Framework adaptativo para rastreabilidade de processos industriais numa abordagem modular e agnóstica
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Silva Junior, Paulo Fernandes da
Feitosa, Eduardo Luzeiro
Nakamura, Fabíola Guerra
Silva Junior, Waldir Sabino da
Feitosa, Eduardo Luzeiro
Nakamura, Fabíola Guerra
Silva Junior, Waldir Sabino da
Pós-Graduação
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Universidade Federal do Amazonas
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Resumo
Propõe-se um framework adaptativo para a rastreabilidade de processos industriais, fundamentado em uma arquitetura modular e agnóstica voltada à manufatura de alta densidade. Objetiva-se superar a rigidez dos sistemas atuais, que operam em silos tecnológicos e falham em registrar parâmetros operacionais de processos de chão de fábrica, limitando-se a dados logísticos superficiais. Estabelece-se um orquestrador inteligente de dados projetado para capturar variáveis de processo em tempo real, fornecendo uma base referencial sólida para a soberania de informações e transparência industrial sem aprisionamento tecnológico a protocolos específicos. A metodologia abrange uma Revisão Sistemática de Literatura (RSL) e o desenvolvimento de um ecossistema experimental integrado. Aplica-se integração nativa de tecnologias de Identificação Automática e Captura de Dados (AIDC) a sistemas de execução de manufatura (MES) e sistemas de gestão empresarial (ERP). Destaca-se a flexibilidade arquitetural que permite orquestrar dados on-premise ou off-chain, tratando a implementação de contratos inteligentes em blockchain como funcionalidade opcional, acionada conforme os requisitos de auditoria ou parâmetros de qualidade estipulados. Resultados quantitativos obtidos na validação experimental em linha de montagem de PCB confirmam que o framework garante imutabilidade e procedência dos itens manufaturados sem introduzir gargalos operacionais, consolidando uma solução adaptável às demandas de custo e latência de cadeias produtivas heterogêneas e convertendo a rastreabilidade em fator técnico de agregação de valor ao produto final.
Abstract
An adaptive framework for the traceability of industrial processes is proposed, based on a modular and agnostic architecture designed for high-density manufacturing. The central objective is to overcome the rigidity of current systems, which operate in technological silos and fail to record operational parameters of shop floor processes, remaining limited to superficial logistical data. An intelligent data orchestrator is established to capture real-time process variables, providing a robust baseline for information sovereignty and industrial transparency without technological lock-in. The methodology encompasses a Systematic Literature Review (SLR) and the development of an integrated experimental ecosystem. Native integration of Automatic Identification and Data Capture (AIDC) technologies into manufacturing execution systems (MES) and Enterprise Resource Planning (ERP) is applied. Architectural flexibility stands out by allowing data orchestration on-premise or off-chain, treating the implementation of smart contracts on a blockchain as an optional feature, triggered according to audit requirements or stipulated quality parameters. Quantitative results obtained through experimental validation on a PCB assembly line confirm that the framework guarantees the immutability and provenance of manufactured items without introducing operational bottlenecks, consolidating a solution adaptable to the cost and latency demands of heterogeneous production chains and converting traceability into a technical value-adding factor for the final product.
Descrição
Palavras-chave
Framework , Rastreabilidade , Blockchain , Indústria , PCBA , Framework , Traceability , Blockchain , Industry , PCBA
Termo controlado
Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS)
Citação
OLIVEIRA, Ewerton Gomes de. Framework adaptativo para rastreabilidade de processos industriais numa abordagem modular e agnóstica. 2026. 177 f. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Amazonas, Manaus (AM), 2026.
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