Título: | Explorando a utilização de grafos e imagens 2D para o reconhecimento automático de etapa em processos de montagem utilizando inteligência artificial |
Autor(es): | Giannecchini, Isabel Caroline Gomes |
Orientador(es): | Barbalho, Sanderson Cesar Macedo |
Assunto: | Inteligência artificial Indústria 4.0 Manufatura aditiva |
Data de apresentação: | 13-Set-2024 |
Data de publicação: | 6-Fev-2025 |
Referência: | GIANNECCHINI, Isabel Caroline Gomes. Explorando a utilização de grafos e imagens 2D para o reconhecimento automático de etapa em processos de montagem utilizando inteligência artificial. 2024. 94 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Produção) — Universidade de Brasília, Brasília, 2024. |
Resumo: | Neste estudo, apresenta-se uma abordagem para sistemas de assistência à montagem,
destacando a transformação de modelos BPMN em grafos como a principal contribuição. Essa
transformação permite uma representação mais clara e estruturada dos processos de montagem,
facilitando a sincronização, a automação e o controle de qualidade. A aplicação prática desse
conceito é demonstrada através da montagem de um protótipo de caminhão, utilizando
manufatura aditiva. O grafo resultante não apenas define a sequência das atividades, mas
também sincroniza o estado real da montagem com o estado percebido pelo sistema digital.
Essa virtualização do processo é importante para testar a performance do sistema e aprimorar a
eficiência dos sistemas de assistência à montagem baseados em inteligência artificial. Ao
integrar essa metodologia, espera-se que os sistemas desenvolvidos contribuam de forma mais
assertiva para a qualidade e eficiência em processos de montagem manual, alinhando-se aos
princípios da Indústria 4.0. |
Abstract: | This study presents an approach for assembly assistance systems, highlighting the
transformation of BPMN models into knowledge graphs as the main contribution. This
transformation allows for a clearer and more structured representation of assembly processes,
facilitating synchronization, automation, and quality control. The practical application of this
concept is demonstrated through the assembly of a truck prototype, using additive
manufacturing. The resulting graph not only defines the sequence of activities, but also
synchronizes the actual state of the assembly with the state perceived by the digital system. This
process virtualization is important for testing system performance and improving the efficiency
of artificial intelligence-based assembly assistance systems. By integrating this methodology,
it is expected that the systems developed will contribute more assertively to quality and
efficiency in manual assembly processes, aligning with the principles of Industry 4.0. |
Informações adicionais: | Trabalho de Conclusão de Curso (graduação) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia de Produção, 2024. |
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Aparece na Coleção: | Engenharia de Produção
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