Visão Geral

O curso Python Advanced para Automação e Indústria 4.0 foi desenvolvido para profissionais que desejam utilizar Python em projetos avançados de automação industrial, integração de equipamentos, aquisição e tratamento de dados, comunicação com dispositivos e sistemas industriais, desenvolvimento de aplicações para ambientes IoT e construção de soluções alinhadas aos conceitos de Indústria 4.0.

O treinamento aborda programação avançada em Python aplicada a cenários industriais, incluindo comunicação via protocolos e APIs, integração com PLCs e dispositivos, MQTT, OPC UA, bancos de dados, processamento de dados, automação de tarefas, monitoramento, desenvolvimento de serviços e integração com plataformas IoT e sistemas corporativos.

A abordagem é predominantemente prática, utilizando projetos e cenários próximos aos encontrados em ambientes industriais modernos.

Objetivo

Após realizar este curso Python Advanced para Automação e Indústria 4.0, você será capaz de:

• Desenvolver aplicações Python avançadas para automação industrial.
• Criar aplicações orientadas a objetos para ambientes industriais.
• Automatizar processos e tarefas de operação e manutenção.
• Integrar Python com dispositivos e sistemas industriais.
• Trabalhar com protocolos de comunicação utilizados em ambientes industriais.
• Desenvolver aplicações utilizando MQTT e OPC UA.
• Integrar aplicações Python com PLCs e sistemas SCADA/MES.
• Coletar, processar e armazenar dados provenientes de equipamentos industriais.
• Trabalhar com bancos de dados em aplicações industriais.
• Criar serviços e aplicações para ambientes Linux.
• Desenvolver soluções de monitoramento industrial.
• Integrar sistemas industriais através de APIs REST.
• Estruturar aplicações para cenários de IoT e IIoT.
• Implementar tratamento de erros, logging e mecanismos de recuperação.
• Desenvolver aplicações mais robustas, escaláveis e preparadas para produção.
• Criar projetos de automação alinhados aos conceitos de Indústria 4.0.

Publico Alvo

• Engenheiros de automação e controle
• Engenheiros de produção e manufatura
• Engenheiros de software
• Desenvolvedores Python
• Técnicos e especialistas em automação industrial
• Profissionais de instrumentação e controle
• Profissionais de IoT e Indústria 4.0
• Analistas de dados industriais
• Profissionais de TI/OT
• Integradores de sistemas industriais
• Profissionais envolvidos em projetos de digitalização industrial

Pre-Requisitos

• Conhecimentos intermediários de programação em Python
• Conhecimentos de lógica de programação
• Conhecimentos básicos de orientação a objetos
• Conhecimentos básicos de redes TCP/IP
• Conhecimentos básicos de bancos de dados e SQL
• Desejável conhecimento de automação industrial, PLCs, sensores e atuadores
• Desejável conhecimento básico de Linux
• Não é necessário conhecimento prévio em todos os protocolos industriais abordados

Materiais

Conteúdo Programatico

Módulo 1 – Python Avançado aplicado à Automação Industrial

1. Revisão dos principais recursos avançados do Python
2. Estruturação de aplicações profissionais
3. PEP 8 e boas práticas
4. Ambientes virtuais
5. Gerenciamento de dependências
6. Organização de projetos
7. Módulos e pacotes
8. Gerenciamento de configuração
9. Type hints
10. Dataclasses
11. Generators e iterators
12. Decorators
13. Context managers
14. Lambda e funções de alta ordem

Módulo 2 – Programação Orientada a Objetos para Sistemas Industriais

1. Conceitos avançados de OOP
2. Classes e objetos
3. Herança
4. Encapsulamento
5. Polimorfismo
6. Classes abstratas
7. Interfaces e contratos
8. Design de componentes reutilizáveis
9. Modelagem de equipamentos industriais
10. Modelagem de sensores e atuadores
11. Arquitetura orientada a objetos para automação

Projeto prático: criação de uma biblioteca Python para representar equipamentos industriais.

Módulo 3 – Concorrência, Multithreading e Processamento Assíncrono

1. Processos e threads
2. Multithreading
3. Multiprocessing
4. AsyncIO
5. Programação assíncrona
6. Filas e comunicação entre processos
7. Tratamento de tarefas simultâneas
8. Aplicações de tempo real aproximado
9. Monitoramento de múltiplos equipamentos
10. Cuidados com concorrência e compartilhamento de recursos
11. Projeto prático: monitoramento simultâneo de múltiplos dispositivos.

12. Módulo 4 – Comunicação Industrial com Python

13. Conceitos de comunicação industrial
14. Comunicação serial
15. TCP/IP
16. UDP
17. Sockets
18. Modbus TCP
19. Modbus RTU
20. Comunicação com equipamentos industriais
21. Leitura e escrita de registradores
22. Tratamento de timeout
23. Reconexão automática
24. Diagnóstico de comunicação

Projeto prático: aplicação Python para comunicação com dispositivo/simulador Modbus.

