Desenvolvimento de uma ferramenta de voz para auxílio no monitoramento de alarmes industriais.

Abstract

O aumento da complexidade dos processos industriais supervisionados por sistemas SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition) pode ampliar a quantidade de informações e alarmes apresentados ao operador. Em situações críticas, a ocorrência simultânea de alertas exige processos de percepção, atenção seletiva, memória de trabalho e tomada de decisão sob pressão temporal. Quando os eventos não são organizados de forma clara, pode haver dificuldade para identificar qual condição demanda atenção prioritária. Neste Trabalho de Conclusão de Curso, foi desenvolvida uma ferramenta de voz para auxílio no monitoramento de alarmes industriais. O projeto foi fundamentado em princípios da Ergonomia Cognitiva e na utilização complementar dos canais visual e auditivo, sem substituir a supervisão visual realizada no sistema. Utilizou-se o software Elipse E3 para a simulação de uma caldeira industrial, o Prosys OPC UA (Open Platform Communications Unified Architecture) Simulation Server para a disponibilização das variáveis e uma aplicação em Python com síntese de voz offline, denominada Text-to-Speech (TTS). Como resultado, foi implementada uma lógica de leitura, filtragem e priorização de alarmes capaz de evitar repetições desnecessárias, impedir a sobreposição de mensagens e descartar alertas cuja condição tenha sido normalizada antes da reprodução. A validação foi realizada em ambiente simulado, verificando o funcionamento técnico da comunicação OPC UA e da fila de prioridades. Não foram realizados testes com operadores humanos; portanto, não foi mensurada diretamente a redução da carga mental ou do tempo de resposta.