Integração de sistemas automatizados para análise de tempo de ciclo em processos industriais

Abstract

Indústria 4.0 demanda soluções que integrem tecnologias emergentes para otimizar a produção e tornar os processos mais eficientes, ágeis e inteligentes. Neste contexto, o presente trabalho propõe o desenvolvimento de um sistema de monitoramento de tempo de ciclo em um ambiente industrial simulado, com foco na integração entre hardware de baixo custo, protocolos de comunicação sem fio e plataformas de Business Intelligence (BI). Utilizando a metodologia Design Science Research (DSR), foi construído um sistema automatizado microcontrolado, cuja comunicação ocorre via protocolo MQTT (Message Queuing Telemetry Transport). Os dados são processados por softwares gratuitos como Node-RED e Power Automate, armazenados no SharePoint e visualizados através de um dashboard desenvolvido no Power BI. Os testes realizados confirmam a viabilidade técnica da proposta, demonstrando estabilidade, escalabilidade e potencial aplicação em ambientes industriais reais e educacionais. O estudo contribui como um modelo acessível e replicável de automação e análise de desempenho, alinhado às diretrizes da Indústria 4.0 e à transformação digital dos processos produtivos.

Industry 4.0 requires solutions that integrate emerging technologies to optimize production and render processes more efficient, agile, and intelligent. Within this context, the present study proposes the development of a cycle time monitoring system in a simulated industrial environment, emphasizing the integration of low-cost hardware, wireless communication protocols, and Business Intelligence (BI) platforms. Employing the Design Science Research (DSR) methodology, an automated microcontroller-based system was INTERNAL constructed, with communication implemented via the MQTT (Message Queuing Telemetry Transport) protocol. Data is processed through free software such as Node-RED and Power Automate, stored on SharePoint, and visualized using a dashboard developed in Power BI. The conducted tests validate the technical feasibility of the proposal, demonstrating stability, scalability, and potential applicability in real industrial and educational settings. This study contributes an accessible and replicable model for automation and performance analysis, aligned with the principles of Industry 4.0 and the digital transformation of production processes.