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Document type: Trabalho de Conclusão de Curso
Access type: Acesso Aberto
Title: Smart manufacturing: uma análise da tecnologia LIDAR para qualidade do produto na indústria automotiva
Author: Melazzo, José Júlio Morais
First Advisor: Lima, Gustavo Brito de
First member of the Committee: Neto, Antônio Costa
Second member of the Committee: Cyrino, Gabriel Fernandes
Summary: O conceito de Indústria 4.0 apareceu pela primeira vez em 2011, em um artigo publicado pelo governo alemão como estratégia de alta tecnologia para 2020. Nos últimos anos, esse termo tem sido amplamente discutido, se referindo a um sistema complexo e flexível, que envolve a digitalização da tecnologia de manufatura, engenharia e automação. Com isso, a indústria busca cada vez mais explorar a ‘Smart Manufacturing’, que nada mais é que a adoção de novas tecnologias e teorias de fabricação para ajudar as indústrias a se adaptarem as mudanças e elevar a qualidade do produto. Além disso, após a terceira revolução industrial, a explosão dos algoritmos de autoaprendizagem de Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning (ML) lançaram uma base sólida para receber uma indústria cada vez mais conectada. Usando desta base sólida, o objetivo da monografia é, com base no estado atual da literatura, revisar e apresentar o uso de sistemas baseados em autoaprendizagem (Inteligência Artificial/Machine Learning) em conjunto com o sensor LIDAR (Light Detection and Ranging) dentro dos conceitos propostos na Indústria 4.0 e ‘Smart Manufacturing’. Dessa forma, além de base para futuros trabalhos, esta monografia apresenta como oportunidade e desafio, uma nova forma de avaliação da qualidade do produto no processo de fabricação da indústria automotiva.
Abstract: The concept of Industry 4.0 first appeared in 2011, in an article published by the German government as a high-tech strategy for 2020. In recent years, this term has been widely discussed, referring to a complex and flexible system, which involves the digitization of manufacturing, engineering and automation technology. With this, the industry increasingly seeks to explore 'Smart Manufacturing', which is nothing more than the adoption of new technologies and manufacturing theories to help industries adapt to changes and raise product quality. Furthermore, after the third industrial revolution, the explosion of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) self learning algorithms laid a solid foundation for an increasingly connected industry. Using this solid foundation, the objective of the monograph is, based on the current state of the literature, to review and present the use of systems based on self learning (Artificial Intelligence/Machine Learning) in conjunction with the LIDAR (Light Detection and Ranging) sensor within the concepts proposed in Industry 4.0 and 'Smart Manufacturing'. Thus, in addition to being a basis for future work, this monograph presents as an opportunity and challenge, a new way of evaluating product quality in the manufacturing process of the automotive industry.
Keywords: Inteligência artificial
Artificial intelligence
Indústria automotiva
Automotive industry
LIDAR
LIDAR
Manufatura inteligente
Smart manufacturing
Area (s) of CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::ELETRONICA INDUSTRIAL, SISTEMAS E CONTROLES ELETRONICOS::AUTOMACAO ELETRONICA DE PROCESSOS ELETRICOS E INDUSTRIAIS
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::ELETRONICA INDUSTRIAL, SISTEMAS E CONTROLES ELETRONICOS::CONTROLE DE PROCESSOS ELETRONICOS, RETROALIMENTACAO
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUCAO::ENGENHARIA DO PRODUTO::DESENVOLVIMENTO DE PRODUTO
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUCAO::GERENCIA DE PRODUCAO::GARANTIA DE CONTROLE DE QUALIDADE
Language: por
Country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Uberlândia
Quote: MELAZZO, José Júlio Morais. Smart manufacturing: uma análise da tecnologia LIDAR para qualidade do produto na indústria automotiva. 2022. 44 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2022.
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/35556
Date of defense: 11-Aug-2022
Appears in Collections:TCC - Engenharia Elétrica

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