automacao_insdustrial_cap_3

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CAPÍTULO 3
SiStemaS de Produção
A partir da perspectiva do saber fazer, neste capítulo você terá os seguintes 
objetivos de aprendizagem:
 3 Conhecer os sistemas de automação da produção. 
 3 Conhecer sistemas de produtividade ou flexibilidade com consequente melhoria 
de competitividade das empresas. 
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 Automação industrial
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SiStemaS de Produção
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 Capítulo 3 
Contextualização
Caro(a) pós-graduando(a), nesse terceiro capítulo, iremos abordar os 
sistemas de automação da produção, assim como discutiremos os sistemas 
de produtividade das empresas. 
Para iniciar as nossas discussões, os sistemas de produção automatizados 
são soluções tecnológicas que possuem a finalidade de gerenciar todas as 
etapas de produção. Estes sistemas suprem a lacuna que normalmente há 
entre o ERP (Entreprise Resource Planning) e os softwares específicos da 
linha de produção.
O Sistema automatizado facilita a importação dos dados do ERP e a 
integrá-los ao dia a dia da produção, sincronizando e gerenciando as tarefas 
produtivas com o fluxo de materiais. Ao pensar em uma cadeia de suprimento, 
o maior valor agregado costuma estar na produção, sendo assim, faz sentido 
investir em sistemas que possam otimizar o fluxo, o controle e a qualidade do 
produto final.
definição de SiStemaS ProdutivoS
Segundo Palomino (2008), sistema é qualquer conjunto de interação de 
informações que funcione para atingir um objetivo comum e que evolua no 
tempo.
Os sistemas produtivos podem ser definidos como um sistema inserido em 
um determinado contexto ou pode ser um elemento em outro, dando origem, 
deste modo, aos subsistemas. Por exemplo: para um projetista de automóveis, 
o automóvel é um sistema mecânico composto de eixos, engrenagens, bielas, 
bloco de cilindros, pistões, etc. Já para um engenheiro civil, projetando um 
sistema de estrada, o automóvel é apenas um componente desse sistema, o 
qual inclui caminhões, ônibus e outros.
O sistema pode também ser definido como um conjunto de informações 
dinâmicas entre si relacionadas, formando uma atividade para atingir um 
objetivo, operando sobre entradas (informação, matéria ou energia) e 
fornecendo saídas (informação, energia ou matéria) processadas. A seguir 
veremos os componentes de um sistema produtivo. 
Sistema é qualquer 
conjunto de interação 
de informações que 
funcione para atingir 
um objetivo comum e 
que evolua no tempo.
Um conjunto de 
informações dinâmicas 
entre si relacionadas, 
formando uma 
atividade para 
atingir um objetivo, 
operando sobre 
entradas (informação, 
matéria ou energia) 
e fornecendo 
saídas (informação, 
energia ou matéria) 
processadas.
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 Automação industrial
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Os Componentes de um Sistema Produtivo. Todo sistema 
apresenta os seguintes componentes listados a seguir.
a) Fronteiras: São os limites do sistema, que podem ter existência 
física ou apenas uma delimitação imaginária para efeito de 
estudo.
b) Subsistemas: São os elementos que compõem o sistema.
c) Entradas (input): Representam os insumos ou variáveis 
independentes do sistema.
d) Saídas (outputs): Representam os produtos ou variáveis 
dependentes do sistema.
e) Processamento: Engloba as atividades desenvolvidas pelos 
subsistemas que interagem entre si para converter as entradas 
em saídas.
f) Retroação (feedback): É a influência que as saídas do sistema 
exercem sobre as suas entradas no sentido de ajustá-las ou 
regulá-las ao funcionamento do sistema.
Figura 17 - Exemplo de um sistema produtivo. Qualquer 
parte desse sistema um subsistema
 
Fonte: Disponível em: <http://www.eps.ufsc.br/disserta/palomino/
capit_2/cp2a_pal.htm>. Acesso em: 19 jan. 2011.
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SiStemaS de Produção
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 Capítulo 3 
Segundo Groover (2008), para o conhecimento de um sistema de 
automação é necessário ter conhecimentos sobre a definição de produção, 
como o incremento da utilidade de um objeto ou um serviço.
Se ampliamos um pouco mais o conceito de produção, ela é compreendida 
como um processo que permite a alteração de algum insumo em um produto 
específico que, por sua vez, pode vir a ser o insumo de outro processo. 
Para que ocorra esta transformação, é preciso um conjunto de elementos 
(máquinas, mão de obra, ferramentas, meios de transporte, entre outras) que 
formam o chamado sistema de produção. Na próxima seção iremos conhecer 
e estudar o sistema de produção. 
SiStema de Produção
É de grande importância conhecer os sistemas de produção da 
organização para que seja possível implementar a estratégia logística correta. 
A função essencial da Logística é entregar o produto certo, no local certo, no 
tempo desejado pelo cliente e a um custo adequado, sendo assim, o aspecto 
do sistema de gestão de produção empregado pela organização é primordial, 
pois dele dependerá uma boa parte do nível de serviço ofertado aos clientes.
Palomino (2008) define um sistema de produção como um processo 
planejado pelo qual os elementos são transformados em produtos úteis, isto 
é, um procedimento organizado para se conseguir a conversão de entradas 
(insumos) em saídas (produtos acabados), como mostrado na tabela 2.
Tabela 2 - Exemplos de sistemas de produção
Entrada Processo de Conversão Saídas
Insumos Transformação Produtos Uteis
Materiais Máquinas Produtos
Dados Interpretação Conhecimento
Custos variáveis Custos fixos Lucro
Queda de água Usina Energia elétrica
Fonte: Adaptado Groover (2008).
 
