Engenharia de Automação Industrial (Araxá)

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    Aplicação de automação em processo de água gelada em uma indústria de Araxá
    (Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais, 2026-06-18) Silva, Diego Ferreira da; Fagundes, Luís Paulo; http://lattes.cnpq.br/9582245252680781; Fagundes, Luís Paulo; Pereira, Fabiana Alves; Fagundes, Frederico Duarte
    A automação industrial tem se consolidado como elemento estruturante da Indústria 4.0, ao integrar ativos, sensores e plataformas de controle para elevar a eficiência, a qualidade e a segurança operacional em sistemas produtivos. Este trabalho analisa, no contexto de uma pesquisa aplicada com desenvolvimento/implantação de uma solução de automação industrial em um processo anteriormente manual em uma metalúrgica no município de Araxá (MG), uma proposta de automatização aplicada ao Water Chiller - sistema de água gelada e às rotinas operacionais associadas, uma vez que falhas recorrentes nesse equipamento vinham comprometendo a continuidade de uma etapa crítica do processo produtivo. Metodologicamente, adotou-se uma pesquisa de campo de abordagem qualitativa e quantitativa e caráter descritivo, complementada pela estratégia de estudo de caso, para analisar em profundidade seu contexto real, através de inspeção visual e análises técnicas, o problema foi caracterizado e seus fatores determinantes delimitados, subsidiando a definição de uma arquitetura de automação baseada em instrumentação, lógica de controle em CLP – Controlador Lógico Programável e camada supervisória no FactoryTalk View. A solução proposta integra sensores, atuadores e sistema supervisório para monitorar continuamente o sistema de água gelada, gerar alarmes e padronizar respostas operacionais, favorecendo o diagnóstico preventivo e a tomada de decisão em tempo real. Dessa forma, os resultados demonstram que a automação, eleva a confiabilidade operacional, elimina paradas associadas a falhas, contribui para maior eficiência produtiva, além de possibilitar o monitoramento on-line do processo.
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    Desenvolvimento de sistema semiautomático para programação estratégica de manutenção
    (Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais, 2026-06-19) Silva, Pedro Henrique Ceccato; Mattioli,Leandro Resende; http://lattes.cnpq.br/4071035290463293; Mattioli,Leandro Resende; Costa, Admilson Vieira da; Leite, Mateus Antunes Oliveira
    Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema semiautomático para programação estratégica de manutenção, voltado ao apoio das atividades de planejamento e organização semanal de serviços em ambiente industrial. O objetivo principal consiste em estruturar uma solução computacional capaz de tratar dados extraídos de um sistema corporativo de manutenção, aplicar critérios de filtragem e priorização, considerar restrições de capacidade de mão de obra e gerar uma grade semanal de programação. A metodologia adotada envolveu o levantamento e a organização de bases de ordens de manutenção, operações, locais de instalação, ordens reservadas e disponibilidade dos colaboradores. Em seguida, foram implementadas rotinas de tratamento de dados, identificação de ordens relacionadas à segurança, qualificação de registros aptos, ordenamento hierárquico e alocação das operações conforme especialidade técnica e carga horária disponível. A validação foi realizada por meio de três cenários de simulação com bases reais, permitindo avaliar o comportamento do sistema diante de diferentes carteiras de serviços. Os resultados demonstraram elevado aproveitamento da capacidade cadastrada, respeito aos limites de jornada dos colaboradores e preservação dos critérios de prioridade definidos para a programação. Além disso, a ferramenta reduz significativamente o tempo empenhado nesta tarefa, substituindo uma duração de algumas horas por uma de poucos minutos. Conclui-se que a solução desenvolvida contribui para tornar a programação de manutenção mais ágil, padronizada e aderente às restrições operacionais da equipe técnica.
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    Desenvolvimento de IHM para dispositivos móveis para o supervisório da planta SMAR PD3
    (Centro Federal de Educação Tecnológia de Minas Gerais, 2026-06-19) Cruz Júnior, Cássio Roberto da; Fagundes, Frederico Duarte; Pereira, Fabiana Alves; http://lattes.cnpq.br/2372507678962633; http://lattes.cnpq.br/7428649706844290; http://lattes.cnpq.br/9854708981196052; Fagundes, Frederico Duarte; Pereira, Fabiana Alves; Fagundes, Luis Paulo; Leão, Willian Martins; Avelar, Henrique José
    A Indústria 4.0 e a Internet Industrial das Coisas demandam maior conectividade e mobilidade na automação, ampliando os requisitos dos sistemas SCADA tradicionais, historicamente restritos a estações fixas. No laboratório de Sistemas de Controle do CEFET-MG Campus Araxá, a planta didática multivariável SMAR PD3 opera sob um supervisório obsoleto e em desconformidade com padrões ergonômicos. O objetivo principal deste trabalho foi desenvolver e validar interfaces homem-máquina para dispositivos móveis para a referida planta didática. Para isso, este trabalho teve como método o desenvolvimento de um novo supervisório com base nas diretrizes da norma ISA 101. Com o novo supervisório, foram desenvolvidas as telas adaptadas para dispositivos móveis, e a disponibilização web foi realizada através do servidor Microsoft IIS e do módulo Mobile Access. Os resultados comprovaram a comunicação remota com a planta, superando a limitação física existente em supervisórios fixos e agregando conhecimento acadêmico e didático, ao disponibilizar esse recurso que alinha o aprendizado às tendências atuais de conectividade e portabilidade de sistemas.
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    Aplicação de inteligência artificial na classificação de imagens de ultrassonografia mamária para detecção de câncer de mama
    (Centro Federal de Educação Tecnológia de Minas Gerais, 2026-06-19) Trindade, Maria Paula Pereira da; Pereira, Fabiana Alves; http://lattes.cnpq.br/2372507678962633; http://lattes.cnpq.br/3792532900421357; Pereira, Fabiana Alves; Fagundes, Luis Paulo; Fagundes, Frederico Duarte
    Este trabalho aborda a aplicação da inteligência artificial (IA) no diagnóstico do câncer de mama, destacando o desafio de aprimorar a precisão e a agilidade na detecção precoce da doença, especialmente diante das limitações dos métodos tradicionais e da necessidade de reduzir erros interpretativos em exames de imagem; tal contexto evidencia uma lacuna relacionada à integração efetiva de algoritmos avançados na prática clínica. O objetivo geral é analisar de que maneira técnicas de aprendizado de máquina, podem otimizar a identificação de padrões suspeitos em ultrassonografia mamária, contribuindo para diagnósticos mais assertivos; como objetivos específicos, busca-se comparar o desempenho de diferentes modelos, avaliar métricas de acurácia e propor uma configuração metodológica aplicável a cenários reais. O trabalho utiliza bancos de dados públicos com imagens de ultrassonografias mamárias, pré-processamento para padronização, treinamento supervisionado de modelos e validação cruzada para análise de desempenho. Os resultados incluem aumento da acurácia e sensibilidade dos modelos em relação a classificadores convencionais, além da identificação de combinações de parâmetros que favoreçam a robustez da predição. Como contribuição, o trabalho pretende fornecer evidências sobre a eficácia do uso de IA no apoio ao diagnóstico radiológico, ampliar a compreensão sobre o potencial dessas tecnologias no contexto da saúde e favorecer o desenvolvimento de soluções que possam auxiliar profissionais na tomada de decisão clínica, promovendo impacto social e tecnológico significativo.