Já imaginou uma fábrica capaz de realizar a solicitação de mais material para produção de forma autônoma?

Disparar emails para colaboradores de forma automática sobre a produção, lucros e demais informações relevantes?

Ou até mesmo ser capaz de comunicar e trocar dados entre controladores diferentes que utilizam protocolos diferentes?

Tudo isso é possível utilizando a linguagem python na automação industrial! Vamos analisar e entender exemplos práticos de sua utilização nos ambientes fabris.

1. Comunicar CLP’s diferentes em protocolos distintos

No ambiente industrial é muito comum se implementar novas tecnologias sem alterar ou desfazer a anterior e que já está em funcionamento.

Isso acarreta alguns problemas e desafios que se tornam comuns no dia a dia da automação, como trabalhar com diferentes fabricantes, que por sinal muitas vezes tem seus próprios protocolos.

A Siemens por exemplo tem o protocolo profinet como padrão, que por mais que seja baseado em TCP/IP ainda tem suas particularidades.

Tendo esse problema em mente e uma poderosa ferramenta como python, é possível solucionar este problema ao integrar e disponibilizar esses dados trocados entre os CLP’s para outros setores e diversas outras aplicações.

Usando a biblioteca pyModbus e snap7 por exemplo, é possível coletar as variáveis pré-selecionadas e realizar tratamento de dados dentro do próprio python, utilizando python como interlocutor e meio de tratamento destes dados.

2. Fábricas Inteligentes com python

Com python é possível realizar a programação e aplicação de IA ‘s, modelos de machine learning e outros tipos de automação.

Dentro dos ambientes industriais python está extremamente alinhado com conceitos de indústria 4.0  e fábricas inteligentes.

Ao comunicar um controlador com python por via das bibliotecas já apresentadas anteriormente se tem acesso a toda e qualquer variável de processo, uma vez com as variáveis em mão dentro do ambiente de programação em python a imaginação e o conhecimento da ferramenta tornam-se literalmente o limite!

Deseja fazer uma interface gráfica em powerbi completamente interativa com os dados do processo, gráficos de produção, monitoramento de paradas e tempo de produção?

Com Python é possível.

Deseja alimentar um grande banco de dados com as informações fabris para utilizar em diferentes momentos ou treinar uma IA para tomar decisões ou realizar notificações sobre o processo fabril?

Com Python é possível.

Além disso é possível utilizar outras funções pela qual a linguagem é conhecida como automatização de tarefas, por exemplo, preencher planilhas e gerar relatórios, programar para que uma planilha que armazena variações de temperatura de uma caldeira seja alimentada de tempos em tempos com esses dados e através dela gerar relatórios. Esses são sóa alguns exeplos de tarefas que podem ser automatizados utilizando Python.

Mas quais bibliotecas utilizar para trabalhar com essas possibilidades? 

• scikit-learn: Oferece ferramentas poderosas para construir modelos de machine learning. Pode ser usada para prever falhas em equipamentos através da análise de dados históricos de sensores.

• TensorFlow e PyTorch: Utilizadas para construir redes neurais complexas, essas bibliotecas permitem a implementação de IA para otimizar processos de produção, como ajustar automaticamente parâmetros de operação com base em dados em tempo real.

• pandas e NumPy: Utilizadas para manipulação e análise de grandes volumes de dados coletados de sensores e CLPs, permitindo insights detalhados sobre a operação da fábrica.

3. Integração python e node-red

Outra aplicação para python é integrar e unir essa ferramenta a outras ferramentas conhecidas na indústria 4.0 e automação que é o node-red.

Utilizando o node-red como meio de campo para comunicação e python rodando aplicações web.

Separar as duas coisas, coleta de dados e aplicação web, tornam as coisas mais organizadas, de modo que dentro do node-red eu posso tratar a informação do clp e adequar ela a um site por exemplo e fazer o caminho contrário, adequando as informações de um site para como o CLP.