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 Automação industrial
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Figura 18 - Esquema de um sistema de produção
Fonte: Adaptado de Groover (2008).
Um Sistema de produção, conforme figura 18, começa a desenhar-se 
desde que se formula um objetivo e se elege o produto que se vai comercializar. 
Desse modo, toda empresa, como um sistema de produção, tem por finalidade 
organizar todos os setores que fazem parte dela para realizar suas operações 
de produção, adotando uma interdependência lógica entre todas as etapas do 
processo produtivo, desde o momento em que as matérias primas ou materiais 
deixam o almoxarifado até chegar posteriormente (depois de sofrer uma 
alteração) ao depósito de produtos acabados na qualidade de produto final, 
conforme se pode observar na figura 19 (PALOMINO, 2008).
Figura 19 - As interdependências do almoxarifado, 
produção e depósito no sistema de produção
Fonte: Adaptado de Groover (2008).
a) Componentes do Sistema de Produção
Segundo Palomino (2008), os sistemas de produção são compostos 
de elementos (peças a fabricar, máquinas, etc.) e das relações entre eles 
(interconexões físicas, operações, etc.).
A ideia de elemento ou de objeto físico pode ser associada a um conjunto 
de atributos mensuráveis, pertinentes ao fim para o qual foi previsto o referido 
elemento. Estes atributos podem ser constantes ou variáveis:
•	 Os atributos constantes: são aqueles de natureza perene do elemento 
(tipo de elemento, parâmetros, etc.) e suas características (taxa de falhas, 
dimensões, etc.).
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SiStemaS de Produção
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 Capítulo 3 
•	 Os atributos variáveis: podem ser definidos como aqueles que evoluem 
com o tempo (estado de ocupação de uma máquina, estado operacional 
de uma peça no posto de trabalho, período no stand by (em espera) entre 
outros (PALOMINO, 2008).
Para informações de mesma natureza se pode fazer agrupamentos em 
lotes e o número de elementos destes lotes pode ser avaliado. As relações 
são descritas com o auxílio dos atributos constantes, que informam as 
características da relação (tempo de operação de cada peça na máquina, etc.). 
Caso o sistema modelado continue o mesmo por um determinado intervalo 
de tempo, as relações terão atributos constantes, já que estas serão requeridascom uma periodicidade constante neste intervalo de tempo. De acordo com 
Palomino (1990, p. 17), “o modelo de um dado sistema de produção poderá ser 
considerado como a representação do conjunto de elementos desse sistema e 
das relações qualificadas por seus atributos”.
tiPoS de SiStemaS de Produção
Segundo Palomino (2008) os sistemas da produção são divididos em duas 
grandes classes: Produção contínua e Produção intermitente (que por sua vez 
se divide em produção em lotes e produção sob encomenda).
a) Sistema de Produção Contínua
De acordo com Abreu (2008, p.13), o sistema de produção contínua pode 
ser caracterizado 
[...] pelo grande volume de produção, produto padronizado 
e produção de grandes lotes de cada vez. O ritmo de 
produção é acelerado e as operações são executadas 
sem interrupção ou mudança. Como o produto é sempre 
o mesmo ao longo do tempo e o processo produtivo 
não sofre mudanças, o sistema pode ser aperfeiçoado 
continuadamente. Assim o que se procura com este tipo 
de produção é precisamente alcançar o baixo custo, 
grande volume e produção em massa.
Segundo Palomino (2008), podemos definir que esses modelos contínuos 
na prática são representados por linhas de montagem, fabricação de produtos 
químicos e refinação de petróleo, enfim, produtos que são mantidos em linha 
por um longo tempo e sem modificação. 
Palomino (1990, p. 
17), “o modelo de 
um dado sistema de 
produção poderá ser 
considerado como 
a representação do 
conjunto de elementos 
desse sistema e das 
relações qualificadas 
por seus atributos”.
Modelos contínuos 
na prática são 
representados por 
linhas de montagem, 
fabricação de produtos 
químicos e refinação 
de petróleo, enfim, 
produtos que são 
mantidos em linha por 
um longo tempo e sem 
modificação. 
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 Automação industrial
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b) Sistema de Produção Intermitente
Conforme Ceolin (2001, p. 19),
As situações intermitentes de produção são aquelas nas 
quais as instalações devem ser suficientemente flexíveis 
para manejar uma ampla variedade de produtos e tamanhos, 
ou onde a natureza básica da atividade impõe mudanças 
importantes dos insumos.
Esses sistemas podem ser divididos em duas classes distintas: produção 
repetitiva ou lotes e a produção sob encomenda.
•	 Sistema	de	Produção	em	Lotes
Segundo Abreu (2008, p.18) o sistema de produção de lotes é 
caracterizado por: 
[...] produzir uma quantidade limitada de um tipo de produto 
de cada vez (denominada lote de produção). Cada lote é 
previamente dimensionado para assim poder atender a 
um determinado volume de vendas previsto para um dado 
período de tempo. Desse modo, os lotes de produção são 
produzidos um a seguir do outro. Neste tipo de produção o 
plano de produção é feito antecipadamente, podendo assim 
a empresa melhor aproveitar seus recursos com maior grau 
de liberdade, ao contrário do que ocorre no sistema de 
produção sob encomenda, no qual o plano de produção é 
feito após o recebimento do pedido ou encomenda.
Este tipo de produção é muito utilizado por indústrias têxteis, de cerâmica, 
de eletrodomésticos e de materiais elétricos. 
•	 Sistema	de	Produção	sob	Encomenda
Este tipo de fabricação contratada ou feita sob encomenda é produzida 
especialmente a pedido de um freguês, como turbinas, ferramentas e 
matrizes, maquinaria especial, navios, aviões, etc. Os pedidos são, em geral, 
de natureza não repetitiva e as quantidades podem variar de uma a centenas 
de unidades. 
Neste tipo de produção, cada pedido usualmente acarreta uma grande 
variedade de operações e o andamento em geral não segue nenhum plano 
padronizado ou rotineiro. É, pois, a encomenda ou o pedido efetuado que vai 
definir como a produção deverá ser planejada e controlada, sendo, portanto, 
esta etapa do planejamento e controle de produção muito complexa.
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SiStemaS de Produção
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 Capítulo 3 
c) Comparativo entre os Três Sistemas de Produção
O tipo de produto que precisa ser produzido é que define o sistema de 
produção a ser seguido pela empresa. Em muitos casos, de acordo com 
variedade de produtos que uma empresa produz, se o produto é de grande 
porte e depende da encomenda do cliente, então, o sistema adotado será a 
produção sob encomenda. 
De acordo com Palomino (2008), há uma diversidade de produtos que 
entram e saem da produção e que a empresa vende após estocar, então, o 
sistema adotado será a produção em lotes. Se existir um ou mais produtos que 
continuam na produção por um determinado tempo e se a empresa os vende 
após estocá-los, há uma grande possibilidade de o sistema a ser seguido seja 
de uma produção contínua. 
Claro que cabe lembrar que a adoção de um determinado sistema 
de produção apresenta tanto vantagens como desvantagens. Assim, a 
produção por encomenda é o sistema em que ocorre maior descontinuidade 
na produção, enquanto a produção continua é o sistema onde há maior 
continuidade no processo produtivo. Já a produção por lotes representa o 
sistema intermediário, onde a continuidade e a descontinuidade se alternam 
como mostrado pela figura 20.
Figura 20 - Gradações que apresentam os três sistemas de produção
Fonte: Adaptado de Palomino (2008).
d) Sistemas Discretos e Contínuos
Depois de definidos os conceitos de sistema, pode-se dividí-los segundo 
sua natureza e classificá-los como discretos e contínuos. Na prática, poucos 
sistemas são totalmente discretos ou contínuos, porém, depois de fazer algum 
tipo de mudança para a maioria dos sistemas, será possível classificá-los 
como sendo discretos ou contínuos.
•	 Sistemas	Contínuos
São aqueles sistemas nos quais as variáveis de estado mudam continuamente 
no tempo. Na realidade, todos os sistemas são contínuos. São os modelos 
(representação aproximada dos sistemas) que são discretos (figura 21).
 
Sistemas Contínuos
são aqueles sistemas 
nos quais as variáveis 
de estado mudam 
continuamente 
no tempo. 
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 Automação industrial
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Figura 21 - Trajetória de um sistema dinâmico de variável contínua (SDVC)
Fonte: Campos e Saito (2004).
 
