Como o Model-Based Design transforma simulações industriais com MATLAB® e Simulink®

Entenda como o Model-Based Design integra modelagem, simulação, V&V e testes (SIL/HIL) para validar sistemas industriais antes do hardware.

Model-Based Design (MBD) muda a simulação industrial porque coloca um modelo executável no centro das decisões. Isso conecta requisitos, controle, testes (SIL/HIL), código embarcado e até gêmeos digitais em um fluxo único, reduzindo retrabalho e risco.

A engenharia industrial moderna não falha por falta de ideia. Ela falha por complexidade acumulada. Quando elétrica, mecânica, térmica e software embarcado precisam funcionar juntos, “testar no protótipo” vira um plano caro e tardio.

É nesse ponto que o Model-Based Design deixa de ser um conceito elegante e vira uma estratégia prática. Em vez de esperar o hardware ficar pronto para descobrir problemas de integração, você antecipa decisões com simulação e validação, com rastreabilidade do que foi testado e por quê.

Ferramentas como MATLAB® e Simulink® entram como meio, não como fim. Elas ajudam a transformar conhecimento de engenharia em modelos executáveis, testes repetíveis e evidências para tomada de decisão. O valor aparece quando o projeto precisa ser previsível, auditável e escalável.

A seguir, vamos destrinchar como essa abordagem funciona na prática industrial. E como ela se conecta a entregáveis reais: modelos, requisitos verificáveis, estratégias de teste, validação em tempo real e implantação consistente..

Entender Model-Based Design

Model-Based Design é uma metodologia em que o modelo do sistema não é “documentação”. O modelo é o próprio ambiente de trabalho. Ele executa, responde a entradas, sofre falhas simuladas e produz saídas mensuráveis.

Um modelo, aqui, significa uma representação matemática e lógica do comportamento do sistema. Ele pode incluir planta física (por exemplo, dinâmica de um motor e cargas), controle (por exemplo, malhas e supervisão), sinais (sensores e ruídos) e estados (condições internas).

Quando você adota MBD, você ganha um lugar único para discutir decisões técnicas. Em vez de debates abstratos, a conversa vira: “com estes parâmetros, o sistema atende ou não atende ao requisito?”. Isso muda a qualidade das reuniões e a velocidade de convergência.

Na prática industrial, o MBD funciona como uma ponte entre times. Controle, eletrônica, software e validação deixam de falar dialetos diferentes. Todos passam a olhar para o mesmo comportamento observado em simulação e testado com critérios explícitos.

Um efeito colateral positivo é a rastreabilidade. Quando os requisitos estão ligados a testes e os testes estão ligados ao modelo, fica mais fácil justificar escolhas, repetir resultados e preparar o caminho para auditorias e certificações quando necessário.

Integrar simulação e requisitos

Sistemas industriais complexos sofrem com um problema bem específico: tudo depende de tudo. Uma mudança no atuador altera a planta. A planta altera a resposta do controle. O controle altera o esforço térmico. E o térmico altera a confiabilidade no campo.

Por isso, simulação “em partes” costuma falhar em capturar o que realmente importa: interação e integração. O MBD favorece uma simulação integrada, onde subsistemas conversam e o impacto cruzado aparece cedo.

Outro ponto crítico é simular cenários que seriam perigosos ou caros demais no físico. Condições extremas, falhas raras, variações de carga e degradação podem ser exploradas com segurança. Em muitos projetos, esse é o único jeito realista de criar cobertura de casos.

Aqui entra um detalhe que muda o jogo: requisitos mensuráveis. Se um requisito é “o sistema deve estabilizar em X tempo com overshoot máximo Y”, ele precisa virar um teste automatizado. Sem isso, você tem opinião. Com isso, você tem evidência.

O fluxo integrado também facilita manter consistência ao longo do projeto. Conforme o modelo evolui, os testes continuam rodando. Se algo quebra, você descobre quando ainda é barato consertar, em vez de descobrir durante comissionamento.

Esse tipo de abordagem é o que sustenta entregas mais previsíveis. E é justamente o tipo de ganho que empresas buscam quando recorrem a uma “engenharia estendida” para acelerar o desenvolvimento com qualidade, sem sacrificar robustez.

Levar modelos ao hardware

MBD não termina na simulação. Ele ganha força quando o que foi validado no modelo chega ao hardware com o mínimo de distorção possível. Esse é o ponto em que muitos projetos perdem tempo: a passagem do “projeto” para a “implementação”.

Uma prática comum é manter o modelo como fonte de verdade e derivar implementação de forma controlada. Isso reduz o risco de divergência entre o que foi simulado e o que foi embarcado. Quando há rastreabilidade, fica mais fácil provar que a lógica implementada é a lógica testada.

É aqui que entram estratégias como SIL (Software-in-the-Loop) e HIL (Hardware-in-the-Loop). No SIL, você verifica comportamento do software em ambiente controlado e repetível. No HIL, você conecta o controle a hardware real ou a plataformas que emulam I/O, enquanto a planta roda em tempo real.

Em projetos com sistemas embarcados, esse passo é decisivo. Você testa integração antes da instalação final, encontra problemas de temporização, saturação, escalonamento e limites físicos com antecedência. E você reduz o “retrabalho invisível” que geralmente aparece tarde, quando o cronograma já está no vermelho.

