Marcelo TEixeira
Sistemas a Eventos Discretos e Sistemas de Manufatura
Sistemas a Eventos Discretos e Sistemas de Manufatura
CV: http://lattes.cnpq.br/8925349327322997
Graduado em Ciência da Computação pela Universidade de Passo Fundo, mestre em Engenharia de Computação pela Universidade de Pernambuco e doutor em Engenharia de Automação e Sistemas, pela Universidade Federal de Santa Catarina. Desde 2013 é professor Adjunto da UTFPR - campus Pato Branco, onde atua como docente permanente do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica - PPGEE. Fez estágio de doutorado no Grupo de Pesquisas em Métodos Formais, da Universidade de Waikato, na Nova Zelândia, em 2012, e foi pesquisador visitante no mesmo grupo, em 2018. Possui interesses de pesquisa e de formação nas áreas da Engenharia Elétrica e de Computação, sobretudo nos seguintes temas: Sistemas a Eventos Discretos, Sistemas Cyber-Físicos, Sistemas Flexíveis de Manufatura, Indústria 4.0 e automação industrial. É membro da IEEE desde 2016, onde participa da Industrial Electronic Society (IES), Technical Committee on Factory Automation, Subcommittee Industrial Automated Systems and Control.
E-mail: mtex @ utfpr.edu.br
Fone: +55 46 98825 4808
Página pessoal: https://sites.google.com/view/mtmca
Este tópico de pesquisa aborda aspectos de modelagem, simulação, controle, supervisão, avaliação de desempenho e otimização de sistemas que, por natureza, evoluem a eventos discretos no tempo, sejam determinísticos ou estocásticos. Essa característica define a forma como esses sistemas podem ser abordados, modelados e manipulados. Quando eles se integram a sistemas em tempo contínuo, geram comportamentos híbridos que podem ser identificados em uma variedade de processos, sobretudo os de natureza industrial. Abordagens de modelagem utilizadas aqui incluem redes de Petri e variações de máquinas de estados.
Este tópico de pesquisa visa desenvolver métodos e ferramentas para o avanço de sistemas de manufatura, incluindo a manufatura flexível e enxuta. O objetivo é promover uma melhor sintonia entre as abordagens clássicas de manufatura com abordagens emergentes, pautadas em digitalização, comunicação, personalização e demais núcleos da indústria 4.0. Dentre os subtópicos de interesse estão técnicas inovadoras de modelagem e controle de processos, bem como mecanismos que atribuam capacidade cognitiva aos sistemas automatizados de produção, como visão, tato, percepção artificial de ambiente, fusão e decomposição de sinais sensoriais, habilidades de reconfiguração e adaptação, cooperação entre agentes, etc.