Comportamento Dinâmico dos Sistemas de Variáveis Contínuas (SVC)
As teorias de controle de sistemas evoluindo no tempo, 
satisfazendo basicamente leis físicas, são fundamentados 
basicamente em modelos matemáticos descritas por 
equações diferenciais (PALOMINO, 2008, p. 19).
Como visto na figura 21 a noção do tempo é uma variável independente, 
a qual é substituída por uma sequência de eventos num sistema dinâmico de 
eventos discretos (SDED). De acordo com Palomino (2008, p.18),
[...] a trajetória de um sistema dinâmico de variável contínua 
(SDVC) está constantemente mudando com o estado, 
tomando valores em Rn , sendo capaz de representar o 
comportamento do sistema em um instante qualquer a partir 
de um instante inicial.
•	 Sistemas	Discretos
São sistemas nos quais as variáveis de estado mudam semente num 
conjunto discreto de pontos no tempo. Apropriando-nos do exemplo de 
Palomino (2008), temos: o banco pode ser considerado um sistema discreto, 
pois o número de clientes no banco muda só quando um cliente chega ou 
quando o serviço prestado a um cliente é completado (figura 22).
Figura 22 - Trajetória de um sistema dinâmico de eventos discretos (SDED)
 
Fonte: Campos e Saito (2004).
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SiStemaS de Produção
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 Capítulo 3 
Podemos concluir que a maioria dos sistemas são contínuos, mas para os 
casos de estudo, eles podem tornar-se discretos. Na próxima seção, iremos 
aprender sobre os sistemas discretizados. 
e) Sistemas Discretizados
De acordo com Palomino (2008, p.20) os sistemas discretizados podem 
ser definidos como:
[...] sistemas estudados somente em instantes precisos. 
Trata-se, portanto,de sistemas contínuos observados em 
instantes discretos (sistemas amostrados), as variáveis de 
estado evoluem de maneira contínua, sem mudança brutal 
de comportamento, mas é somente a instantes discretos que 
há um interesse no seu valor.
Esses sistemas discretizados podem ser divididos em sistemas discretos e 
sistemas de manufatura. A seguir apresentaremos a definição de cada um deles. 
f) Sistemas Discretos
Os sistemas discretos podem ser definidos como sistemas pelas quais as 
variáveis de estado variam brutalmente em certos instantes. Contudo, estes 
instantes podem necessariamente ser previstos e o conhecimento do estado a 
um instante dado não permite que, sem cálculo, se conheça o estado seguinte.
g) Sistemas a eventos discretos
De acordo com Palomino (2008, p.20):
[...] os sistemas modelados são de tal forma variáveis de 
estado, pois modificam em instantes determinados e os 
valores das variáveis nos estados seguintes podem ser 
calculados diretamente a partir dos valores precedentes e 
sem ter que considerar o tempo entre estes dois instantes. 
Isso pode ser visualizado na figura 23.
Figura 23 - Diversos tipos de sistemas discretos 
 
Esses sistemas 
discretizados podem 
ser divididos em 
sistemas discretos 
e sistemas de 
manufatura. 
Os sistemas discretos 
podem ser definidos 
como sistemas pelas 
quais as variáveis 
de estado variam 
brutalmente em certos 
instantes.
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 Automação industrial
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Fonte: O autor.
h) Sistemas de Manufatura
Um sistema de manufatura (sistema produtivo), pode ser considerado 
como um sistema composto de vários subsistemas (processos produtivos), 
como transportadores, robôs, células de produção, máquinas operatrizes, 
etc., no qual cada subsistema realiza uma determinada operação produtiva, a 
qual pode ser uma transformação física (ex. usinagem, corte, estampagem...) 
ou um deslocamento físico (carregamento ou descarregamento de peças). 
Uma característica básica destes subsistemas é que por eles fluem diversos 
itens, como peças, materiais, recursos, etc., que passam sequencialmente 
pelos subsistemas, onde transformações apropriadas são realizadas até 
obter o produto final requerido (de acordo com especificações técnicas, desde 
geometria até controle de qualidade).
Assim o processo produtivo como um todo (Sistema) é 
caracterizado pelo inter-relacionamento complexo de suas 
atividades e condições. Baseado na natureza discreta do 
inter-relacionamento entre atividades e condições, estes 
sistemas de manufatura podem ser definidos como sistemas 
de eventos discretos ou sistemas de produção discreta. 
Dada a natureza discreta das atividades envolvidas nos FMS 
(Sistemas flexíveis da Manufatura), é, portanto conveniente 
utilizar modelos discretos para o estudo destes sistemas 
(PALOMINO, 2008, p.21).
Uma classificação comumente conhecida da organização de um sistema 
de manufatura é baseada em sistemas do tipo flow-shop (Processo no qual a 
informação flui por toda organização, de maneira rápida e organizada, seguindo 
a sequência preestabelecida de tramitação.), job-shop (Forma funcional de 
organização da manufatura, cujos centros de trabalho são organizados por 
tipos de equipamentos) e as células de manufatura.
Flow-shop processo no 
qual a informação flui 
por toda organização, 
de maneira rápida 
e organizada, 
seguindo a sequência 
preestabelecida de 
tramitação.
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SiStemaS de Produção
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 Capítulo 3 
Um sistema produtivo do tipo flow-shop (figura 24), denominado linha 
de manufatura flexível, é projetado para tratar um volume de produção muito 
grande de uma única família de produtos, os quais diferem levemente um 
do outro. O grau de flexibilidade neste tipo de sistema é dado a partir da 
configuração das máquinas ferramentas que compõem a linha. Por outro lado, 
o tipo de sistema job-shop (figura 25) apresenta uma grande flexibilidade, mas 
o volume de produção é pequeno e a variedade de produtos muito grande. 
Em virtude da grande complexidade de gerenciamento do fluxo de materiais e 
informações que o sistema job-shop apresenta, seu índice de produtividade é 
muito baixo se comparado com uma linha de produção do tipo flow-shop.
 
Figura 24 - Linha de manufatura flexível flow-shop 
Fonte: Campos e Saito (2004).
Figura 25 - Representação de uma estação de trabalho job-shop
 
Fonte: Campos e Saito (2004).
Segundo Palomino (2008, p.22),
As células de manufatura encontram-se numa situação 
intermediária entre os dois sistemas citados anteriormente, 
já que as mesmas permitem o agrupamento das peças em 
famílias de peças, segundo suas características de projeto. 
As células representam uma solução, no sentido de obter-
se um sistema com bom índice de produtividade, associado 
com um maior grau de flexibilidade, se comparado com 
sistemas do tipo flow-shop. 
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 Automação industrial
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As células de manufatura podem ser definidas como sendo uma 
configuração de estações de trabalho (figura 26) e de um sistema de manuseio 
e transporte de materiais (figura 27), sendo controlada por um computador 
para manufaturar eficientemente mais de um tipo de produto em pequenas e 
médias quantidades. As estações de trabalho são, por exemplo, máquinas de 
comando numérico, robôs industriais, dispositivos especiais para operações 
de montagem, etc. ou combinações destes equipamentos.
Figura 26 - Representação de uma célula de manufatura 
Fonte: Adaptado de Groover (2008).
 
