Monitoramento Inteligente de Máquinas CNC com Conectividade 5G e Ecossistemas IoT

Resumo

A Indústria 4.0 demanda a integração de tecnologias como a Internet das Coisas (IoT), as redes 5G e os sistemas ciberfísicos para viabilizar o monitoramento em tempo real de processos industriais. Este projeto de Iniciação Científica propôs conectar uma fresadora CNC legada a duas plataformas de IoT, a plataforma aberta FIWARE e a plataforma comercial Siemens Insights Hub, e comparar o desempenho das plataformas e de dois enlaces de acesso à nuvem: a conectividade 5G e a rede cabeada tradicional. A aquisição de grandezas elétricas da máquina foi realizada de forma não invasiva, com o sensor PowerTag e o concentrador Acti 9 Smartlink, cujos dados são lidos via Modbus TCP/IP pelo gateway de borda SIMATIC IoT 2040, responsável pelo envio ao Insights Hub por meio de fluxos Node-RED. A integração com a FIWARE não foi realizada, pois dependia de um sensor de temperatura com comunicação 5G cuja obtenção estava vinculada a uma parceria privada que não se concretizou dentro do prazo do projeto. Foram conduzidos testes de latência ponta-a-ponta em nível de aplicação, com 1000 amostras em cada condição, comparando a rede cabeada da FEI e o CPE 5G Intelbras GX3000 como enlace de acesso à nuvem. A integração com o Insights Hub mostrou-se tecnicamente viável, mas o uso do 5G não reduziu a latência: a mediana foi de 11,4s com o CPE 5G, contra 8,5s na rede cabeada (cerca de 34% maior; teste de Mann-Whitney, ), ainda que com menor dispersão. Como os valores, na ordem de segundos, são dominados pela camada de aplicação e pela plataforma em nuvem, os resultados não isolam o desempenho do enlace 5G propriamente dito. Ficam como continuidade a comparação com a FIWARE, a decomposição da latência por etapa do fluxo e a avaliação de taxa de transmissão e perda de pacotes.

Palavras-chave: Indústria 4.0; Internet Industrial das Coisas; Redes 5G; Retrofit; Controle Numérico Computadorizado; Latência

Informações sobre o trabalho

Trabalho desenvolvido entre outubro de 2025 e setembro de 2026, sob responsabilidade de Arthur Carvalho Rotkis, sob o programa de Iniciação Científica do Centro Universitário FEI.


Objetivos

Objetivo Geral

Desenvolver e avaliar um protótipo funcional de sistema de monitoramento em tempo real para uma máquina CNC legada, integrando-o às plataformas FIWARE e Siemens Insights Hub por meio de conectividade 5G, tendo a rede cabeada como referência, com foco na análise de desempenho da comunicação e nos desafios de interoperabilidade entre sistemas.

Objetivos Específicos

  • Investigar as arquiteturas das plataformas FIWARE e Siemens Insights Hub, as categorias de serviço e os requisitos do 5G para IIOT (EMBB, MMTC e URLLC) e os mecanismos de aquisição de dados em máquinas CNC;
  • Configurar o ambiente experimental, incluindo a integração física e lógica entre a instrumentação da máquina CNC, o dispositivo de borda e o equipamento CPE 5G;
  • Implementar a comunicação com a plataforma FIWARE, utilizando o modelo de dados NGSI-v2 e protocolos como MQTT ou HTTP;
  • Implementar a comunicação com a plataforma Siemens Insights Hub, utilizando o protocolo MQTT, API e ferramentas nativas da plataforma;
  • Executar testes de desempenho da comunicação, via rede cabeada e via 5G, para mensurar a latência ponta-a-ponta, a taxa de transmissão, a perda de pacotes e a confiabilidade, esta expressa como taxa de entrega de mensagens;
  • Analisar criticamente os resultados obtidos, documentar os desafios enfrentados durante a integração e propor boas práticas para projetos futuros de IIOT baseados em 5G.

Arquitetura implementada

Retrofit não invasivo em quatro camadas, preservando o comando numérico e a lógica de controle originais da fresadora:

CamadaDispositivoProtocoloFunção
CampoSensor PowerTag (Schneider Electric) no disjuntor trifásicoRFMedição de corrente, tensão, potência ativa, energia e fator de potência
Borda — concentradorActi 9 Smartlink SI DModbus TCP/IPAgregação dos sensores e exposição dos dados na rede local
Borda — gatewaySIMATIC IoT 2040 + Node-REDModbus TCP/IP, MQTTLeitura, normalização e envio dos dados para a nuvem
TransporteSwitch local + rede cabeada da FEI ou Intelbras GX 3000Ethernet / 5G NREnlace de acesso à nuvem, comutável entre as duas condições de teste
NuvemSiemens Insights Hub (região Europa)MQTT / API RESTArmazenamento histórico e visualização em dashboards
  • O GX 3000 opera um serviço 5G comercial de banda larga móvel (eMBB), e não uma rede configurada para URLLC.
  • Os dados chegam ao Insights Hub pelo protocolo SmartREST da Cumulocity, publicados com MQTT QoS 1.
  • A arquitetura prevista para a FIWARE (IoT Agent, Orion Context Broker, MongoDB, Cygnus e MySQL) ficou registrada no relatório como referência para trabalhos futuros.

