Sistema aumenta a produtividade de processos industriais

Uma empresa fundada por quatro estudantes graduados em Engenharia da Computação e em Matemática pela Universidade Estadual de Campinas (Unicamp) foi escolhida para receber o primeiro aporte de investimento do fundo Pitanga de venture capital (capital de risco), criado por fundadores da Natura e do Itaú Unibanco e administrado pelo biólogo Fernando Reinach, ex-diretor da Votorantim Novos Negócios.

Após a análise de quase 700 projetos ao longo de um ano e meio, os administradores do fundo decidiram fazer seu primeiro investimento na I.Systems, empresa de desenvolvimento de softwares de
automação industrial.

“Eles desenvolveram um tecnologia que nos parece ser muito inovadora e promissora”, disse Reinach. A tecnologia a que se refere são softwares de controle de sistemas para aumentar a eficiência de linhas de produção em grandes indústrias baseados na lógica Fuzzy (“difusa”). O desenvolvimento contou com apoio do Programa FAPESP Pesquisa Inovativa em Pequena Empresa (PIPE).

Teoria matemática

Uma expansão da teoria matemática dos conjuntos, a lógica Fuzzy permite controlar um número maior de variáveis de uma linha de produção, por exemplo, em uma escala intermediária entre 0 e 1, do que a lógica clássica binária, que só possibilita controlar as variáveis 0 e 1. Por conta disso, é utilizada em sistemas de reconhecimento de imagem, aparelhos de ar condicionado, freios ABS ou câmeras fotográficas – para ajustar automaticamente o foco de acordo com a distância do objeto ou luminosidade no ambiente.

“Essa expansão da teoria matemática dos conjuntos gerou um grande benefício na área de modelagem matemática”, disse Igor Bittencourt Santiago, presidente da I.Systems.

De acordo com Santiago, uma das limitações que havia para aplicar a lógica Fuzzy em controle de sistemas era realizar a modelagem matemática do conjunto de regras de funcionamento de um sistema e sincronizá-las manualmente – o que é moroso e caro – ou treinar uma rede neural artificial (técnica computacional que apresenta um modelo matemático inspirado na estrutural neural de organismos inteligentes) para absorver as características do processo.

Modelagem

A realização da modelagem matemática de um sistema, contudo, é muito complexa porque é preciso conhecer o comportamento de todas as variáveis e a relação entre elas. E o modelo matemático, ao ser simplificado, não desempenha todo o seu potencial e requer a presença de um operário para intervir
no processo.

Um dos obstáculos para treinar uma rede neural artificial a aprender as características de um processo é não se ter certeza do que exatamente o sistema está aprendendo. “Se houver algum ponto fora da zona de treinamento de uma rede neural artificial, ela pode apresentar comportamentos bem instáveis para o processo”, explicou Santiago.

De modo a superar esses obstáculos técnicos para ampliar a aplicação da lógica Fuzzy em sistemas de controle, Santiago e seus sócios na I.Systems – Leonardo Freitas, Ronaldo Silva e Danilo Halla – começaram a desenvolver algoritmos para gerar automaticamente as regras de funcionamento de um processo.

Os quatro produziram um software que roda no sistema operacional Windows, coleta informações muito simples de um processo industrial – classificadas em três níveis: mínimo, médio e máximo – e gera instantaneamente todas as correlações entre essas variáveis.

Leaf

Batizado de Leaf, o software aumenta a estabilidade, diminui os custos e melhora a produtividade de processos automatizados. “Tornamos o controle de sistemas baseado em lógica Fuzzy muito mais barato e possível de ser utilizado por pessoas que não têm nenhum conhecimento sobre ela ou até mesmo pouco conhecimento do próprio processo industrial que pretende automatizar”, disse Santiago.

Em 2009, a empresa dos pesquisadores, denominada na época PBM Automação Industrial, teve um projeto PIPE fase 1, apoiado pela FAPESP, para realizar um teste de viabilidade do software.

Para realizar o teste, Santiago procurou um gerente industrial da fábrica da Coca-Cola Femsa, em Jundiaí – maior engarrafadora da marca na América Latina em volume de produção –, que lhe contou que havia um desafio tecnológico nas linhas de envase da bebida. Ali, pequenas variações na pressão com a qual as garrafas são preenchidas com refrigerante podem afetar a velocidade de enchimento e provocar a perda da bebida por borbulhamento e variações de nível do líquido injetado.

O sistema implementado pela PBM na fábrica possibilitou controlar simultaneamente as válvulas de pressão e de vazão da linha engarrafadora e gerar uma economia de 500 mil litros de Coca-Cola e de 100 mil garrafas PET por ano.

Além da fábrica da Cola-Cola, o sistema é utilizado, no momento, por grandes empresas como Rhodia, Ajinomoto, Lanxess e nas usinas de produção de açúcar e de bioenergia Tonon, São Martinho
e Pederneiras.

“Para que a nossa solução seja economicamente viável, é preciso haver uma determinada escala de produção. Em unidades de produção menores, o retorno do investimento se torna muito longo”, disse Santiago. Mas ele destaca que não está descartada a possibilidade de se desenvolver uma solução para empresas de menor porte.

Nas usinas de produção de açúcar e de bioenergia, o sistema é utilizado para estabilizar melhor a geração de vapor das caldeiras. Ao integrar essa função com a geração de energia, é possível que a usina passe a gerar mais energia com a mesma quantidade de biomassa que utilizava anteriormente.

“Como o software executa o controle multivariável do processo, ele consegue ter uma informação mais global do estado da caldeira, por exemplo, e controlar a geração de energia”, explicou Santiago.

Fonte: Agência Fapesp