Figura 27 - Representação de um sistema integrado de manufatura 
Fonte: Adaptado de Groover (2008)
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SiStemaS de Produção
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 Capítulo 3 
i) Flexibilidade e o Processo de Manufatura
A flexibilidade é uma característica essencial nos sistemas produtivos 
atuais, dando maior competitividade às empresas, obtendo, assim, uma 
rápida resposta às exigências do mercado. Segundo Groover (2008, p. 30) a 
flexibilidade da manufatura consiste em:
a) Flexibilidade de longo prazo ou flexibilidade potencial: 
é aquela capaz de enfrentar um universo indefinido de 
mudanças, ou seja, a possibilidade de introduzir novos 
produtos no sistema de manufatura durante sua operação 
e com pouco esforço;
b) Flexibilidade de curto prazo: que corresponde à 
possibilidade de manipular concorrentemente uma grande 
variedade de famílias de produtos num tempo dado no 
sistema de manufatura.
Groover (2008) ressalta que existe uma relação entre o conceito de 
flexibilidade e a forma de realizar a automação de um sistema. Partindo dessa 
premissa, um sistema de produção automatizado é classificado em três tipos 
básicos: Automação Fixa, Automação Programável e Automação Flexível. 
Num sistema de automação fixa, a sequência de operações é limitada pela 
configuração dos equipamentos, envolvendo altas taxas de produção e baixa 
flexibilidade quanto à adaptação a alterações do produto. Nos sistemas 
de Automação Programável, os equipamentos que os constituem são 
programáveis, permitindo a reprogramação de novos processos.
No caso de um sistema de automação flexível, existe a capacidade de 
produzir-se uma variedade de produtos sem que haja perda de tempo em 
adaptar-se o sistema às alterações de um produto em relação ao próximo 
produto a ser processado, diferenciando-o da automação programável por não 
envolver perdas de tempo com reprogramação e setup das máquinas.
A partir da fusão dos termos manufatura, automação e flexibilidade, 
surge o termo manufatura automatizada, que engloba uma série de sistemas 
produtivos, encontrando-se entre eles os Sistemas Flexíveis de Manufatura 
(FMS). A rápida evolução do mercado nestes últimos anos requer das 
empresas maior competitividade para, assim, satisfazer as exigências cada 
vez mais sofisticadas dos consumidores, associadasà diminuição do ciclo de 
vida do produto e desenvolvimento de novos produtos. É necessário, então, 
elaborar sistemas de manufatura altamente automatizados, como as linhas de 
produção do tipo flow-shop, e que tenham ao mesmo tempo a capacidade das 
fábricas do tipo job-shop. (GROOVER, 2008).
A flexibilidade é 
uma característica 
essencial nos 
sistemas produtivos 
atuais, dando maior 
competitividade às 
empresas, obtendo, 
assim, uma rápida 
resposta às exigências 
do mercado. 
Um sistema 
de produção 
automatizado é 
classificado em 
três tipos básicos: 
Automação Fixa, 
Automação 
Programável e 
Automação Flexível. 
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 Automação industrial
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j) Sistemas Flexíveis de Manufatura (FMS)
FMS (sistemas flexível de manufatura) são, portanto, uma classe 
de sistemas de manufatura automatizada cuja característica principal, 
que as diferencia dos outros sistemas, é sua flexibilidade para processar 
eficientemente mais de um tipo de peça em pequenas e médias quantidades. 
O conceito de flexibilidade vai se referir não apenas à possibilidade de 
processar mais de um tipo de produto ou peça, mas também à capacidade 
de mudar rapidamente o tipo de peça a ser produzido, além da possibilidade 
de manufaturar simultaneamente diferentes tipos de peças. Assim, os FMS 
surgiram como uma tentativa para reconciliar a eficiência da linha de produção 
do tipo flow-shop (Processo no qual a informação flui por toda organização, 
de maneira rápida e organizada, seguindo a sequência preestabelecida de 
tramitação), com a flexibilidade de um sistema do tipo job-shop (Job-shop é um 
planejamento de produção flexível, escalável e inteligente sistema de controle, 
oferecendo funcionalidades avançadas e de valor nas principais áreas de 
fabricação e montagem), com a finalidade de satisfazer uma demanda versátil 
a um baixo custo. 
A alta produtividade neste tipo de sistema é alcançada, 
portanto pela incorporação eficiente de princípios de 
tecnologia de grupo, controle total de qualidade e estratégias 
de produção, tais como MRP II (Manufacturing Resource 
Planning II, em português: Planejamento dos recursos de 
manufatura), JIT (Just in time é um sistema de administração 
da produção que determina que nada deve ser produzido, 
transportado ou comprado antes da hora exata. Pode ser 
aplicado em qualquer organização, para reduzir estoques e 
os custos decorrentes). (GROOVER, 2008, p. 453).
Desse modo, para que um FMS (Sistemas de Manufatura Flexível) possa 
atender aos requisitos anteriormente citados, é preciso que seja composto de:
a) Um conjunto de máquinas ferramentas flexíveis de comando numérico.
b) Um sistema de transporte e manuseio de peças e ferramentas automáticas.
c) Um sofisticado sistema de tomada de decisão para decidir a cada instante 
quais são as operações que devem ser executadas nas máquinas.
Uma máquina flexível tem a capacidade de executar vários tipos de 
operações. O sistema de transporte automático, por sua vez, é requerido para 
transportar as partes para a máquina onde a próxima operação será executada 
Usam-se, em geral, os Veículos Guiados Automaticamente - AGV (figura 29), 
cujos circuitos são realizados por fios elétricos implantados no chão da fábrica 
FMS (sistemas flexível 
de manufatura) 
são, portanto, uma 
classe de sistemas 
de manufatura 
automatizada cuja 
característica principal, 
que as diferencia 
dos outros sistemas, 
é sua flexibilidade 
para processar 
eficientemente mais 
de um tipo de peça em 
pequenas e médias 
quantidades. 
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SiStemaS de Produção
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 Capítulo 3 
e percorridos por uma corrente elétrica de uma determinada frequência através 
de contatos.
Desse modo, quando um veículo atravessa um contato ele bem pode 
receber uma ordem de parar ou continuar ou de seguir numa outra frequência. 
Dessa forma, os veículos podem movimentar-se ao longo de toda a fábrica 
(CAPASSI, 2009).
Figura 28 - Veículos Guiados Automaticamente 
Fonte: Logweb (2007).
Os sistemas de manufatura têm sido frequentemente modelados como 
sendo sistemas discretos, os quais devido a sua complexidade não podem ser 
modelados por um modelo que utilize o conceito de estado total (filas de espera 
por exemplo), pois a partir de um estado podem acontecer muitos eventos, 
provocando diversas alterações desse estado. Portanto, faz-se necessário 
para modelar FMS procurar métodos que possuam de modo inerente o 
conceito de estado parcial. Outro aspecto importante é o fato de que durante a 
vida útil dos FMS estão envolvidos especialistas de diferentes formações. 
Portanto, para que a contribuição destas pessoas seja aproveitada 
eficientemente, a metodologia e a linguagem de programação devem ser de 
fácil aprendizado e compreensão, além de possuírem boa legibilidade através 
de representações gráficas simples.
Resumindo todos os conceitos anteriores, pode-se considerar um FMS 
como um sistema dinâmico de eventos discretos (DEDS), do qual as partes 
a serem processadas, de vários tipos ou classes de trabalho, entram no 
sistema de uma maneira assíncrona e são processadas concorrentemente, 
compartilhando os recursos limitados (estações de trabalho, robôs, sistemas 
de manuseio de materiais buffers, etc.).
Pode-se considerar um 
FMS como um sistema 
dinâmico de eventos 
discretos (DEDS).
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 Automação industrial
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Assíncrona: sem uma comunicação instantânea, ou seja, que 
não se realiza uma comunicação ao mesmo tempo que outro.
k) Hierarquia de Decisão e de Controle
Como visto anteriormente, um sistema integrado de manufatura (SIM) 
é formado por vários elementos, “Células de Manufatura Flexíveis” (CMF), 
Estações de trabalho (ET) e linhas de manufatura flexíveis (LMF). Apesar de 
cada elemento ser bem definido, com métodos de modelagem e de análise 
própria, não é possível evitar completamente uma abordagem conjunta devido 
a sua complexidade de integração. Portanto, para realizar de maneira eficiente 
