Modelagem de sistemas de controle colaborativos utilizando redes de Petri Aninhadas

• Autores: Jéssica Curvêlo Nascimento Roduit, Francisco Yastami Nakamoto, Osvaldo Luis Asato, Percy Javier Igei Kaneshiro
• Localización: Observatorio de la Economía Latinoamericana, ISSN-e 1696-8352, Vol. 23, Nº. 4, 2025
• Idioma: portugués
• Títulos paralelos:
  • Modeling of collaborative control systems using nested Petri Nets
  • Modelado de sistemas de control colaborativos utilizando redes de Petri Anidadas
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• Resumen
  • español

    Industria 4.0 presenta un nuevo concepto para el diseño y desarrollo de sistemas de control industrial distribuidos, proporcionando integración con tecnologías que son pilares del movimiento, incluyendo inteligencia artificial, aprendizaje automático, detección inteligente y comunicación IoT. El principal problema en este contexto es certificar la interoperabilidad y eficiencia de estos sistemas, permitiendo la colaboración entre máquinas y operadores humanos. Desde esta perspectiva, destacan los sistemas autónomos y colaborativos, que pueden mejorarse con el uso de algoritmos de inteligencia artificial y estrategias de aprendizaje, permitiendo tomar decisiones eficaces y adaptables, contribuyendo a la realización de la Industria 4.0. Sin embargo, los sistemas desarrollados en la Tercera Revolución Industrial, como las estaciones de trabajo, los robots y los transportadores, así como el ensamblaje automatizado, fueron modelados para trabajar de forma aislada, requiriendo una colaboración nativa. Ante este reto, este artículo propone modelar sistemas colaborativos utilizando conceptos de Esquema de Flujo de Producción (PFS) y Redes de Petri de Alto Nivel, permitiendo al sistema de control realizar diferentes actividades de forma colaborativa y con mayor flexibilidad, optimizando el uso de las estaciones de trabajo involucradas en el proceso. El Enhanced Mark Flow Graph (E-MFG) Nested High-Level Petri Net se utiliza como lenguaje de modelado para la simulación, basada en la verificación del comportamiento del sistema.

  • português

    A Indústria 4.0 apresenta um novo conceito para o projeto e desenvolvimento de sistemas de controle industrial distribuído, proporcionando a integração com tecnologias pilares do movimento, dentre elas a inteligência artificial, aprendizado de máquinas, sensoriamento inteligente e a comunicação IoT. O principal problema nesse contexto é certificar a interoperabilidade e a eficiência desses sistemas, viabilizando a colaboração entre máquinas e operadores humanos. Nessa perspectiva, ressaltam-se os sistemas autônomos e colaborativos, que podem ser aperfeiçoados com o uso de algoritmos de inteligência artificial e estratégias de aprendizado, possibilitando decisões eficazes e adaptáveis, contribuindo para realização da Indústria 4.0. Entretanto, sistemas desenvolvidos na Terceira Revolução Industrial, como estações de trabalho, robôs e transportadores e também a montagem automatizada, foram modelados para o trabalho isolado, necessitando da colaboração nativa. Diante deste desafio, este artigo propõe modelar sistemas colaborativos utilizando conceitos de Production Flow Schema(PFS) e das Redes de Petri de Alto Nível, possibilitando que o sistema de controle execute diferentes atividades de forma colaborativa e com maior flexibilidade, otimizando o uso das estações de trabalho envolvidas no processo. A Rede de Petri de Alto Nível, Enhanced Mark Flow Graph (E-MFG) Aninhada é utilizada como linguagem de modelagem para simulação, a partir da verificação dos comportamentos do sistema conforme o estudo de caso apresentado, possibilitando a modelagem de um sistema com paralelismo, requisitos de prioridade e separação entre dados e funcionalidade. Por fim, o estudo tende a contribuir para a evolução dos sistemas de controle da indústria 3.0 para a indústria 4.0.

  • English

    Industry 4.0 presents a new concept for the design and development of distributed industrial control systems, providing integration with technologies that are pillars of the movement, including artificial intelligence, machine learning, intelligent sensing and IoT communication. The main problem in this context is certifying the interoperability and efficiency of these systems, enabling collaboration between machines and human operators. From this perspective, autonomous and collaborative systems stand out, which can be improved with the use of artificial intelligence algorithms and learning strategies, enabling effective and adaptable decisions, contributing to the realization of Industry 4.0. However, systems developed in the Third Industrial Revolution, such as workstations, robots and conveyors, as well as automated assembly, were designed to work in isolation, requiring native collaboration. Faced with this challenge, this article proposes modeling collaborative systems using Production Flow Schema (PFS) concepts and High-Level Petri Nets, enabling the control system to carry out different activities collaboratively and with greater flexibility, optimizing the use of the workstations involved in the process. The Enhanced Mark Flow Graph (E-MFG) Nested High-Level Petri Net is used as a modeling language for simulation, based on the verification of the system's behavior.