Os laboratórios de Sensores (LabSensores) e de Telecomunicações (LabTel) da Ufes estão desenvolvendo um sistema de monitoramento para evitar falhas na produção de lâminas de metal. Os sensores de fibra óptica desenvolvidos na pesquisa contam com inteligência computacional para vigiar o funcionamento dos motores da indústria. Assim as falhas podem ser identificadas e notificadas antes mesmo de acontecer, evitando a interrupção da produção.
O estudo, desenvolvido em parceria com a empresa ArcelorMittal e com apoio da Fundação de Amparo à Pesquisa e Inovação no Espírito Santo (Fapes), busca otimizar o processo de laminação, que consiste na diminuição da espessura do metal até que ele se transforme em uma chapa. A redução é realizada em uma esteira rolante, movida por motores.
“Se um daqueles motores falha enquanto outro continua funcionando, ocorre uma diferença de velocidade que pode danificar a peça que está sendo transportada”, explica Leandro Macedo, mestrando do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica (PPGEE), que desenvolve o projeto de pesquisa sob a orientação do professor Arnaldo Leal Júnior. O orientador desenvolve outras pesquisas na área de sensores em fibra óptica.
O erro identificado pelo sensor comprometeria a peça em produção e as seguintes, causando prejuízo econômico. A notificação de possibilidade de falha é possibilitada pela manutenção preditiva, viabilizada pela inteligência computacional. “Como são muitos motores e sensores, é necessária a inteligência artificial, para se ter mais precisão e capacidade de processamento de dados, além de poder identificar qual é o motor e qual a falha”, pontua o mestrando.
Fibra óptica
Junto com a inteligência computacional, o desenvolvimento de sensores com a fibra óptica também confere mais eficiência ao processo de produção . Isso porque a fibra utiliza a luz como elemento sensor, o que evita a presença de interferências na leitura devido a ausência do campo eletromagnético. Outra vantagem é a sua capacidade de transmitir dados à longa distância, permitindo a manutenção remota. Depois da primeira etapa do projeto, iniciada em 2021 e que consiste no desenvolvimento de sensores ópticos, os dados fornecidos por eles serão analisados para que em seguida se tenha certeza da utilidade do sensor como identificador de falhas. O projeto está previsto para ser finalizado em 2026.