a descrição funcional de um SIM é adequada uma abordagem hierárquica 
capaz de organizar a diversidade associada à capacidade operacional de seus 
elementos em conjuntos homogêneos subordinados. Assim, um sistema de 
manufatura pode ser dividido numa hierarquia de cinco níveis: planejamento de 
longo prazo; planejamento e escalonamento de curto prazo; supervisão global; 
supervisão de subsistemas ou controle de estações de trabalho; controle local.
Em cada um dos níveis recebe comandos do nível imediatamente 
superior e, ao mesmo tempo, recebe informações sobre o estado do nível 
imediatamente inferior.
•	 Planejamento	de	longo	prazo
Opera a partir da demanda estimada (ou encomenda), calculando o tempo 
necessário para a produção, assim como a quantidade de matéria-prima 
necessária. Este nível também inclui o planejamento de alocação de recursos 
para a produção além das datas de lançamento e prazos de entrega.
•	 Escalonamento
Este nível é caracterizado por uma explosão combinatória do número 
de alternativas de escolha de uma máquina para executar uma determinada 
operação porque cada máquina pode realizar diversos tipos de operações. 
Assim, este nível se encarrega de ordenar a ordem de execução das operações 
em cada máquina e de calcular um intervalo de tempo necessário para sua 
execução.
Planejamento de longo 
prazo opera a partir 
da demanda estimada 
(ou encomenda), 
calculando o tempo 
necessário para a 
produção, assim 
como a quantidade 
de matéria-prima 
necessária. 
77
SiStemaS de Produção
77
 Capítulo 3 
•	 Supervisão	global
Implementa várias funções:
 – Atualiza após cada evento a representação do estado da fábrica.
 – Toma decisões em tempo real com respeito ao lançamento das 
operações e verifica que elas sejam compatíveiscom o calendário de 
manufatura.
 – Monitora e coordena o comportamento global da fábrica para detectar 
falhas dos elementos físicos e as violações do calendário de manufatura.
•	 Supervisão	de	subsistemas
Realiza a coordenação de subsistemas, tais como: sistemas de 
transporte, estações de trabalho ou células de manufatura. Ela opera no nível 
de coordenação global, supervisionando o comportamento dos subsistemas 
e monitorando a execução das operações planejadas, mas numa maneira 
mais detalhada. Por exemplo, enquanto a supervisão global considera a 
operação carregar uma peça na máquina, a supervisão do centro de usinagem 
correspondente trata-a como um programa, coordenando um robô, uma esteira 
e a máquina ferramenta correspondente.
•	 Controle	local
Executa o controle em tempo real das máquinas, sendo o único nível 
que está em contato direto com os elementos físicos da fábrica. A partir 
das informações fornecidas pelos sensores se controlam em tempo real os 
sistemas através dos atuadores.
As metodologias mais comuns utilizadas atualmente para o 
modelamento dos níveis citados acima são os fluxogramas, 
diagramas de estado, diagramas de tempo. Por outro lado as 
linguagens de programação mais comuns são as linguagens 
procedurais clássicas como pascal e C, e aquelas utilizadas 
em controladores lógicos programáveis. É importante 
também que a metodologia de modelamento e a linguagem 
de programação permitam a representação de diversos 
aspectos estáticos e dinâmicos do sistema, através de um 
modo claro e uniforme (PALOMINO, 2008, p. 31).
Devido ao elevado custo da implementação física dos FMS, é requerida à 
utilização de sistemas de simulação ou métodos de análise que serão usados 
Supervisão de 
subsistemas Realiza 
a coordenação de 
subsistemas, tais 
como: sistemas de 
transporte, estações 
de trabalho ou células 
de manufatura. 
78
 Automação industrial
78
em todas as fases do projeto para sua validação e quando haja necessidade 
de mudanças que não podem ser testadas diretamente no sistema real. 
“Neste sentido é importante que as ferramentas de simulação não sejam muito 
distantes das metodologias e linguagens utilizadas para a especificação e 
implementação do sistema de controle.” (PALOMINO, 2008, p. 31).
Um aspecto importante dos sistemas de controle em tempo real é que 
o tempo de execução de uma tarefa que o sistema de controle deve realizar 
seja irrelevante em relação à necessidade de execução da tarefa. Além de 
evitar que estes realizem tarefas desnecessárias, já que, desse modo, só se 
consegue aumentar o tempo de execução da tarefa realmente necessária.
Assim, para lograr uma eficiente especificação e 
implementação de sistemas de controle, os métodos a serem 
utilizados devem ter as seguintes características:
a) Permitir a representação do sistema em diferentes níveis de 
abstração.
b) Facilitar a decomposição do sistema em subsistemas funcionais 
com uma clara definição das inter-relações.
c) Conter explicitamente o conceito de estado parcial.
d) Devem ser acessíveis a especialistas de diferentes formações.
e) Facilitar as constantes alterações às quais o sistema de controle 
estará sujeito.
f) Facilitar a representação de concorrência entre tarefas as quais 
são executadas simultaneamente, assim como a sincronização.
h) Permitir a representação da variável tempo.
i) Devem ser simples para permitir que as empresas tenham 
completo conhecimento sobre o sistema, facilitando, assim, a 
integração de novos elementos.
j) Permitir a descrição dos aspectos estáticos e dinâmicos do 
sistema a ser representado.
Fonte: Disponível em: <http://www.eps.ufsc.br/disserta/palomino/
capit_2/cp2a_pal.htm>. Acesso em: 16 jan. 2011.
79
SiStemaS de Produção
79
 Capítulo 3 
Atividade de Estudos: 
1) Descreva a definição de FMS - SISTEMA FLEXÍVEL DE 
MANUFATURA.
 _________________________________________________
 _________________________________________________
 _________________________________________________
 _________________________________________________
 _________________________________________________
 _________________________________________________
2) Descreva quais são os principiais componentes de um Sistema.
 _________________________________________________
 _________________________________________________
 _________________________________________________
 _________________________________________________
 _________________________________________________
 _________________________________________________
3) Comente sobre os elementos Hierarquia de Decisão e de 
Controle.
 _________________________________________________
 _________________________________________________
 _________________________________________________
 _________________________________________________
 _________________________________________________
 _________________________________________________
Após determinar as características necessárias, um modelo apropriado é, 
então, necessário para propósitos de análise e controle. Mas como escolher 
um modelo (o melhor) para analisar as atividades complexas de um Sistema 
de Manufatura Flexível? Um modelo de Rede de Petri seria uma boa escolha.
rede de Petri
Segundo Palomino (2008) e Frances (2003), a Rede de Petri foi introduzida 
por Carl Adam Petri em sua tese intitulada “Comunicação com autômatos”. “Esses 
autômatos são uma ferramenta gráfica e algébrica que apresenta um bom nível 
Esses autômatos 
são uma ferramenta 
gráfica e algébrica que 
apresenta um bom 
nível de abstração 
em comparação 
com outros modelos 
gráficos. (HEUSER, 
1988, p. 2).
80
 Automação industrial
80
de abstração em comparação com outros modelos gráficos.” (HEUSER, 1988, 
p. 2). Sendo um modelo do tipo estado-evento, em que cada evento possui 
precondições que vão permitir sua ocorrência e pós-condições decorrentes 
desta, as quais são, por sua vez, precondições de outros eventos posteriores.
Uma Rede de Petri é vista também como um tipo particular de grafo 
orientado que permite modelares as propriedades estáticas de um sistema 
a eventos discretos, constituído de dois tipos de nós: as transições (que 
correspondem aos eventos que caracterizam as mudanças de estado do 
sistema), e os lugares (que correspondem às condições que devem ser 
certificadas para os eventos acontecerem) interligados por arcos direcionados 
ponderados (HEUSER, 1988, p. 2).
A Rede de Petri é, portanto, um formalismo que possibilita 
a modelagem de sistemas dinâmicos discretos com grande 
poder de expressividade, permitindo representar com 
facilidade todas as relações de causalidade entre processos 
em situações de: sequencialidade (Figura 29a), conflito 
(Figura 29b), concorrência (figura 29c) e sincronização 
(figura 29d).
Figura 29 (a) (b) (c) (d) - Modelagem de sistemas discretos
 
