Automação Avançada

Imagem d@ Martim Lima de Aguiar [Ficheiro Local]
Martim Lima de Aguiar
Código:
18160
Ano:
1
Semestre:
S2
Créditos ECTS:
6
Carga Horária:
PL(15H)/T(30H)/TP(15H)
Área Científica:
MECÂNICA COMPUTACIONAL
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.
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
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.
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.
Língua:
Português