Titulo Estágio
Aplicação de Inteligência Artificial em Sistemas de Supervisão e Monitorização Industrial
Local do Estágio
Rua das Olaias lote 5A, 3090-380 Figueira da Foz
Enquadramento
O estágio será realizado na empresa ISSi – Industrial Solutions and Supply especializada no desenvolvimento e integração de soluções industriais, nomeadamente ao nível dos sistemas de supervisão, monitorização e análise de condição, contexto no qual a Inteligência Artificial (IA) representa uma ferramenta estratégica para a otimização de processos industriais, permitindo uma abordagem preditiva na manutenção, consumo energético e controlo de qualidade.
Este estágio visa integrar o aluno no contexto real da indústria 4.0, integrando tecnologias como SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition), IIoT e machine learning, promovendo a aplicação prática dos conhecimentos adquiridos ao longo do mestrado.
Objetivo
─ Integrar o aluno no contexto industrial através do contacto direto com projetos ativos de automação e supervisão.
─ Desenvolver competências na utilização de sistemas SCADA, sensores inteligentes e redes de aquisição de dados industriais.
─ Aplicar técnicas de IA, nomeadamente algoritmos de machine learning e análise preditiva, à monitorização de variáveis críticas de processo.
─ Criar um modelo preditivo funcional que permita a antecipação de falhas ou anomalias com base em dados históricos e em tempo real.
─ Demonstrar o impacto da IA na eficiência dos processos industriais, através da implementação de uma prova de conceito (PoC) com dados reais.
Plano de Trabalhos - Semestre 1
─ Introdução à empresa e às suas áreas de atuação.
─ Acompanhamento de projetos ativos.
─ Formação em sistemas SCADA e ferramentas utilizadas.
─ Levantamento das variáveis críticas de processo.
─ Compreensão da arquitetura de aquisição e monitorização de dados (PLCs, sensores, IIoT).
─ Acesso a dados históricos e em tempo real.
─ Pré-processamento e análise exploratória de dados industriais.
Plano de Trabalhos - Semestre 2
─ Seleção de técnicas de machine learning e/ou deep learning apropriadas.
─ Treino e validação de modelos preditivos para falhas, consumo ou desempenho.
─ Integração do modelo em plataforma SCADA ou software de visualização externa integrado.
─ Implementação de uma prova de conceito com dados reais e alertas preditivos.
─ Avaliação de desempenho dos modelos.
─ Apresentação de conclusões e propostas de continuidade.
Condições
─ Acesso a dados reais.
─ Acompanhamento técnico por parte da equipa da empresa.
─ Recursos computacionais necessários para o desenvolvimento de modelos de IA.
─ Acesso a plataformas e softwares industriais como WinCC OA, WinCC Unified, AVEVA Plant Scada, entre outros.
Observações
O tema poderá ser adaptado a projetos específicos em curso a quando do início do estágio.
Orientador
Filipe Silva Monnerat
filipe.monnerat@streak.pt 📩