Quando a conversa evolui para operação e manutenção, o modelo pode virar um gêmeo digital. Um digital twin é uma réplica virtual do sistema físico, usada para monitorar desempenho, avaliar cenários e apoiar decisões durante a vida útil. Não é mágica: é um modelo bem construído, conectado a dados e com hipóteses claras.

Esse tipo de entrega conversa diretamente com serviços de engenharia que incluem sistemas embarcados, validação de produtos e gêmeos digitais, normalmente dentro de escopos consultivos e projetos turn key.

Aplicar boas práticas

Boas práticas em MBD não são “caprichos de processo”. Elas são o que mantém o modelo útil quando o projeto cresce, novos times entram e prazos apertam. Sem disciplina mínima, o modelo vira um arquivo grande que ninguém confia.

Um bom ponto de partida é tratar o modelo como produto de engenharia. Ele precisa ter objetivo, escopo, requisitos associados, critérios de aceitação e histórico de mudanças. Isso melhora comunicação e reduz o risco de “simulações irreprodutíveis”.

Também vale assumir que modelos mudam. Eles evoluem com novas medições, mudanças de arquitetura e novas restrições de hardware. Se o fluxo de testes é automatizado e bem definido, a evolução deixa de ser assustadora.

Por fim, pense em entregáveis de projeto desde o início. Em vez de “um modelo”, defina o que será entregue: modelo de planta, modelo de controle, suíte de testes, relatório de validação, cenários críticos e evidências de cobertura.

• Definir requisitos mensuráveis e testáveis
• Padronizar arquitetura do modelo por subsistemas
• Automatizar testes e registrar evidências
• Versionar modelos e manter rastreabilidade
• Validar com dados e revisar hipóteses

Quando essas práticas entram no dia a dia, o MBD para de ser um “projeto paralelo” e vira a linha de produção de decisões técnicas. Isso acelera simulação, validação e implantação sem depender de heroísmo.

Evitar erros comuns

Os erros mais caros em MBD normalmente não são matemáticos. Eles são de expectativa. O time acredita que “o modelo representa tudo”, mas ninguém definiu o que “tudo” significa, nem quais hipóteses foram aceitas.

Um erro comum é usar simulação como argumento de autoridade, sem critérios de aceitação. Se não há requisitos e testes automatizados, a simulação vira uma demonstração bonita, não uma decisão segura. E isso aparece tarde, quando o sistema real se comporta “diferente do esperado”.

Outro tropeço é misturar níveis de fidelidade sem controle. Às vezes você precisa de um modelo rápido para explorar arquitetura. Outras vezes, precisa de fidelidade para validar. Os dois são válidos, desde que seja explícito qual pergunta o modelo está respondendo.

Também é frequente subestimar integração com hardware. Temporização, limites de atuadores, quantização e ruídos mudam o jogo. Por isso SIL/HIL existem: para fechar o ciclo de validação antes do chão de fábrica.

• Começar sem escopo e sem hipóteses claras
• Simular sem testes automatizados e critérios
• Buscar alta fidelidade em tudo
• Ignorar limites reais de hardware
• Não versionar e perder rastreabilidade

Evitar esses erros deixa o ciclo mais previsível. E previsibilidade é o que torna possível reduzir custos, reduzir retrabalho e decidir com confiança quando o projeto envolve risco e alta interdependência.

Perguntas frequentes

O que é Model-Based Design (MBD)?
Model-Based Design é uma metodologia que usa modelos executáveis para projetar, simular, validar e implementar sistemas. O objetivo é antecipar testes e decisões antes do protótipo físico.

Qual é a diferença entre simulação tradicional e MBD?
Na simulação tradicional, é comum analisar partes isoladas e só integrar perto do fim. No MBD, o modelo integra controle, planta e testes ao longo do ciclo, com validação contínua e rastreável.

Onde entram SIL e HIL na simulação industrial?
SIL verifica o software em um ambiente controlado, de forma repetível. HIL conecta o controle a hardware real ou emulação de I/O, enquanto a planta roda em tempo real, reduzindo risco de integração.

MBD serve apenas para sistemas embarcados?
Não. Ele é especialmente forte em embarcados, mas também funciona para energia, automotivo, mecatrônica e processos industriais, sempre que há interação entre subsistemas e risco de integração.

O que é um digital twin e como ele se relaciona ao MBD?
Um digital twin é uma réplica virtual do sistema físico usada para acompanhar desempenho e apoiar decisões durante operação. Em muitos cenários, ele nasce de modelos criados e validados no fluxo de MBD.

Como a OPENCADD pode apoiar a adoção de MBD?
A OPENCADD oferece serviços de engenharia outsourcing como “engenharia estendida”, com consultoria especializada, treinamentos customizados e projetos turn key, além de atuação em sistemas embarcados e validação por simulação/modelagem.

Se você quer aplicar Model-Based Design para reduzir risco, acelerar validação e entregar sistemas industriais com mais previsibilidade, a OPENCADD pode apoiar com consultoria, capacitação e execução ponta a ponta. Fale com o time e descreva seu desafio técnico para desenhar um fluxo de modelagem, simulação e V&V que faça sentido para o seu projeto.