Pesquisadores e empresas criam um serviço de acesso remoto para manutenção de equipamentos

José Pichel Andrés/DICYT Três centros de pesquisa de Castela e Leão e cinco empresas se uniram para desenvolver um ambicioso projeto de PD&I nos próximos anos. O objetivo é criar a tecnologia adequada para que empresas fabricantes de bens de equipamento possam oferecer um serviço de manutenção remota nas industrias de seus clientes. Além disso, a coleta de todos os dados relativos ao rendimento destas máquinas possibilitará a realização de melhores desenhos de futuros modelos.

A iniciativa denomina-se Projeto Promare (Manutenção Pró-ativa de Máquinas Remotas Singulares) e foi promovida pelo Cluster de Bens de Equipamentos de Castela e Leão (CBECyL). A pesquisa é liderada pelas empresas Hiperbaric, Desmasa, Nicolás Correa, Ibermaq e NC Manufacturing, com o apoio da Universidade de Burgos (UBU), do Instituto Tecnológico de Castela e Leão (ITCL) e do Centro Tecnológico Cartif.

O objeto da pesquisa são equipamentos de algumas indústrias, por exemplo, “máquinas fresadoras para fazer peças metálicas; equipamentos de processamento a alta pressão para a indústria alimentícia cuja tecnologia, conhecida também como pasteurização a frio, representa uma alternativa aos métodos térmicos tradicionais”, explica em declarações a DiCYT César Ignacio García Osorio, pesquisador principal do grupo Advanced Data Mining Research And Bioinformatics Learning (ADMIRABLE), da Universidade de Burgos.

O propósito é que estas máquinas “possam ser monitoradas remotamente para analisar seu funcionamento”, afirma. Isso é, os cientistas querem estudar a máquina do cliente e depois usar essa informação para desenvolver algoritmos úteis com o objetivo de explicar e melhorar seu rendimento. Para tanto, os pesquisadores da UBU utilizarão as técnicas de mineração de dados (conhecida em inglês como Data Mining ou DM), ou seja, as técnicas computacionais que permitem a extração da informação implícita nos dados disponíveis e que pode ser interpretada para melhorar certos processos.

“A idéia é aplicar algoritmos para processar dados e prever possíveis falhas nas máquinas”, comenta César Ignacio García Osorio, cujo grupo é especialista na aplicação destas técnicas. De fato, utilizarão o algoritmo Rotation Forest, criado pelo pesquisador do grupo Juan José Rodríguez, com grande repercussão em publicações científicas.

Neste caso, a mineração de dados é utilizada em várias vertentes. Uma das mais importantes é estudar a vida útil dos componentes da máquina, de modo que possam ser modificados na medida em que se detecte um problema. Além desta função também pode ser aplicada para prever falhas, para desenvolver um novo software integrado aos equipamentos e “para aprender a fim de melhorar a fabricação de equipamentos”, afirma.

Coleta de dados

As próprias empresas que fabricam os bens de equipamento proporcionam os dados aos pesquisadores. As máquinas possuem uma série de sensores e computadores que criam bases de dados, de modo que “realizamos as análises assim que os fabricantes coletam a informação, que pode inclusive ser disponibilizada online”, indica García Osorio, dependendo se estes podem ou não conectar-se a internet.

De outro lado, o trabalho de Cartif foca-se, precisamente, nos sensores instalados nas máquinas. O diagnóstico realizado por este centro tecnológico está baseado na análise de sinais (vibrações, consumos) e na comparação com modelos físicos de funcionamento. Finalmente, o Instituto Tecnológico de Castela e Leão, cuja sede está em Burgos, coleta a informação nas bases de dados e ocupa-se de outros aspectos destacáveis do projeto, como o acesso de forma remota.

Transferência

O projeto dá seus primeiros passos e terá três anos de duração, graças ao financiamento do Sub-programa INNPACTO do Ministério de Economia e Competitividade. A importância desta iniciativa evidencia-se através do apoio de mais de 1,3 milhões de euros. Tanto pesquisadores, como empresas, serão beneficiados pela idéia, que é um autêntico exemplo de transferência de conhecimento dentro de Castela e Leão, e pode gerar resultados aplicáveis no campo da tecnologia industrial.

Do campo teórico às aplicações

O Grupo de Pesquisa Advanced Data Mining Reserach And Bioinformatics Learning (ADMIRABLE) da Universidade de Burgos é liderado por César Ignacio García Osorio e por Juan José Rodríguez Diez, autor do algoritmo Rotation Forest, um conjunto de operações que, junto a outros, será aplicado neste projeto.

Para a equipe da área de Linguagens e Sistemas Informáticos da Universidade de Burgos, dentro do Departamento de Engenharia Civil, a iniciativa implica passar do campo da teoria às aplicações práticas, ainda que o projeto Promare também represente um retorno acadêmico, já que permitirá contratar um técnico para desenvolver sua tese doutoral baseada nesta iniciativa.

O trabalho deste grupo consistirá em detectar falhas e prever quando os dados coletados ao longo do tempo identificam as variáveis necessárias para tanto. Tudo graças às técnicas de mineração de dados utilizadas.

Dados da pesquisa

Projeto - Promare (Manutenção pró-ativa de máquinas remotas singulares). Iniciativa - Cluster de Bens de Equipamento de Castela e Leão (CBECyL). Consórcio - Centros de Pesquisa: Universidade de Burgos (UBU), Instituto Tecnológico de Castela e Leão (ITCL), Centro Tecnológico Cartif. Empresas: Hiperbaric, Desmasa, Nicolás Correa, Ibermaq e NC Manufacturing. Financiamento - 1.3777.950,12 euros do Sub-programa INNPACTO da Secretaria de Estado de Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação do Ministério de Economia e Competitividade (antigo Ministério da Ciência e Inovação. Duração - três anos: 2011-2013.