Fonte: Adaptado de Moraes e Castrucci (2007).
Para conhecer o funcionamento dos meios de transmissões de dados se 
devem conhecer os tipos de sinais. Na próxima seção, iremos apresentar os 
tipos de sinais. 
a) Tipos de sinais em instrumentação
Podemos definir o sinal analógico como um tipo de sinal contínuo que 
altera em função do tempo. Como exemplo de sinais lidos de forma direta sem 
passar por qualquer decodificação complexa, podemos citar: um termômetro 
analógico de mercúrio, um velocímetro analógico de ponteiros, uma balança 
analógica de molas. Para compreender o termo analógico é útil contrastá-lo 
com o termo digital.
A Rede de Petri 
é, portanto, um 
formalismo que 
possibilita a 
modelagem de 
sistemas dinâmicos 
discretos com 
grande poder de 
expressividade.
81
SiStemaS de Produção
81
 Capítulo 3 
O sinal em mV(milivoltagem) é um sinalanalógico muito usado e é obtido 
em termopares. Os termopares podem ser definidos como um tipo de sensor 
de temperatura que tem uma ponta com junção de dois tipos de metais. 
Esta junção provoca uma milivoltagem, proporcional à temperatura a que é 
submetida. É comum, portanto, o envio destes sinais em cabos especiais, 
chamados cabos de compensação ou extensão, até a sala de controle.
Há outro tipo de sensor de temperatura, chamado termoresistência, que 
é formado de um bulbo de platina, cuja resistência a zero grau centígrados 
é 100 ohms. Esta resistência altera proporcionalmente à temperatura a que 
é submetido o sensor. Neste caso, o cabo leva um sinal de resistência e é 
constituído de 3 fios, sendo o terceiro fio usado para anular a resistência 
ôhmica resultante do comprimento do cabo.
Sinais discretos - são sinais obtidos de contatos elétricos que possuem 
duas possibilidades: aberto ou fechado.
Esses sinais são muito comuns em alarmes e sistemas de segurança. 
Por exemplo: um sensor chamado pressostato abre um contato quando a 
pressão da descarga de um compressor exceder um determinado limite. 
Este sinal pode ser usado para acionar um alarme visual e sonoro (lâmpada 
piscando e buzina) ou para acionar um sistema de segurança, por exemplo, 
desligar o compressor.
Sinal Digital é um sinal com valores discretos (descontínuos) no tempo e 
em amplitude. Isso significa que um sinal digital só é definido para determinados 
instantes de tempo e que o conjunto de valores que pode assumir é finito.
Inicialmente, os sistemas de automação e instrumentação eram baseados 
em sinais analógicos, como 0 a 10V, 0 a 10mA ou 4 a 20mA, e sensores 
discretos conectados diretamente aos controladores lógicos. Com os avanços 
da eletrônica digital, em especial os microcontroladores, os controladores 
lógicos, sensores e atuadores ganharam interface de comunicação para redes 
de comunicação. 
Existem inúmeros protocolos de comunicação industrial e inúmeras 
tentativas de padronização. Alguns exemplos de protocolos de redes indústrias: 
Devicent, CANopen, Profibus DP, Lonworks, Interbus-S, Ethernet-IP, Modbus-
RTU, etc. 
Um cabo de rede percorre diversos instrumentos no campo (todos eles 
microprocessados), finalizando em um computador na sala de controle em que 
há ronda um software de supervisão e controle. Grande parte das funções de 
controle antes realizadas no controlador do SDCD (Sistema Digital de Controle 
Sinais discretos - são 
sinais obtidos de 
contatos elétricos 
que possuem duas 
possibilidades: aberto 
ou fechado.
Sinal Digital é um sinal 
com valores discretos 
(descontínuos) no 
tempo e em amplitude. 
Existem inúmeros 
protocolos de 
comunicação industrial 
e inúmeras tentativas 
de padronização. 
Alguns exemplos de 
protocolos de redes 
indústrias: Devicent, 
CANopen, Profibus DP, 
Lonworks, Interbus-S, 
Ethernet-IP, Modbus-
RTU, etc. 
82
 Automação industrial
82
Distribuído) são agora realizadas pelos transmissores e válvulas de controle, 
já que todos são microprocessados e interligados via rede digital.
O Sistema Digital de Controle Distribuído ou SDCD é um elemento da 
área de Automação Industrial que possui como função primordial o controle 
de processos de forma a permitir uma otimização da produtividade industrial, 
estruturada na diminuição de custos de produção, melhoria na qualidade dos 
produtos, precisão das operações, segurança operacional, entre outros.
Ele é composto basicamente por um conjunto integrado de dispositivos 
que se completam no cumprimento das suas diversas funções - o sistema 
controla e supervisiona o processo produtivo da unidade. Utilizam-se técnicas 
de processamento digital (discreto) em oposição ao analógico (contínuo) com 
o objetivo de proporcionar uma manutenção no comportamento de um referido 
processo na planta da indústria, dentro de parâmetros já estabelecidos. 
O sistema é dotado de processadores e redes redundantes e permite 
uma descentralização do processamento de dados e decisões, através 
do uso de unidades remotas na planta. Além disso, o sistema oferece 
uma interface homem-máquina (IHM) que permite o interfaceamento com 
controladores lógicos programáveis (CLP), controladores PID (Significado 
de PID é Proporcional Integral Derivativo), equipamentos de comunicação 
digital e sistemas em rede. É através das Unidades de Processamento, 
distribuídas nas áreas, que os sinais dos equipamentos de campo são 
processados de acordo com a estratégia programada. Estes sinais, 
transformados em informação de processo, são atualizados em tempo real 
nas telas de operação das Salas de Controle.
Controladores do tipo Proporcional, Integral e Derivativo, comumente 
denominados de PID, são controladores largamente utilizados no cenário 
industrial. Segundo Aströn (1996), entre 90 e 95% dos problemas de controle 
são solucionados empregando tais controladores. A utilização se deve ao fato 
deste controlador ser facilmente implementável, de baixo custo e versátil, 
com capacidade de alterar os comportamentos transitórios e de regime 
permanente dos processos sob controle. Atualmente, a maioria dos processos 
automatizados que utilizam controladores lógicos programáveis (CLPs) 
possuem em suas malhas de controle algoritmos PID.
Controle lógiCo SequenCial e Combinatorial
Lógica sequencial desenvolvida pelo CLP (Controlador Lógico Programável).
O sistema é dotado de 
processadores e redes 
redundantes e permite 
uma descentralização 
do processamento 
de dados e decisões, 
através do uso de 
unidades remotas 
na planta. 
83
SiStemaS de Produção
83
 Capítulo 3 
A lógica sequencial é desenvolvida a partir de elementos temporizadores, 
capazes de disparar uma saída ou acionar um interruptor após um tempo 
previamente determinado.
Exemplo lógico sequencial: desejamos ligar uma lâmpada L1 3 segundos 
após acionarmos o interruptor B1 (figura 30).
Figura 30 - Lógica sequencial
 
