Trabalho de Graduação (TG): Integração de Sensores de Carga e Tecnologia IoT

Este repositório contém o código-fonte e documentação relacionados ao trabalho de graduação que explora a integração de sensores de carga com tecnologia IoT para automação e monitoramento de materiais em linhas de produção.

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Índice

• Introdução
• Objetivos
• Componentes Utilizados
• Arquitetura do Sistema
• Tecnologias Utilizadas
• Configuração do Ambiente
• Como Executar
• Resultados e Benefícios
• Documentação Completa

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Introdução

O trabalho propõe a construção de um sistema para monitoramento automatizado de materiais em uma linha de produção, substituindo processos manuais por uma solução baseada em sensores de carga e tecnologia IoT. Os dados coletados são armazenados em um banco de dados e exibidos em tempo real através de um dashboard, promovendo maior eficiência no controle logístico.

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Objetivos

1. Automação: Eliminar a necessidade de monitoramento manual de peças.
2. Escalabilidade: Implementar uma solução flexível e adaptável a diferentes linhas de produção.
3. Visualização em Tempo Real: Apresentar dados coletados de forma clara e acessível.
4. Otimização Logística: Melhorar o processo de reposição e controle de materiais.

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Componentes Utilizados

Hardware

• 2x Células de Carga: Meia Ponte Wheatstone.
• 1x Módulo Semiconductor HX711: Amplificador para as células de carga.
• 1x ESP8266 NodeMCU V3 (12-E): Microcontrolador responsável pela coleta e envio dos dados.

Software

• Telegraf: Coletor de métricas configurável.
• InfluxDB: Banco de dados para armazenar as medições de peso e quantidade.
• Grafana: Ferramenta de visualização de dados.
• Mosquitto: Broker MQTT para comunicação entre dispositivos.

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Arquitetura do Sistema

graph TD
A[Sensor de Carga] -->|Dados em Analógico| B[HX711]
B -->|Dados Convertidos| C[ESP8266]
C -->|Protocolo MQTT| D[Broker Mosquitto]
D -->|Telegraf Listener| E[Telegraf]
E -->|Gravação| F[InfluxDB]
F -->|Consulta| G[Grafana]

Loading

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Tecnologias Utilizadas

• Linguagens:
  • Python (Backend e scripts MQTT).
• Protocolos:
  • MQTT (Message Queue Telemetry Transport).
• Infraestrutura:
  • Banco de Dados Time Series (InfluxDB).
  • Coletor e processador de métricas (Telegraf).
  • Visualização e monitoramento (Grafana).

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Configuração do Ambiente

1. Instalar os softwares necessários:

   sudo apt update
   sudo apt install -y mosquitto influxdb telegraf
   snap install grafana

2. Configurar o InfluxDB:

   • Criar banco de dados:

     influx
     CREATE DATABASE example;

3. Configurar o Telegraf:

   • Editar o arquivo de configuração /etc/telegraf/telegraf.conf para integrar com o broker MQTT e o InfluxDB.

4. Instalar as dependências do Python:

   • Criar ambiente virtual:

     python -m venv venv
     source venv/bin/activate

   • Instalar pacotes:

     pip install -r requirements.txt

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Como Executar

1. Iniciar os serviços:

   sudo service mosquitto start
   sudo service influxdb start
   sudo service grafana-server start
   sudo telegraf

2. Executar o publicador MQTT:

   python mqtt_publisher.py

3. Executar o assinante MQTT:

   python mqtt_subscriber.py

4. Acessar o dashboard:

   • Acesse o Grafana em http://localhost:3000.
   • Use as credenciais padrão (admin/admin) e configure o painel.

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Resultados e Benefícios

• Visualização em tempo real: Dados de peso e quantidade são exibidos em um dashboard personalizável.
• Eficiência logística: O sistema otimiza o reabastecimento de materiais, reduzindo atrasos e erros.
• Escalabilidade: A solução pode ser aplicada a outras indústrias com requisitos semelhantes.

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Documentação Completa

Para mais detalhes, acesse o documento completo do projeto:
INTEGRAÇÃO DE SENSORES DE CARGA E TECNOLOGIA IOT EM ARMAZÉNS INDUSTRIAIS

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Contato

Em caso de dúvidas ou sugestões, entre em contato:

• Autores: Leonardo Paixão e Rafael Ferreira
• Email: leonardohspaixao@gmail.com e rafaelferreira.1951@gmail.com