| Código |
18160
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| Ano |
1
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| Semestre |
S2
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| Créditos ECTS |
6
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| Carga Horária |
PL(15H)/T(30H)/TP(15H)
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| Área Científica |
MECÂNICA COMPUTACIONAL
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Objectivos de Aprendizagem |
Promover a aplicação dos conhecimentos, da capacidade de interpretação e compreensão adquiridas, para a resolução de problemas e conceção de projetos de automação tradicionais de processos industriais, incorporando conceitos avançados de automação, relacionados com tecnologias modernas como IoT, IA, aprendizagem máquina, automação robótica de processos (RPA) e plataformas low-code/nocode para projetar e implementar soluções de automação inteligentes, escaláveis e eficientes.
Obter formação sobre Automação e Autómatos Programáveis (PLC - Programmable Logic Controller); Envolver na programação tecnologias de hiperautomação;
Saber linguagens de Programação de PLC; Saber modelar Sistemas de Eventos Discretos (SED);
Saber desenvolver Redes de Petri; Proceder à supervisão de sistemas de automação industrial;
Ter capacidade de intervir ativamente nesta área dinamizando soluções, mas também ao nível técnico e de projeto.
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Conteúdos programáticos |
1. Introdução à Automação
Conceitos de Automação
Controladores Lógicos Programáveis (PLCs): Componentes, estrutura, operação, interfaces de entrada e saída, e interligação.
Fundamentos de hiperautomação: Definição, princípios e distinção da automação tradicional. Integração de sistemas físicos, fluxos de trabalho digitais e tomada de decisão orientada por IA.
Tecnologias de hiperautomação: IoT, RPA, IA, aprendizagem máquina e computação em nuvem.
2. Programação de PLCs e Integração de Tecnologias
Linguagens de Programação de PLCs
Conexão de PLCs com dispositivos IoT para monitorização e controlo em tempo real
Uso de sensores IoT e modelos de IA para análise preditiva
3. Sistemas de Eventos Discretos (SED)
Modelação e Análise de SED: PLCs, redes de Petri, dinâmica e modelação
4. Supervisão e Sistemas de Controlo Inteligentes
Controlo supervisionado de SED, síntese de controladores e controlo de processos
Supervisão Inteligente: Controlo por técnicas de IA
Plataformas Low-Code/No-code
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Metodologias de Ensino e Critérios de Avaliação |
TAS: Trabalho de Análise e Síntese (15%): Pesquisa sobre tecnologias e aplicações de automação avançada.
Ex: Exercícios de Programação (20%): Programação de PLCs e integração com IoT e IA.
PRO: Projeto (45%): Concepção e implementação de uma solução de automação avançada.
FR: Teste de Avaliação (20%): Prova escrita sobre conceitos de automação industrial e hiperautomação.
CF = TAS + Ex + PRO + FR
Melhorias requerem exame final, mantendo os mesmos critérios e cálculo da CF.
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Bibliografia principal |
-Bornet, P., Barkin, I., & Wirtz, J. (2020). Intelligent Automation: Welcome to the World of Hyperautomation. Independently Published.
-Artigos de pesquisa relevantes e estudos de caso sobre aplicações de hiperautomação.
-P.D. Gaspar, S. Mariano, Apontamentos de Automação Industrial - Introdução à Automação, Universidade da Beira Interior, Covilhã, 2016.
-P.D. Gaspar, S. Mariano, Apontamentos de Automação Industrial - Redes de Comunicação Industriais, Universidade da Beira Interior,Covilhã, Edição de 2016.
-P.D. Gaspar, S. Mariano, Apontamentos de Automação Industrial - Introdução aos PLC Twido, Universidade da Beira Interior, Covilhã,Edição de 2016.
P.D. Gaspar, S. Mariano, Apontamentos de Automação Industrial – Redes de Petri, Universidade da Beira Interior, Covilhã, Edição de 2016.
-J.A. Rehg, H.W. Kraebber, Computer-Integrated Manufacturing, 3rd ed., Prentice Hall, 2005.
-M.P. Groover, Automation, Production Systems, and Computer Integrated, 3rd ed., Prentice Hall., 2007.
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| Língua |
Português
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