolver um problema partindo de um conjunto

incompleto de informações, teremos sempre uma solução com algum grau de

imprecisão. Assim, existe uma relação direta entre o conjunto das

informações que descrevem um sistema (modelo) e a precisão da solução.

Quanto mais completas forem as informações, mais precisa será a

solução.


Redes Neurais

Como os sistemas nebulosos, as redes neurais são também aproximadores

universais. São capazes de mapear, com precisão arbitrária, um vetor X do

espaço RN em um vetor Y do espaço RM.

A unidade básica da rede neural é o neurônio, cujo modelo é mostrado na

figura abaixo:


Controle Avançado

Como estratégias de controle avançado vamos abordar :

• Controle Multivariável;

• Controle Adaptativo;

• Controle Preditivo.


Controle Multivariável

Em problemas práticos de controle, muitas vezes é necessário se controlar

simultaneamente várias variáveis de saída em função do estado de inúmeras

variáveis de entrada (Multiple Input – Multiple Output, MIMO).

A necessidade de satisfazer requisitos cada vez mais rigorosos quanto ao

desempenho de sistemas de controle, o aumento de complexidade dos

sistemas e a facilidade de acesso aos computadores de grande porte

alavancaram o desenvolvimento da teoria de controle multivariável, iniciada

por volta de 1960, como uma nova forma de analisar e projetar sistemas de

controle complexos.

A teoria de controle multivariável contrasta com a teoria de controle

convencional no sentido de que a primeira é aplicável a sistemas com

entradas e saídas múltiplas, lineares ou não-lineares, variantes ou invariantes

no tempo, enquanto a última é aplicável apenas aos sistemas monovariáveis

(uma única entrada e uma única saída), lineares e invariantes no tempo.

Além disso, a teoria de controle multivariável é uma abordagem centrada

essencialmente no domínio do tempo, enquanto a teoria de controle

convencional adota um enfoque no domínio de freqüência.


Controle Adaptativo

Em alguns sistemas de controle, certos parâmetros não são constantes ou

variam de uma maneira não conhecida. Há formas de minimizar os efeitos de

tais contingências projetando um controlador para sensibilidade mínima

(sensível a pequenas variações).

Porém, se as variações dos parâmetros são grandes ou muito rápidas, pode

ser necessário projetar um controlador com a capacidade de identificar estas

variações continuamente e ajustar seus parâmetros de sintonia (Kp, Ti e Td)

de modo que os critérios de desempenho estabelecidos para o sistema sejam

sempre satisfeitos.

Isto é chamado sistema de controle adaptativo.


Controle Preditivo

O problema do controle preditivo consiste em se determinar o valor da

entrada do sistema (excitação) de modo que o erro entre a saída e o set-point

seja minimizado dentro de um determinado número de amostragens futuras.

Em outras palavras, o sistema deverá ser capaz de predizer os futuros

valores da variável de saída.

A função preditiva é tarefa do modelo matemático. Portanto, o sucesso do

controlador preditivo está diretamente relacionado à capacidade do modelo

matemático em predizer razoavelmente o valor da entrada (excitação) do

processo a ser aplicada no próximo instante para que a saída fique o mais

próximo possível do set-point.

Por meio da realimentação o sistema de controle verifica a todo instante a

performance e a robustez do controlador e se ajusta para minimizar o erro.

Camada de Gestão (5.1)


Camada de Gestão

A camada de Gestão é responsável pela programação e gestão da produção.

Com base nas informações atuais e históricas do processo, os gerentes de

produção definem os procedimentos e recursos a serem utilizados para que

se atendam as ordens de produção no tempo, quantidade e qualidade

requeridos pelo negócio.

Entre o ERP e a automação foi introduzida uma série de sistemas formando o

que hoje chamamos de terceira camada:

• PIMS - Plant Information Management System;

• MES - Manufacturing Execution System;

• LIMS - Lab Information Management System;

• PAM - Plant Asset Management


PIMS

PIMS ou Process Information Management Systems são sistemas que

adquirem dados de processo de diversas fontes, os armazenam num banco

de dados históricos e os disponibilizam através de diversas formas de

representação.

A principal função de um PIMS é concentrar a massa de dados e permitir

transformar dados em informação e informação em conhecimento. Para um

engenheiro de processo é a ferramenta fundamental que permite tirar

conclusões sobre o comportamento atual e passado da planta, que permite

confrontar o comportamento atual com o de dias atrás ou com o melhor já

observado no sistema.

Uma prática comum é se armazenar todos os dados de preparação da linha

(set-up) para associá-los aos resultados obtidos. Se um resultado mais

notável é conseguido, este resultado passa a constituir um benchmarking

para aquela instalação e a repetição do resultado passa a ser perseguida. No

caso de um processo em batelada, a batelada padrão passa a se denominar

o gold batch.


Transformando dados em informações, (OSI SOFT, 2008)


MES

MES ou Manufacturing Execution Systems são sistemas computacionais que

possuem 11 funcionalidades definidas pela organização MESA - MES

Association:

• Alocação de recursos e status do processo;

• Operação / Programação detalhada;

• Gestão do fluxo produtivo;

• Controle de documentos;

• Aquisição / armazenamento de dados;

• Gestão de serviços;

• Gestão da qualidade;

• Gestão do processo;

• Gestão da manutenção;

• Genealogia e acompanhamento da produção;

• Análise de performance.



