Visão Geral

Este curso apresenta os conceitos, tecnologias e aplicações dos Digital Twins Industriais, abordando desde os fundamentos até o uso estratégico em ambientes industriais modernos. O foco está na integração entre dados, simulação, IoT e tomada de decisão baseada em modelos digitais.

Objetivo

Após realizar este curso, você será capaz de:

• Compreender o conceito e a importância dos Digital Twins na indústria
• Identificar componentes e arquiteturas de Digital Twins Industriais
• Aplicar Digital Twins para simulação, monitoramento e otimização de processos
• Integrar dados de sensores, IoT e sistemas industriais
• Analisar cenários industriais usando modelos digitais
• Apoiar decisões estratégicas com base em gêmeos digitais

Publico Alvo

• Estudantes de tecnologia e engenharia
• Profissionais da indústria e manufatura
• Técnicos e analistas de automação
• Profissionais de TI interessados em Indústria 4.0
• Gestores industriais e de inovação

Pre-Requisitos

• Conhecimentos básicos de tecnologia e processos industriais
• Noções introdutórias de automação ou TI (desejável)
• Interesse em transformação digital industrial

Conteúdo Programatico

Module 1 – Introduction to Digital Twins

1. Definition and evolution of Digital Twins
2. Digital Twins vs simulation models
3. Industrial use cases
4. Benefits and limitations

Module 2 – Industrial Systems and Data Sources

1. Industrial processes overview
2. Sensors and data acquisition
3. IoT in industrial environments
4. Data quality and reliability

Module 3 – Digital Twin Architecture

1. Core components of a Digital Twin
2. Physical layer, digital layer and communication
3. Data integration and synchronization
4. Real-time and historical data

Module 4 – Modeling and Simulation

1. Physical and data-driven models
2. Process simulation techniques
3. System behavior modeling
4. Validation and calibration of models

Module 5 – Digital Twins in Industrial Operations

1. Predictive maintenance
2. Process optimization
3. Performance monitoring
4. Fault detection and diagnostics

Module 6 – Integration with Industry 4.0 Technologies

1. Digital Twins and Industrial IoT
2. AI and Machine Learning integration
3. Big Data and analytics
4. Cloud and edge computing

Module 7 – Security and Data Management

1. Industrial data security
2. Cybersecurity challenges
3. Data governance
4. Compliance and standards

Module 8 – Implementation Strategy and Future Trends

1. Steps to implement Digital Twins
2. Common challenges and best practices
3. ROI and business impact
4. Future of Digital Twins in Industry 5.0