PESQUISA & INOVAÇÃO

Ex-AlUNOS dA UNIcAmP rEcEbEm APOIO dEINVEStIdOrES AO crIArEm SOftwArE PArAOtImIzAr PrOcESSOS INdUStrIAIS

Empresa de softwares de automação industrial de Campinas-SP, fundada por três gradua-dos em Engenharia da Computação e um formado em Matemática pela Universidade Es-tadual de Campinas – Unicamp, foi escolhida em 2013 para receber o primeiro investimento do Fundo Pitanga de venture capital, criado por banqueiros e fundadores da Natura, que, em consequência, se tornaram sócios do negócio. O investimento é direcionado para a criação de novos produtos e reforço da equipe comercial. O objetivo do fundo é apoiar empreendedores que já têm empresas ou ajudar aqueles com ideias inovadoras a construir suas companhias.

Após análise de quase 600 projetos ao longo de um ano e meio, a escolhida foi a I.Systems, fundada em 2007. O que despertou a atenção dos investidores foi o primeiro produto da empresa, o Leaf, software de controle para linhas de produções industriais baseado na lógi-ca Fuzzy, cuja pesquisa e desenvolvimento começaram em 2008. Criado por Igor Santiago, Leonardo Freitas, Ronaldo Silva e Danilo Halla, o programa funciona com Windows, em grande variedade de processos, como sistemas de cogeração, evaporadores, secadores, extru-soras, envasadoras de líquidos ou pó e estações de tratamento. O Leaf foi lançado em 2010, sendo comercializado desde então.

O grande diferencial é que o Leaf não precisa de histórico de dados dos processos ou algum conhecimento em inteligência artificial. A configuração do controlador com Fuzzy necessita apenas dos valores mínimos, médios e máximos dos sensores (temperatura, pressão e fluxo) e dos atuadores (válvulas, bombas e motores). Essas informações são rapidamente obtidas das próprias operações ou das especificações dos equipamentos, assim, em apenas um dia, é possível configurar um controlador avançado de processos industriais. O Leaf gera automati-camente milhares de regras Fuzzy, criando um controlador multivariável estável.

O sistema é utilizado por grandes empresas, como Cola-Cola Femsa, Rhodia, Ajinomoto, Lanxess e as usinas de produção de açúcar e de bioenergia Tonon, São Martinho e Peder-neiras. Nessas usinas, o sistema é utilizado para estabilizar melhor a geração de vapor das caldeiras. Ao integrar essa função com a geração de energia, a usina gera mais energia com a mesma quantidade de biomassa que utilizava anteriormente.

Para que a solução seja economicamente viável, é preciso haver determinada escala de fabricação. Em unidades de produção menores, o retorno do investimento se torna muito longo. Mas os sócios não descartam a possibilidade de desenvolver solução para empresas de menor porte.

Fuzzy

A lógica Fuzzy permite controlar um número maior de variáveis de uma linha de produção, por exemplo, em uma escala intermediária entre 0 e 1, do que a lógica clás-sica binária, que só possibilita controlar as variáveis 0 e 1.

Uma das limitações que havia para aplicar a lógica Fuzzy em controles de sistemas era realizar a modelagem matemática do conjunto de regras de funcionamento de um sistema e sincronizá-las manualmente – o que é moroso e caro – ou treinar uma rede neural artificial (técnica computacional que apresenta modelo matemático inspirado na estrutura neural de organismos inteligentes) para absorver as características do processo.

A realização da modelagem matemática de um sistema é muito complexa, porque é preciso conhecer o comportamento de todas as variáveis e a relação entre elas. E o modelo matemático, ao ser simplificado, não desempenha todo seu potencial e requer a presença de um operário para intervir no processo.

Um dos obstáculos para treinar uma rede neural artificial a aprender as característi-cas de um processo é não se ter certeza do que exatamente o sistema está aprendendo. Se houver algum ponto fora da zona de treinamento de uma rede neural artificial, ela pode apresentar comportamentos bem instáveis para o processo.

Teste com apoio da Fapesp

Em 2009, a empresa, denominada na época PMB Automação Industrial, teve um pro-jeto inserido no programa Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas – PIPE (fase 1) da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo – Fapesp, que propor-cionou realizar teste de viabilidade do software.

A prova ocorreu na fábrica da Coca-Cola Femsa, em Jundiaí-SP, que tinha um desafio tecnológico a ser vencido nas linhas de envase da bebida, pois pequenas variações na pressão com a qual as garrafas são preenchidas com refrigerante podem afetar a ve-locidade de enchimento e provocar a perda da bebida por borbulhamento e variações de nível do líquido injetado.

O sistema implementado pela PMB na fábrica possibilitou controlar simultaneamente as válvulas de pressão e de vazão da linha engarrafadora e gerar economia de 500 mil litros de refrigerante e de 100 mil garrafas PET por ano.

Em 2010, a empresa teve outro projeto PIPE (fase 2) aprovado, por meio do qual os pesquisadores melhoraram o desempenho do sistema Leaf.

Crédito:Artigo redigido pela Central de Geração de Conteúdo de NEI Soluções com base nas informações de Igor Bit-tencourt Santiago, diretor executivo da I.Systems, engenheiro de computação e especialista em Inteligência Artificial e Automação pela Universidade Estadual de Campinas – Unicamp; informações da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo – Fapesp e da Unicamp.

Futuro

Os investimentos do Fundo Pitanga ajudam a melhorar a equipe de vendas e a criação de no-vos produtos. Em 2012, a equipe iniciou o desenvolvimento do segundo produto. Em curto prazo, a empresa pretende ter somente o Fundo Pitanga como sócio. Para médio prazo, não está descartada a possibilidade de atrair outros investidores.

Atualmente os sócios procuram no exterior parceiros para distribuir seus produtos e avaliam se solicitarão a patente da tecnologia no Brasil ou no exterior ou se trabalharão com segredo industrial nos mercados norte-americano, asiático e europeu.