LIMS

LIMS ou Lab Information Management Systems são sistemas de

gerenciamento de informação utilizados em laboratórios para o

gerenciamento de amostras, otimização e automação dos processos,

distribuição de tarefas aos analistas e controle das atividades do laboratório.

Suas principais funções são:

• Gerenciamento de amostras;

• Integração entre instrumentos e aplicação;

• Troca eletrônica de dados;

• Gerenciamento de auditoria;

• Cadeia de custódia;

• Conformidade;

• Gerenciamento da documentação;

• Calibração e manutenção dos instrumentos;

• Inventário e gerenciamento dos equipamentos;

• Entrada de dados eletrônica e manual;

• Rastreabilidade;

• Workflow;

• Geração de relatórios.


PAM – Plant Asset Management (Gerenciamento de Ativos)

O Gerenciador de Ativos é um software que tem como finalidade monitorar

em tempo real as informações de diagnósticos disponibilizados pelos

instrumentos de campo inteligentes, trazendo benefícios operacionais e

financeiros para a manutenção.

As condições de operação dos instrumentos inteligentes são monitoradas

remotamente, através de uma sala de controle, possibilitando que na

ocorrência de uma falha, esta informação seja sinalizada através do software.

O número de informações que os instrumentos disponibilizam varia de acordo

com o princípio de medição do instrumento de campo e em função do

fabricante.

Os protocolos de comunicação digital utilizados para controle disponibilizam

além das informações de processo, a parametrização dos instrumentos,

calibração e dados sobre seu funcionamento.

Os gerenciadores de ativos além de monitorarem válvulas e instrumentos,

também gerenciam os alarmes e os equipamentos, como bombas, motores,

aquecedores e etc., monitorando através de sensores suas condições.

Camada de Integração (6.1)


Camada de Integração

A integração é fundamental para a troca de dados entre os diversos sistemas

existentes no ambiente industrial é peça fundamental do jogo custo x lucro.

Os processos industriais trabalham sob enorme pressão para se tornarem

mais lucrativos. Baixar custos é questão chave para o aumento da

lucratividade. Nesse ambiente, é esperada dos funcionários e dos processos

uma alta produtividade. O tempo perdido na procura de informações poderia

ser utilizado para propósitos que incrementassem as vendas, reduzissem

tempo de parada e desperdícios, e assim por diante.

A integração ocorre em níveis físico e lógico:

• Dados e informações organizadas em banco de dados corporativos que

concentram o conteúdo dos bancos locais interligados via intranet;

• Informações da corporação de interesse interno e externo dispostas em

recursos de intranet e internet respectivamente;

• Sistemas corporativos do tipo ERP - Enterprise Resource Planning que

possuem informações de todas as camadas da corporação e

desempenham funções em nível estratégico.


Um sistema de automação moderno utiliza extensivamente as redes de

comunicação para intercambiar dados entre os dispositivos de chão de

fábrica, destes dispositivos com os controladores e sistemas de supervisão

das salas de controle e destes sistemas com a área corporativa da empresa.

Próximo Passo: Industrie 4.0


Industrie 4.0

Conceito disseminado pelo governo da Alemanha e também chamado de

Smart Factory, ou Fábrica Inteligente, em países como os Estados Unidos,

voltado para novas estratégias que aliam tecnologia e meios de produção.

O objetivo é construir fábricas cujas máquinas estejam conectadas e os

sistemas possuam capacidade e autonomia para agendar manutenções,

prever falhas em processos e se adaptar a mudanças inesperadas que

ocorram nas etapas de produção.

Tecnologias que suportam a Industrie 4.0:

• Robôs de manufatura;

• Manufatura aditiva;

• Simulação;

• Integração horizontal;

• IIoT;

• Big Data e Analytics;

• Nuvem;

• Segurança cibernética;

• Realidade aumentada.

Confiabilidade

Confiabilidade

O conceito de confiabilidade é traduzido pela qualidade das informações

envolvidas nas decisões tomadas pelos sistemas de automação. Este

conceito deve ser sempre implementado em sistemas que têm a

responsabilidade de tomar decisões e que, em hipótese alguma, podem

cometer erros que possam comprometer a qualidade e a segurança do

processo.

Disponibilidade

Disponibilidade

O conceito de disponibilidade é traduzido pelo máximo tempo de

funcionamento sem interrupção dos sistemas de automação. Este conceito

deve ser sempre implementado em sistemas que requerem grande

disponibilidade por parte das unidades vitais de processamento e que estas

unidades não possam, em hipótese alguma, deixar de funcionar podendo

causar grandes prejuízos físicos e/ou financeiros.

A disponibilidade pode ser quantificada através de dois índices:

MTBF (Mean Time Between Failure) - tempo médio entre falhas dos

módulos utilizados em um sistema de automação.

MTTR (Mean Time to Return) - tempo médio de reposição (troca) e

reconfiguração (fazer o módulo funcionar novamente) dos módulos de um

sistema de automação.

Um bom sistema não é simplesmente aquele que funciona bem, mas

aquele que dificilmente pára, e quando pára, rapidamente é posto em

marcha.

Documents

M&I Electric - Tecnologia · PDF filesoftware de programação ao invés de se refazer toda a fiação dos painéis de controle, como era no caso da lógica de relés. O primeiro PLC