DESENVOLVIMENTO DE UM SISTEMA DE DETECÇÃO E DIAGNÓSTICO DE FALHAS EM SISTEMAS DE PRODUÇÃO CIBERFÍSICOS

Introdução: A complexidade crescente dos processos industriais tem gerado desafios significativos em termos de integração e interoperabilidade de informações, especialmente no contexto da manufatura inteligente aplicada a produtos personalizados. Uma das principais dificuldades encontradas na automação de processos industriais está relacionada à representação e formalização precisa do conhecimento envolvido, bem como ao compartilhamento efetivo desses dados para tomada de decisões em tempo real. Nesse cenário, a utilização de ontologias se destaca como uma abordagem eficaz, permitindo a representação estruturada e a interoperabilidade semântica entre diferentes sistemas e etapas produtivas. Objetivos: Este projeto tem como objetivo principal desenvolver um sistema automatizado baseado em ontologias OWL e regras SWRL, integradas com a linguagem Python, para inferir automaticamente as etapas necessárias no processo de montagem de produtos específicos. Pretende-se, com isso, automatizar a criação e organização das instruções necessárias para produção, reduzir erros decorrentes de inconsistências informacionais e otimizar o tempo de planejamento e execução. Materiais e método: Para a implementação do sistema, inicialmente foi desenvolvida uma ontologia OWL específica no Protégé, contendo classes, indivíduos, propriedade de objetos e dados e regras SWRL para representação das etapas de montagem baseadas em características geométricas e semânticas dos produtos. Posteriormente, essa ontologia foi integrada com scripts Python utilizando a biblioteca Owlready2, permitindo a criação dinâmica de indivíduos OWL a partir de dados fornecidos pelos usuários. O raciocinador Pellet foi aplicado para realizar inferências automáticas, e a biblioteca ReportLab foi empregada para gerar PDFs com instruções de montagem organizadas automaticamente. Resultados: A aplicação desenvolvida demonstrou eficiência na geração automática e precisa das instruções de montagem, com base nas inferências ontológicas realizadas pelo Pellet. Essa eficiência foi evidenciada pela capacidade do sistema em interpretar corretamente os parâmetros de entrada fornecidos pelo usuário (nome e cor do produto), instanciar o indivíduo correspondente na ontologia, aplicar automaticamente as regras SWRL e gerar uma sequência ordenada e coerente de etapas de montagem. Os PDFs gerados exibiram instruções numeradas de maneira lógica, proporcionando clareza na ordem do processo produtivo. Considerações finais: O sistema desenvolvido mostrou-se eficaz na automatização inteligente de processos industriais, garantindo interoperabilidade semântica e precisão informacional. A utilização integrada de ontologias OWL, regras SWRL e Python provou ser uma solução robusta e escalável, capaz de atender às demandas complexas da manufatura inteligente. Este projeto abre caminho para novas aplicações e melhorias na automação e gerenciamento inteligente de processos industriais diversos.

Palavras-chave: Ontologias; Interoperabilidade Semântica; Manufatura Inteligente; OWL; SWRL.