Fonte: Adaptado de Moraes e Castrucci (2007).
O CLP pode desenvolver qualquer composição das lógicas combinacional 
e sequencial. Para isso é preciso fazer a programação adequada. 
Exemplo de lógica combinatorial: ligar a lâmpada L1 se os interruptores 
B1 ou B2 forem acionados. Corresponde à operação lógica OU (figura 31).
Figura 31 - Lógica combinatória
 
Fonte: Adaptado de Moraes e Castrucci (2007).
84
 Automação industrial
84
Os circuitos elétricos e eletrônicos não possibilitam alterações com certa 
facilidade.
De acordo com Castrucci (2007, p.28):
Para adequar um Controlador Lógico Programável (CLP) 
a um sistema ou a uma máquina é necessário verificar o 
número de pontos de entrada, o número de pontos de saída, 
a velocidade de processamento e os tipos de entradas e 
saídas (sensores e atuadores). Os controladores lógicos 
programáveis, como todas as ferramentas de automação, 
vivem em constante desenvolvimento, no sentido da redução 
de custos e da dimensão física, do aumento da velocidade e 
da facilidade de comunicação e também para que se possam 
aperfeiçoar interfaces mais amigáveis.
Atividade de Estudos: 
1) Estude e descreva o que é o CLP ou PLC?
 ___________________________________________________
 ___________________________________________________
 ___________________________________________________
 ___________________________________________________
 ___________________________________________________
 ___________________________________________________
 ___________________________________________________
2) Liste as vantagens e desvantagens da utilização de CLP.
 ___________________________________________________
 ___________________________________________________
 ___________________________________________________
 ______________________________________________________________________________________________________
 ___________________________________________________
 ___________________________________________________
MORAES, Cícero Couto de; CASTRUCCI, Plínio de Lauro. 
Engenharia de automação industrial. São Paulo: LTC, 2002. 
Para adequar um 
Controlador Lógico 
Programável (CLP) a 
um sistema ou a uma 
máquina é necessário 
verificar o número de 
pontos de entrada, o 
número de pontos de 
saída, a velocidade 
de processamento e 
os tipos de entradas 
e saídas (sensores e 
atuadores). 
85
SiStemaS de Produção
85
 Capítulo 3 
lógiCa Fuzzy
O controle executado pela lógica Fuzzy imita um comportamento 
baseado em regras ao invés de um controle explicitamente restrito a modelos 
matemáticos como equações diferenciais. O objetivo da lógica Fuzzy é gerar 
uma saída lógica a partir de um conjunto de entradas não precisas, com ruídos 
ou até mesmo faltantes.
A lógica Fuzzy apresenta as seguintes características em relação a outras 
técnicas de controle (CAMPOS; SAITO, 2004):
• Robusta porque não requer entradas precisas.
• Modificada facilmente, pois é baseada em regras.
• Controle de sistemas não-lineares sem modelo matemático.
• Solução mais rápida e barata em alguns casos.
• Implementável facilmente em microprocessadores. 
Exemplo: Um controlador proporcional, em determinado processo, ocorre 
de tal maneira que opere dentro de uma faixa de temperatura preestabelecida. 
O sinal de saída deve ser 0-100 graus positivo (aquecer) ou 0-100 graus 
negativo (resfriar).
Figura 32 - Exemplo de uma lógica fuzzy
 
Fonte: Adaptado de Moraes e Castrucci (2007).
 