Metodologia

  • Pesquisa aplicada, experimental e exploratória, iniciada por revisão sistemática da literatura segundo o método PRISMA.
  • Variável independente: enlace de acesso à nuvem (rede cabeada da FEI como linha de base × CPE 5G).
  • Variável dependente: latência de aplicação, medida como tempo de ida e volta entre o envio da mensagem pelo fluxo Node-RED e o registro da confirmação da plataforma.
  • Duas rodadas sequenciais de 1000 amostras, com intervalo fixo de 1 minuto entre envios e registro automático em CSV.
  • Análise com estatística descritiva e teste de Mann-Whitney, em Python com a biblioteca SciPy.

Resultados

Métrica (ms)Rede FEI (n = 1000)CPE 5G (n = 1000)
Média7.593,5511.560,94
Mediana8.476,0011.351,00
Desvio padrão2.323,361.568,81
Coeficiente de variação30,6%13,6%
Mínimo4.72610.046
Máximo19.03422.944
Amostras acima de 19 s110
  • Com o CPE 5G, a mediana subiu cerca de 34% e a média cerca de 52%, diferença estatisticamente significativa pelo teste de Mann-Whitney.
  • A dispersão foi menor com o CPE 5G, o que é compatível com a rede do campus ser compartilhada e sujeita a congestionamento variável.
  • Todas as 2000 mensagens enviadas obtiveram confirmação registrada, o que indica ausência de falha permanente, mas não equivale a uma medição de perda de pacotes.
  • A integração com a FIWARE não foi realizada: dependia de um sensor de temperatura com 5G embutido, a ser fornecido pela Advantech, cuja parceria não se concretizou.

Situação dos objetivos específicos

Objetivo específicoSituação
Investigar as arquiteturas das plataformas, os requisitos do 5G para IIoT e a aquisição de dados em máquinas CNCCumprido
Configurar o ambiente experimentalCumprido
Implementar a comunicação com a FIWARENão cumprido
Implementar a comunicação com o Insights HubCumprido
Executar testes de desempenho (latência, taxa de transmissão, perda de pacotes e confiabilidade)Parcial: apenas latência
Analisar os resultados, documentar desafios e propor boas práticasCumprido

Conclusões

Leitura correta do resultado

A latência medida é dominada pelo processamento na borda e na nuvem remota, e o serviço avaliado é um 5G comercial eMBB. O resultado não deve ser lido como avaliação do 5G enquanto tecnologia de baixa latência.

  • Para telemetria industrial não crítica em instalações que já têm rede cabeada, o CPE 5G não trouxe ganho de desempenho que justifique, isoladamente, o investimento.
  • A vantagem mais provável do 5G nesse contexto, a dispensa de cabeamento até a máquina, não foi testada.
  • O retrofit não invasivo mostrou-se tecnicamente viável e replicável, independentemente do enlace utilizado, e o sistema permanece operacional coletando dados de consumo energético da fresadora.

Limitações

  • Não houve comparação entre FIWARE e Insights Hub.
  • Taxa de transmissão e perda de pacotes sob carga variável não foram medidas.
  • A latência não foi decomposta por etapa nem acompanhada de medição de linha de base da rede.
  • As rodadas foram sequenciais, sujeitas a variações temporais de carga.
  • Os testes usaram mensagens em intervalo fixo e um único dispositivo.

Boas práticas propostas para projetos de IIoT com 5G

  • Medir uma linha de base da rede antes e durante os testes de aplicação.
  • Registrar instantes intermediários ao longo do fluxo para decompor a latência por etapa.
  • Verificar com a operadora o tipo de serviço contratado (eMBB ou URLLC), o modo (SA ou NSA) e a qualidade de sinal no local.
  • Intercalar as condições experimentais no tempo, em blocos alternados.
  • Considerar a localização da nuvem ou processamento na borda quando a aplicação exigir baixa latência.
  • Em comparações entre plataformas, alimentar ambas a partir da mesma fonte de dados e do mesmo caminho de acesso.
  • Usar comunicação cifrada (MQTT sobre TLS) no envio de dados industriais à nuvem.

Trabalhos futuros

  • Retomar a comparação entre plataformas, alimentando FIWARE e Insights Hub com a mesma fonte de dados.
  • Decompor a latência de aplicação, com linha de base da rede e registro de instantes por etapa.
  • Repetir os testes com condições intercaladas e em um ponto sem cabeamento local.
  • Avaliar taxa de transmissão, perda de pacotes e comportamento sob rajadas de mensagens.

Relatório Final


📚 Referências e Fontes

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