ELDORADO apresenta cases sobre Machine Learning e Internet das Coisas no TECNOPUC

Seminário foi promovido pelo APL Automação e Controle

A equipe do ELDORADO participou do último seminário promovido pelo APL Automação e Controle e apresentou cases de projetos que envolveram tecnologias de Machine Learning e IoT. O encontro ocorreu no TECNOPUC.
Para Machine Learning e Computação Visual, o analista de software Carlos Padilha mostrou como a tecnologia serviu na identificação preventiva de falhas em uma linha de produção, solucionando problemas de interrupções não-programadas e de tempo gasto para identificar o local e a causa da falha. Outro exemplo foi na detecção de produtos com baixa qualidade ou avarias, que substituiu a inspeção humana por um sistema de controle que gerou mais eficiência, segurança e rapidez, além de redução de custos.
Três cases sobre Internet das Coisas foram debatidos pelo consultor tecnológico Adriano Ribeiro. O primeiro é o “SmartHome”, uma solução para ambientes inteligentes por meio de monitoramento com uso de IoT, com o intuito de evitar o desperdício de energia e mal uso de recursos compartilhados. Já o “TrackBee” utiliza de beacons, dispositivos móveis e tecnologia de rastreamento de recursos compartilhados para auxiliar na otimização do uso e identificação desses recursos. Por fim, também foi discutido um case de cadeia de suprimentos, no qual o mapeamento de processos, aplicação de sensores geradores de eventos e um painel de eventos foram responsáveis pelo aumento no controle na reserva de insumos para as ordens de produção e pela rápida identificação de problemas no chão de fábrica, na hora em que ocorrem.
Fernando Artmann, que também é analista de software no ELDORADO, deu uma visão sobre um projeto proposto para Automação e Instrumentação de processos em uma empresa beneficiadora de grãos. O projeto em questão propõe o uso de sensores para contagem dos pacotes de arroz, utilização de visão computacional para medição da qualidade dos grãos, medição do volume de arroz estocado em silos por meio de sensores de distância, além de automatizar a logística de descarregamento de grãos com o uso de GPS, beacons e smartphones. Tal proposta está em fase de análise pelo cliente.