Onde:
Cmd = referência de temperatura
Temp = Realimentação da temperatura
Erro = Cmd – Temp (+ = Muito frio / - = Muito quente)
Saída = aquecer, Esfriar, Mesmo estado
Segundo Braga (2009), a Lógica Fuzzy (FL) – Fuzzy Logic em inglês 
– possui várias aplicações. Os engenheiros químicos utilizam-na para 
Controle de Processos, já os engenheiros e cientistas da computação fazem 
86
 Automação industrial
86
reconhecimento de padrões e data mining com ela, o que é muito útil tanto 
para a engenharia quanto para a medicina na identificação e diagnóstico 
por imagens. Mas ela realmente ganhou destaque quando os japoneses 
começaram a utilizá-la em máquinas de lavar.
Bens de consumo japoneses agrupam extensamente sistemas fuzzy. 
Aspiradores de pó Matsushita utilizam controladores de 4 bits rodando 
algoritmos fuzzy que interrogam sensores de pó e ajustam o poder de sucção; 
máquinas de lavar Hitachi usam controladores fuzzy para controle de peso, 
verificação de tipo de tecido, sensores de sujeira e, automaticamente, setam 
os ciclos de lavagem para o uso otimizado de potência, água e detergente.
A seguir apresentamos um texto de estudo em que serão exemplificados 
alguns produtos que utilizam a lógica Fuzzy. 
Como um exemplo mais específico, a Canon criou uma câmera 
com autofoco que utiliza um dispositivo “charge-coupled” (CCD) 
para medir a claridade de imagens em seis regiões do campo de 
visão e usa a informação obtida para determinar se a imagem 
está no foco. Essa câmera também rastreia a taxa de mudança 
no movimento da lente durante a procura do foco e controla a 
velocidade para evitar overshoot. O sistema de controle da câmera 
usa 12 entradas: 6 para obter a claridade atual, fornecendo dados 
para o CCD e 6 para medir a taxa de mudança no movimento da 
lente. A saída é a posição do curso da lente. O sistema fuzzy usa 
13 regras e requer 1.1KB de memória.
Outro exemplo de um sistema prático, um ar condicionado 
industrial projetado pela Mitsubishi usa 25 regras de aquecimento 
e 25 regras de refrescamento. Um sensor de temperatura fornece 
a entrada, com o controle da saída alimentado por um inversor, 
uma válvula compressora e um ventilador.
O entusiasmo dos japoneses por lógica fuzzy é refletido na 
grande faixa de outras aplicações que eles têm implementado: 
reconhecimento de caracteres, sistemas fuzzy óticos, robôs, 
helicópteros comandados por voz através de um robô, sistemas de 
elevadores, entre outras.
Trabalhos em sistemas fuzzy são também um procedimento 
nos EUA e Europa, entretanto não com o mesmo entusiasmo 
visto no Japão. A Agência de Proteção Ambiental nos EUA tem 
87
SiStemaS de Produção
87
 Capítulo 3 
investigado controle fuzzy para motores de energia eficaz e a 
NASA tem estudado controle fuzzy para ancorar suas naves 
automaticamente no espaço. Simulações mostram que um 
sistema de controle fuzzy pode reduzir em muito o consumo de 
combustível. Empresas como a Boeing, General Motors, Allen-
Bradley, Chrysler, Eaton e Whirlpool têm trabalhado em lógica 
fuzzy para uso em refrigeradores de baixa potência, melhorando a 
transmissão automotiva, e motores elétricos de energia eficaz.
Em 1995, Maytag introduziu um máquina de lavar pratos 
“inteligente”, baseada em um controlador fuzzy e um “one-
stop sensing module” que combina um termistor (para medida 
da temperatura), um sensor condutivo (para medir o nível de 
detergente através dos íons presentes na água), um sensor de 
turvação que difundi a medida e transmite luz para medir a sujeira 
na lavagem e um sensor magnético para ler a taxa de giro. O 
sistema determina uma otimização no ciclo de lavagem para 
qualquer carga obter os melhores resultados com o mínimo de 
energia, detergente e água.
Fonte: Disponível em: <http://www.din.uem.br/~ia/intelige/
difusa/Aplicacoes.htm>. Acesso em: 21 jan. 2011.
Segundo Braga (2009), pesquisa e desenvolvimento estão em andamento 
em aplicações fuzzy em projeto de software, incluindo sistemas fuzzy expert 
e integração de lógica fuzzy com redes neurais, os denominados algoritmos 
genéticos adaptativos, com o objetivo de construção de um sistema fuzzy 
capaz de aprender.
otimização de ProCeSSoS, algoritmoS 
genétiCoS
Conhecidas as ordens de produção e as restrições da planta, pode ser 
iniciada a etapa de otimização.
A técnica de otimização baseada em algoritmos genéticos 
devido a vários fatores, dentre os quais se destacam, 
principalmente: facilidade de adaptação do modelo para 
inclusão de novas restrições e a possibilidade de, no 
futuro, se derivar para uma alternativa multicritério. (DIAS, 
2000, p. 58).
88
 Automação industrial
88
a) Algoritmos Genéticos
Algoritmos genéticos, descritos por Campos e Saito (2007), representam 
uma forma de se partir de um número limitado de possíveis soluções e, 
através de transformações orientadas em seus valores, chegar a uma solução 
considerada ótima. Tais algoritmos reproduzem, de forma computacional, 
o processo de evolução natural das espécies. Cada possível resposta 
é relacionada a um indivíduo e as variáveis desta possível resposta são 
transcritas em um vetor que representa o seu código genético. Os indivíduos, 
ou possíveis respostas, são submetidos a uma função de avaliação. Aqueles 
que resultam em maior mérito têm mais chance de continuar no conjunto 
de soluções (população) da interação seguinte. Assim, sucessivamente, um 
conjunto de possíveis soluções é refinado de forma a melhor atender à função 
que se deseja otimizar (CAMPOS e SAITO, 2004). 
Os problemas de otimização são baseados em três pontos principais: 
a codificação do problema, a função objetivo que se deseja maximizar ou 
minimizar e o espaço de soluções associado. Pode-se imaginar um problema 
de otimização como uma caixa preta com n botões, onde cada botão é 
um parâmetro do problema, e uma saída que é o valor da função objetivo, 
indicando se um determinado conjunto de parâmetros é bom ou não para 
resolver este problema.
De acordo com Linden (2008, p. 02): 
Os algoritmos genéticos são uma família de modelos 
computacionais inspirados na evolução, queincorporam 
uma solução potencial para um problema específico numa 
estrutura semelhante a de um cromossomo e aplicam 
operadores de seleção e “cross-over” a essas estruturas de 
forma a preservar informações críticas relativas à solução 
do problema. Normalmentes os AG’s são vistos como 
otimizadores de funções, embora a quantidade de problemas 
para o qual os AG’s se aplicam seja bastante abrangente.
Segundo Miranda (2009), um dos benefícios de um algoritmo genético é 
a simplificação que ele possibilita na formulação e solução de problemas de 
otimização. AG’s simples normalmente trabalham com descrições de entrada 
formadas por cadeias de bits de tamanho fixo. Outros tipos de AG’s podem 
trabalhar com cadeias de bits de tamanho variável. Como, por exemplo, AG’s 
usados para Programação Genética. AG’s possuem um paralelismo implícito 
decorrente da avaliação independente de cada uma dessas cadeias de bits, 
ou seja, pode-se avaliar a viabilidade de um conjunto de parâmetros para a 
solução do problema de otimização em questão. 
Algoritmos genéticos 
representam uma 
forma de se partir 
de um número 
limitado de possíveis 
soluções e, através 
de transformações 
orientadas em seus 
valores, chegar 
a uma solução 
considerada ótima. 
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SiStemaS de Produção
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 Capítulo 3 
O AG é indicado para a solução de problemas de otimização complexos, 
NP Completos, como o “caixeiro viajante”, que envolvem um grande número de 
variáveis e, consequentemente, espaços de soluções de dimensões elevadas. 
Além disso, em muitos casos onde outras estratégias de otimização falham 
na busca de uma solução, os AG’s convergem. Os AG’s são numericamente 
robustos, ou seja, não são sensíveis a erros de arredondamento no que 
se refere aos seus resultados finais. A seguir apresentamos uma leitura de 
estudos para que você possa compreender as aplicações em diversas áreas 
científicas. Boa leitura!!!
Os AG’s possuem uma larga aplicação em muitas áreas 
científicas, entre as quais podem ser destacadas:
Síntese de circuitos analógicos: para certa entrada e uma 
saída desejada, por exemplo tensão, o AG gera a topologia, o tipo 
e o valor dos componentes do circuito.
Síntese de protocolos: determinação de quais funções do 
protocolo devem ser implementadas em hardware e quais devem 
ser implementadas em software para que um certo desempenho 
seja alcançado.
Programação Genética: gera a listagem de um programa, numa 
determinada linguagem especificada, para que um determinado 
conjunto de dados de entrada forneça uma saída desejada.
Gerenciamento de redes: supervisão do tráfego nos links e 
das filas nos “buffers” de roteadores para descobrir rotas ótimas e 
para reconfigurar as rotas existentes no caso de falha de algum link.
Computação Evolutiva: gera programas que se adaptam a 
mudanças no sistema ao longo do tempo.
Otimização evolutiva multicritério: otimização de funções com 
múltiplos objetivos que sejam conflitantes.
Problemas de otimização complexos: problemas com muitas 
variáveis e espaços de soluções de dimensões elevadas. Exemplo: 
problema do caixeiro viajante, gerenciamento de carteiras de 
fundos de investimento.
O AG é indicado 
para a solução 
de problemas de 
otimização complexos, 
NP Completos, como o 
“caixeiro viajante”, que 
envolvem um grande 
número de variáveis.
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 Automação industrial
90
Ciências biológicas: modela processos biológicos para o 
entendimento do comportamento de estruturas genéticas.
Autômatos autoprogramáveis.
Fonte: Disponível em: <http://www.gta.ufrj.br/~marcio/genetic.html>. 
Acesso em: 22 jan. 2011.
Se você quiser conhecer mais sobre o assunto abordado 
acima consulte os artigos abaixo:
Algoritmo genético de agrupamento para formação de módulos de 
arranjo físico no site 
http://www.scielo.br/pdf/gp/v15n2/a14v15n2.pdf
Lógica Fuzzy ou Lógica Nebulosa 
http://www.teoriadacomplexidade.com.br/textos/logicafuzzy/
LogicaFuzzy-ou LogicaNebulosa.pdf
Fundamentos do Sistema Toyota de Produção no site 
http://www.scribd.com/doc/294131/Fundamentos-do-Sistema-
Toyota-de-Producao
Atividade de Estudos: 
1) Faça uma análise crítica e descreva os referentes dos novos 
paradigmas da produção industrial utilizando as novas 
tecnologias de automação e controle.
 ___________________________________________________
 ___________________________________________________
 ___________________________________________________
 ___________________________________________________
91
SiStemaS de Produção
91
 Capítulo 3 
algumaS ConSideraçõeS
As indústrias de manufatura investem intensamente no aprimoramento das 
suas habilidades de fabricação, dadas às exigências de um mercado cada vez 
mais competitivo. Com este intuito, na Análise de Fluxo de Produção, famílias 
de peças serão identificadas e deverão ser processadas em determinadas 
máquinas, peso crescente do complexo eletrônico; um novo paradigma de 
produção industrial - automação integrada flexível; revolução nos processos 
de trabalho; transformação das estruturas e estratégias empresariais; as 
novas bases da competitividade; a globalização como aprofundamento da 
internacionalização e as alianças tecnológicas como forma de competição.
Este capítulo propõe a aplicação de sistemas de produção, a fim de obter 
layouts celulares. Para a formação de células de manufatura, utilizando redes 
de comunicação, controladores, lógica de Fuzzy e os algoritmos genéticos 
na solução de problemas de agrupamento de máquinas/peças, considerando 
matrizes de incidência binárias ou com tempos de processamentos definidos, 
bem como tamanhos de lotes de peças.
No próximo capítulo, iremos estudar as técnicas de Hardware e de 
Software para o gerenciamento de conhecimento de configuração de 
componentes utilizados na manufatura.
referênCiaS
ASTRÖN, K. J. Hägglund., PID Control, the control handbook, IEEE Press. 
1996.
BRAGA, Adriano H.. Lógica	Fuzzy aplicada a sistema de apoio a decisão. 
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