Módulo 5 – OPC UA e Integração com Sistemas Industriais

1. Conceitos de OPC UA
2. Arquitetura OPC UA
3. Clients e Servers
4. Nodes
5. Tags
6. Leitura de variáveis
7. Escrita de variáveis
8. Subscriptions
9. Monitoramento de alterações
10. Segurança e autenticação
11. Integração Python + OPC UA
12. Integração com sistemas SCADA e MES

Projeto prático: desenvolvimento de um cliente OPC UA em Python para monitoramento de variáveis industriais.

Módulo 6 – MQTT e Industrial IoT

1. Conceitos de MQTT
2. Broker, Publisher e Subscriber
3. Topics
4. QoS
5. Retained Messages
6. Last Will
7. MQTT sobre TLS
8. Estruturação de mensagens industriais
9. MQTT com Python
10. Integração com sensores
11. Edge Computing
12. IIoT

Projeto prático: criação de uma aplicação IIoT para envio e recebimento de dados industriais utilizando MQTT.

Módulo 7 – Integração com APIs REST

1. Conceitos de APIs
2. REST
3. HTTP/HTTPS
4. GET, POST, PUT e DELETE
5. JSON
6. Autenticação
7. Tokens
8. Headers
9. Consumo de APIs utilizando Python
10. Criação de APIs com FastAPI
11. Integração entre OT e sistemas corporativos

Projeto prático: criação de uma API para disponibilização de dados de uma planta industrial.

Módulo 8 – Bancos de Dados para Automação Industrial

1. Modelagem de dados industriais
2. SQL
3. SQLite
4. PostgreSQL
5. Conexão Python + banco de dados
6. CRUD
7. Transactions
8. Connection Pool
9. Armazenamento de dados de sensores
10. Histórico de produção
11. Dados de alarmes e eventos
12. Time-series data

Projeto prático: criação de um sistema para armazenamento e consulta de dados de sensores.

Módulo 9 – Aquisição e Processamento de Dados Industriais

1. Aquisição de dados
2. Tratamento de dados
3. Pandas
4. NumPy
5. Filtragem
6. Normalização
7. Estatística básica
8. Identificação de valores fora do padrão
9. Detecção de anomalias
10. Processamento de séries temporais
11. Preparação de dados para Analytics e Machine Learning

Projeto prático: análise de dados coletados de sensores industriais.

Módulo 10 – Logging, Tratamento de Erros e Observabilidade

1. Exceptions
2. Tratamento de falhas
3. Logging
4. Rotação de logs
5. Monitoramento de aplicações
6. Métricas
7. Health checks
8. Diagnóstico remoto
9. Estratégias de retry
10. Circuit breaker
11. Recuperação automática
12. Boas práticas para aplicações industriais

Módulo 11 – Python, Docker e Edge Computing

1. Conceitos de containers
2. Docker
3. Dockerfile
4. Images
5. Containers
6. Volumes
7. Networks
8. Docker Compose
9. Containerização de aplicações Python
10. MQTT + Python + Docker
11. PostgreSQL + Python + Docker
12. Node-RED + Python
13. Arquiteturas Edge

Projeto prático: construção de uma solução industrial containerizada.

Módulo 12 – Integração Python + Node-RED

1. Arquitetura do Node-RED
2. Flows
3. Nodes
4. MQTT
5. HTTP
6. WebSockets
7. Integração com Python
8. Execução de scripts Python
9. Comunicação entre aplicações
10. Dashboard industrial
11. Processamento de eventos
12. Integração com bancos de dados

Projeto prático: desenvolvimento de um dashboard de monitoramento industrial utilizando Node-RED e Python.

Módulo 13 – Automação de Processos Industriais

1. Automação baseada em eventos
2. Agendamento de tarefas
3. Automação de rotinas operacionais
4. Geração automática de relatórios
5. Coleta automática de informações
6. Controle de processos
7. Alertas
8. Notificações
9. Integração com e-mail e sistemas corporativos
10. Automação de manutenção e operação

Módulo 14 – Arquitetura de Soluções Python para Indústria 4.0

1. Arquiteturas tradicionais e modernas
2. IT x OT
3. Edge Computing
4. Cloud Computing
5. IIoT
6. Data Lake
7. APIs
8. Microservices
9. Event-driven architecture
10. Integração PLC → Edge → MQTT → API → Database → Analytics
11. Segurança de aplicações industriais
12. Escalabilidade
13. Alta disponibilidade
14. Resiliência

Módulo 15 – Projeto Final: Plataforma de Monitoramento Industrial

Desenvolvimento de um projeto completo integrando os principais conceitos apresentados no treinamento.

Arquitetura sugerida:

Sensor/PLC → OPC UA/Modbus → Python Edge Application → MQTT → Database → API → Node-RED Dashboard

O projeto deverá contemplar:

• Comunicação com equipamentos ou simuladores
• Aquisição de dados
• Processamento dos dados
• Armazenamento
• Comunicação MQTT
• API REST
• Dashboard
• Logging
• Tratamento de falhas
• Alertas
• Containerização com Docker
• Documentação técnica