Engenheiros de Automação e Controle que buscam dominar manutenção preditiva e elevar a eficiência com PLCs. Especialistas em Manutenção Industrial que querem prever falhas críticas e reduzir paradas com inteligência aplicada aos processos. Técnicos de Processos Industriais que buscam implementar soluções preditivas e agregar valor à operação com controle em tempo real. Engenheiros de Controle e Automação interessados em aplicar algoritmos avançados e se destacar no cenário da Indústria 4.0.
Eventos
APLICAÇÕES INDUSTRIAIS COM PLC
24/07 2025
10:00 - 11:00
Ao vivo, via Zoom
Público alvo
Imagine ter o poder de antecipar falhas críticas em seus equipamentos industriais, reduzir drasticamente os custos de manutenção e ainda elevar a performance da sua planta com soluções inteligentes.
Agora, visualize isso acontecendo em tempo real, com precisão, graças à união entre MATLAB, Simulink e controladores lógicos programáveis (PLCs). Parece futurista? Este futuro já é realidade — e está ao seu alcance.
Neste evento exclusivo, especialistas vão revelar como desenvolver algoritmos de manutenção preditiva com MATLAB e integrá-los diretamente em PLCs.
As vagas são limitadas e o conhecimento é estratégico.
Inscreva-se agora para garantir a oportunidade de adquirir insights valiosos, fazer networking com profissionais do setor e dar um passo decisivo rumo à Indústria 4.0.
Principais conteúdos
1. Fluxo de trabalho da manutenção preditiva - Aprenda como estruturar um fluxo eficiente de manutenção preditiva para prever falhas e agir antes que elas aconteçam.
2. Análise de dados de sensores - Descubra como interpretar sinais captados por sensores para detectar falhas com agilidade e aumentar a confiabilidade dos ativos.
3. Implementação de algoritmos em PLCs - Veja como converter modelos preditivos do MATLAB em código para execução direta nos PLCs industriais, sem complicações.
4. Integração com sistemas de TI/OT - Entenda como integrar soluções preditivas aos sistemas corporativos, garantindo atualizações ágeis e decisões baseadas em dados.