Avanços nas Aplicações de Métodos de Inteligência Artificial em Sistemas de Controle Industrial: Rumo a Sistemas de Fabricação Cognitivos Auto-otimizantes

Os sistemas de controle industrial desempenham um papel central nos sistemas de fabricação modernos. As tendências atuais em direção a mais flexibilidade e sustentabilidade, enquanto mantêm e melhoram a capacidade de produção e a produtividade, aumentam drasticamente a complexidade dos sistemas de produção. Para enfrentar esses desafios, algoritmos de controle avançados e novos desenvolvimentos são necessários. Nos últimos anos, os desenvolvimentos em métodos baseados em Inteligência Artificial (IA) ganharam atenção e relevância significativas na pesquisa e na indústria para futuros sistemas de controle industrial. Abordagens baseadas em IA estão sendo cada vez mais exploradas em vários níveis de sistemas de controle industrial, variando desde dispositivos de automação únicos até o controle em tempo real de máquinas complexas, processos de produção e supervisão e otimização totais de fábricas. Dessa forma, soluções de IA são exploradas com referência a diferentes aplicações de controle industrial, desde métodos de fusão de sensores até novas técnicas de controle preditivo baseado em modelos, de máquinas auto-otimizantes a robôs colaborativos, de sistemas de automação adaptativa de fábricas a sistemas de controle supervisor de produção. O objetivo do presente artigo de perspectiva é fornecer uma visão geral de novas aplicações de métodos de IA em sistemas de controle industrial em diferentes níveis, de modo a melhorar as capacidades de auto-aprendizagem dos sistemas de produção, seu desempenho geral, a qualidade dos processos e produtos relacionados, o uso ideal de recursos e a segurança dos sistemas industriais, bem como a resiliência a condições de contorno variáveis e demandas de produção. Finalmente, principais desafios abertos e perspectivas futuras são abordados.