Monitoramento automático de um processo de envase utilizando controlador fuzzy embarcado em hardware de baixo custo

Abstract

O controle eficiente do processo é um elemento-chave na manutenção e melhoria da qualidade e produtividade, o que acaba se tornando um importante mecanismo para aumentar a competitividade das empresas inseridas em uma era de grandes avanços tecnológicos. O presente trabalho pretende contribuir com esta área, tendo como objeto de estudo a máquina de envase Prepac-Dermec 1000. A partir de ferramentas de controle estatístico de processo (CEP), verificou-se a necessidade de melhorar a estabilidade do volume de líquido envasado e, para atingir esse objetivo, é proposto um sistema em malha fechada que utiliza um controlador PD fuzzy embarcado no Arduino Mega 2560 para atuar no tempo de abertura da válvula, de modo a compensar as variabilidades do processo. O sistema de inferência fuzzy é construído a partir do Matlab e embarcado no Arduino utilizando a biblioteca eFLL desenvolvida por pesquisadores da Universidade Estadual do Piauí. Um Arduino Leonardo recebe o valor da massa medida de uma balança centesimal e os envia para o Microsoft Excel, o qual gera um gráfico desses dados em tempo real. Os resultados obtidos em simulação indicam que o modelo proposto neste trabalho é capaz de melhorar o controle da máquina, reduzindo desperdícios e agregando mais qualidade ao processo produtivo.

Efficient process control is a key element in maintaining and improving quality and productivity, which ends up becoming an important mechanism to increase the competitiveness of companies inserted in an era of great technological advances. The present dissertation intends to contribute to this area, having as object of study the Prepac-Dermec 1000 filling machine. Using statistical process control (SPC) tools, it was verified the need to improve the stability of the volume of the filled liquid and, to achieve this goal, a closed-loop system is proposed that uses a fuzzy-PD controller embedded in Arduino Mega 2560 to act on the valve opening time, to compensate for process variability. The fuzzy inference system (FIS) is built from Matlab and embedded in Arduino using the eFLL library developed by researchers at the State University of Piauí. A Arduino Leonardo receives the measured mass value from a centesimal scale and sends it to Microsoft Excel, which generates a graph of this data in real time. The results obtained in simulation indicate that the model proposed is capable of improving machine control, reducing waste and adding more quality to the production process.