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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.

Índice

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.

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.

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.

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

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).

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

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.

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.

Documentação Completa

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

Contato

Em caso de dúvidas ou sugestões, entre em contato: