Unarguably, the automation of data collection and subsequent statistical treatment enhance
the quality of industrial management systems. The rise of accessible digital technologies has
enabled the introduction of the Industry 4.0 pillars in Cariri local companies. Particularly,
such practice positively contributes to the triple bottom line of sustainable development:
People, Environment, and Economy. The present work aims to provide a general automated
framework for data recording and statistical control of conveyor belts in production lines.
The software has been developed in three layers: graphical user interface, in PHP language;
database collection, search, and safeguard, in MySQL; computational statistics, in R; and
hardware control, in C. The computational statistics are based on the combination of
artificial neural nets and autoregressive integrated and moving average models, via minimal
variance method. The hardware components are composed by open source hardware as
Arduino based boards and modular or industrial sensors. Specifically, the embedded system
is designed to constantly monitor and record a number of measurable characteristics of
the conveyor belts (e.g. electric consumption and temperature), via a number of sensors,
allowing both the computation of statistical control metrics and the evaluation of the
quality of the production system. As a case study, the project makes use of a laminated
limestone production line, located at the Mineral Technology Center, Nova Olinda, Ceará
state, Brazil.Indiscutivelmente, a automação da coleta de dados e o subsequente tratamento estatístico
aumentam a qualidade dos sistemas de gestão industrial. O surgimento de tecnologias
digitais acessíveis possibilitou a introdução dos pilares da Indústria 4.0 nas empresas locais
do Cariri. Particularmente, tal prática contribui positivamente para o triplo resultado do
desenvolvimento sustentável: Pessoas, Meio Ambiente e Economia. O presente trabalho
tem como objetivo fornecer um Framework geral automatizado para registro de dados
e controle estatístico de esteiras transportadoras em linhas de produção. O software foi
desenvolvido em três camadas: interface gráfica do usuário, em linguagem PHP; coleta,
pesquisa e proteção de banco de dados em MySQL; estatística computacional, em R; e
controle de hardware, em C. As estatísticas computacionais são baseadas na combinação de
redes neurais artificiais e modelos autorregressivos integrados e de média móvel, via método
de mínima variância. Os componentes de hardware são compostos por hardware open source
como placas baseadas em Arduino e sensores modulares ou industriais. Especificamente, o
sistema embarcado é projetado para monitorar e registrar constantemente uma série de
características mensuráveis das esteiras transportadoras (por exemplo, consumo elétrico e
temperatura), por meio de uma série de sensores, permitindo tanto o cálculo de métricas
de controle estatístico quanto a avaliação da qualidade do sistema de produção. Como
estudo de caso, o projeto utiliza uma linha de produção de calcário laminado, localizada
no Centro de Tecnologia Mineral, Nova Olinda, Ceará, Brasil