Paradigma do digital twin na predição e na assistência em fábricas inteligentes

Abstract

Mestrado em Engenharia Informática na Escola Superior de Tecnologia e Gestão do Instituto Politécnico de Viana do CasteloA Indústria 5.0 está a provocar uma transformação profunda no sector industrial, impulsionada pela integração de tecnologias avançadas como a Internet das Coisas (IoT), a Inteligência Artificial (IA) e os sistemas ciber-físicos. Neste contexto, o conceito de Gémeo Digital emergiu como solução inovadora para a monitorização e otimização de processos, permitindo criar réplicas digitais de equipamentos físicos para predição e análise em tempo real.Esta dissertação explora o paradigma do Gémeo Digital aplicado à predição e à assistência em fábricas inteligentes, com especial enfoque no desenvolvimento de um Assistente Virtual Inteligente (AVI) de apoio à manutenção e à operação de equipamentos. O trabalho divide-se em duas fases: Fase 1, dedicada à validação experimental do Gémeo Digital em ambiente laboratorial; e Fase 2, centrada na criação do AVI integrado no Gémeo Digital duma unidade fabril real. Na Fase 1 foi construído um protótipo de Gémeo Digital recorrendo a tecnologias FIWARE, IoT, aprendizagem computacional e dashboards (paineis de controlo). Os testes confirmaram a viabilidade da solução e validaram a comunicação bidirecional entre os sistemas físico e digital, permitindo recolher dados em tempo real, prever anomalias e otimizar a manutenção. A Fase 2 introduziu um AVI capaz de interagir com operadores, fornecendo—em linguagem natural—suporte ao diagnóstico de falhas, consulta de documentação técnica e recomendações de manutenção baseadas em IA. Os resultados evidenciam que a integração de um Gémeo Digital com um AVI melhora significativamente a eficiência e a fiabilidade dos processos industriais, reduzindo tempos de paragem e facilitando a tomada de decisão. A abordagem proposta abre caminho a desenvolvimentos futuros, como o refinamento dos algoritmos preditivos e a extensão da solução a outros sectores industriais.Industry 5.0 has brought about a profound transformation in the industrial sector, driven by the integration of advanced technologies such as the Internet of Things , Artificial Intelligence and Cyber-Physical Systems . In this context, the Digital Twin concept has emerged as an innovative solution for monitoring and optimizing industrial processes, enabling the creation of digital replicas of physical equipment for real-time analysis. This dissertation explores the Digital Twin paradigm in prediction and assistance in smart factories, with a special focus on the development of an Intelligent Virtual Assistant (AVI) to support the maintenance and operation of industrial equipment. The work is divided into two phases: Phase 1, which consisted of experimental validation of the concept in a laboratory environment, and Phase 2, which transposes the solution to a real context in a textile factory. In Phase 1, a Digital Twin prototype was developed, using technologies such as FIWARE, IoT, Machine Learning and interactive dashboards. The aim of this phase was to assess the feasibility of the solution and validate the two-way communication between the physical and digital systems. The tests carried out indicated that the proposed approach is effective in collecting and analyzing data in real time, making it possible to predict anomalies and optimize maintenance processes. Phase 2 focused on the evolution of the system, introducing an Intelligent Virtual Assistant capable of interacting with industrial operators, providing AI-based support for diagnosing faults, consulting technical documentation and making maintenance recommendations. The results of this study show that integrating Digital Twins with Intelligent Virtual Assistance can significantly improve the efficiency and reliability of industrial processes, reducing downtime and facilitating decision-making. The proposed approach paves the way for future improvements, such as refining the predictive algorithms and expanding the solution to different industry sectors.Este trabalho foi financiado pelo projeto “TEXP@CT: Pacto de Inovação para a Digitalização do STV”, no âmbito do Plano de Recuperação e Resiliência-02-C05-i01.01-2022.PC644915249-00000025, integrado no subprojeto “WP 2.2 (PPS #8): Plataforma Digital Twin para a Indústria Têxtil