Vamos ver um exemplo prático:

Em um site de compras estão a venda diferentes produtos e cada um desses produtos passa por um processo de fabricação e linha diferentes. A nível de site essas informações são irrelevantes entretanto para produção são de suma importância.

No ato de cada uma das compras é gerado um jason, que é similar a uma lista de ações para aquele pedido, como por exemplo:

Nome Cliente: Lara
Produto: 0
Torno CNC: 0
Fresa CNC: 1
Linha 1: 0
Linha 2: 1
Logistica 1: 0
Logística 2: 1

Estes dados são enviados ao node-red e quebrados lá, de modo que cada um desses valores vá para o controlador por exemplo um CLP.

No controlador eles serão ‘traduzidos’ e utilizados em uma lógica, de modo que eles representam algumas informações importantes para o processo como o tipo de produto, por exemplo:

0: Bolsa
1:Capa de celular

Neste exemplo, caso o número que venha do site seja 0 o produto a ser produzido é uma bolsa, caso seja 1 é uma capa de celular, e essa lógica se aplica em todas as variáveis e informações fornecidas pelo site, dizendo ao controlador em quais máquinas, linha de produção e centros logísticos o produto irá passar.

Tudo isso com uma iformação gerada no ato de sua compra!

Esses exemplos genéricos mostram que até um site de compras pode se comunicar diretamente com uma fábrica via integração e que existem comunicações que às vezes não conseguimos imaginar que existam naquele setor.

4. Monitoramento Remoto e Controle de Processos com Python

Uma das grandes vantagens do uso de Python na automação industrial é a sua capacidade de integrar diferentes sistemas e dispositivos, facilitando o monitoramento e controle remoto de processos industriais.

Python pode ser utilizado para desenvolver soluções que permitem monitorar o desempenho de equipamentos em tempo real, independente da localização física.

Com o auxílio de bibliotecas como Flask ou Django, é possível criar interfaces web que mostram dados em tempo real, como temperatura, pressão, velocidade de motores, entre outros. Isso possibilita que os operadores visualizem o estado da planta em qualquer dispositivo com acesso à internet, como tablets ou smartphones.

Além disso, é possível programar alertas automáticos para serem enviados por e-mail ou até mesmo por mensagens de texto, caso ocorra algum problema no processo, como uma falha no equipamento ou a ultrapassagem de um limite de segurança.

Além do monitoramento, Python também pode ser utilizado para controle remoto de processos. Através de comunicação com CLPs e outros dispositivos de controle via protocolos como OPC-UA ou Modbus, é possível ajustar parâmetros de operação de máquinas e sistemas diretamente de uma interface remota.

Por exemplo, é possível modificar a velocidade de um motor ou ajustar a temperatura de uma caldeira, sem a necessidade de estar fisicamente presente na planta.

Essa combinação de monitoramento em tempo real e controle remoto com Python oferece mais flexibilidade e agilidade para gerenciar os processos produtivos, melhorando a eficiência operacional e permitindo uma rápida resposta a possíveis falhas ou necessidades de ajustes.

Conclusão

O uso de Python na automação industrial está revolucionando a forma como fábricas e processos operam. Desde a comunicação entre CLPs de diferentes protocolos até o desenvolvimento de fábricas inteligentes e a integração com IA, Python se mostra uma linguagem poderosa e versátil.

Suas bibliotecas e frameworks oferecem inúmeras possibilidades para criar soluções inovadoras, otimizar processos, integrar tecnologias e melhorar o controle e monitoramento remoto das operações.

Além disso, a flexibilidade do Python permite a adaptação a diferentes cenários industriais, tornando-se uma ferramenta essencial para acompanhar as tendências da Indústria 4.0.

Seja para simplificar a coleta e análise de dados ou automatizar decisões, Python é uma escolha estratégica para quem busca eficiência, inovação e inteligência no ambiente fabril.

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