Titulo Estágio
Diagnóstico de falhas e prognóstico inteligente do estado de sistemas industriais
Local do Estágio
Laboratório de Informática Industrial e Sistemas do DEI/CISUC (LIIS@DEI-FCTUC)
Enquadramento
A monitorização inteligente de sistemas complexos para diagnóstico e prognóstico é de grande relevância, nomeadamente em sistemas industriais. Além disso, os sistemas de produção devem ser cada vez mais flexíveis e reconfiguráveis para permitir a sua adaptação a novos cenários e modos de operação variáveis no tempo.
As fábricas ágeis que podem ser prontamente implantadas e reconfiguradas com esforços mínimos de integração e programação representam uma estratégia para responder a esses desafios.
Neste contexto, o projeto europeu KYKLOS 4.0 tem como objetivo desenvolver um ecossistema inovador de Manufatura Circular baseado em novas tecnologias baseadas em sistemas ciberfísicos e em Inteligência Artificial, melhorado com novos mecanismos e algoritmos de produção, visando produtos personalizados com ciclo de vida estendido e promovendo processos de produção dentro da fábrica com eficiência energética e baixo consumo de material, resultando em emissões reduzidas de gases de efeito estufa e poluentes do ar.
Objetivo
No contexto do projeto KYKLOS 4.0, este estágio tem como objetivo a análise inteligente de dados recolhidos de sensores de diferentes sistemas ciberfísicos para a caracterização do estado de várias componentes desses sistemas, diagnóstico de falhas e prognóstico do tempo de vida útil, para suporte à manutenção preditiva dos sistemas.
Para isso serão desenvolvidos módulos, que serão integrados no sistema global para a monitorização do estado estrutural desses componentes.
O desenvolvimento dos módulos terá por base metodologias de análise inteligente de dados, envolvendo a especificação do modelo e o algoritmo a considerar para suporte às tarefas de diagnóstico e de prognóstico aplicadas a diferentes componentes de processos industriais.
Plano de Trabalhos - Semestre 1
1. Estudo sobre metodologias e ferramentas de análise e processamento inteligente de dados;
2. Estudo sobre abordagens de "Prognostics and Health Management" (PHM) no contexto do projeto;
3. Análise de requisitos dos módulos do sistema a desenvolver;
4. Especificação dos módulos e dos algoritmos de diagnóstico e prognóstico inteligente a desenvolver;
5. Realização de uma versão protótipo;
6. Elaboração de documentação.
Plano de Trabalhos - Semestre 2
7. Desenvolvimento dos algoritmos de diagnóstico e prognóstico inteligente e implementação dos módulos a integrar no sistema global;
8. Teste e validação dos módulos desenvolvidos;
9. Elaboração de artigo científico;
10. Elaboração de documentação e da Dissertação final.
Condições
O estágio decorrerá no Laboratório de Informática Industrial e Sistemas do DEI (LIIS@DEI-FCTUC). Sendo o estágio de investigação, a/o candidata/o deverá apresentar motivação e competências relevantes na área de trabalho.
A/O estagiária/o será integrada/o numa equipa de investigadores que se encontram a trabalhar no projeto europeu KYKLOS 4.0 – An Advanced Circular and Agile Manufacturing Ecosystem based on rapid reconfigurable manufacturing process and individualized consumer preferences.
Observações
O estágio poderá beneficiar da atribuição de uma bolsa de investigação para licenciados por um período de 3 meses, eventualmente renovável, suportada pelo projeto europeu em curso.
Orientador
Alberto Jorge Lebre Cardoso
alberto@dei.uc.pt 📩