Visão Geral

O Curso Python para Automação Industrial foi desenvolvido para profissionais que desejam utilizar a linguagem Python na automação, integração, monitoramento e análise de processos industriais, conectando software, dispositivos, sensores, sistemas de controle e plataformas de dados.

Durante o treinamento, os participantes desenvolverão aplicações práticas utilizando Python para comunicação com equipamentos industriais, aquisição de dados, integração via APIs, MQTT, Modbus e OPC UA, armazenamento de dados, automação de tarefas e criação de soluções para ambientes IoT/IIoT.

O curso adota uma abordagem hands-on, com exercícios e laboratórios práticos orientados a cenários de automação e Indústria 4.0.

Objetivo

Após realizar este curso Python para Automação Industrial, você será capaz de:

• Desenvolver aplicações Python direcionadas à automação industrial
• Automatizar tarefas e processos utilizando Python
• Trabalhar com dados provenientes de sensores e equipamentos
• Integrar aplicações Python com dispositivos industriais
• Utilizar protocolos como MQTT, Modbus e OPC UA
• Consumir e disponibilizar dados através de APIs
• Armazenar e consultar dados industriais
• Integrar Python com bancos de dados
• Criar aplicações para monitoramento de processos
• Integrar Python com soluções IoT e IIoT
• Desenvolver soluções básicas de análise de dados industriais
• Integrar Python com Node-RED
• Criar uma arquitetura básica de solução para Indústria 4.0

Publico Alvo

• Engenheiros de automação e controle
• Engenheiros eletricistas e mecatrônicos
• Técnicos de automação industrial
• Profissionais de instrumentação
• Desenvolvedores de software
• Profissionais de TI que atuam em ambientes industriais
• Profissionais de OT e integração IT/OT
• Especialistas em IoT e IIoT
• Analistas de dados industriais
• Profissionais envolvidos em projetos de Indústria 4.0

Pre-Requisitos

• Conhecimentos básicos de lógica de programação
• Conhecimentos básicos de sistemas operacionais
• Noções de redes de computadores são recomendadas
• Conhecimentos básicos de automação industrial são desejáveis, mas não obrigatórios
• Não é necessário conhecimento prévio de Python

Materiais

Conteúdo Programatico

Módulo 1 – Fundamentos de Python

1. Introdução ao Python
2. Instalação e configuração do ambiente
3. Python Interpreter
4. Variáveis e tipos de dados
5. Operadores
6. Estruturas condicionais
7. Estruturas de repetição
8. Funções
9. Listas, tuplas, conjuntos e dicionários
10. Tratamento de exceções
11. Manipulação de arquivos
12. Módulos e pacotes
13. Ambientes virtuais
14. Instalação de bibliotecas com pip

Módulo 2 – Python aplicado à Automação

1. Conceitos de automação industrial
2. Integração entre software e equipamentos
3. Sensores e atuadores
4. Aquisição de dados
5. Leitura e processamento de sinais
6. Controle de processos baseado em software
7. Automação de tarefas
8. Agendamento de processos
9. Logs e monitoramento
10. Tratamento de falhas

Módulo 3 – Comunicação com Equipamentos Industriais

1. Conceitos de comunicação industrial
2. Comunicação serial
3. RS-232 e RS-485
4. Comunicação TCP/IP
5. Cliente e servidor
6. Endereçamento de dispositivos
7. Leitura e escrita de dados
8. Comunicação Python ↔ equipamento industrial

Módulo 4 – Modbus com Python

1. Fundamentos do protocolo Modbus
2. Modbus RTU
3. Modbus TCP
4. Master e Slave
5. Registers e Coils
6. Leitura de registros
7. Escrita de registros
8. Tratamento de erros
9. Implementação com Python
10. Projeto prático de aquisição de dados Modbus

Módulo 5 – MQTT e Python para IoT/IIoT

1. Fundamentos de MQTT
2. Publisher e Subscriber
3. Topics
4. QoS
5. Broker
6. Retained Messages
7. MQTT Security
8. Implementação de MQTT com Python
9. Coleta de dados de sensores
10. Publicação de dados
11. Consumo de dados
12. Projeto IoT utilizando Python + MQTT

Módulo 6 – OPC UA e Integração Industrial

1. Fundamentos de OPC UA
2. Arquitetura OPC UA
3. Clients e Servers
4. Nodes
5. Tags
6. Leitura de dados
7. Escrita de dados
8. Integração Python com OPC UA
9. Segurança e autenticação
10. Projeto de integração com servidor OPC UA

Módulo 7 – APIs e Integração de Sistemas

1. Conceitos de APIs
2. REST API
3. HTTP
4. GET, POST, PUT e DELETE
5. JSON
6. Autenticação
7. Consumo de APIs com Python
8. Criação de APIs com Python
9. Integração entre sistemas industriais
10. Integração ERP/MES/SCADA
11. Webhooks
12. Projeto prático de integração

Módulo 8 – Banco de Dados para Automação Industrial

1. Conceitos de bancos de dados
2. SQL
3. SQLite
4. PostgreSQL
5. Criação de tabelas
6. Inserção de dados
7. Consultas
8. Atualização de dados
9. Python + SQL
10. Armazenamento de dados de sensores
11. Histórico de processos
12. Construção de uma pequena base de dados industrial

Módulo 9 – Python + Node-RED

1. Arquitetura do Node-RED
2. Flows
3. Nodes
4. MQTT
5. HTTP
6. Integração Python ↔ Node-RED
7. Processamento de dados
8. Automação baseada em eventos
9. Dashboards
10. Monitoramento de processos
11. Projeto integrado Python + Node-RED + MQTT

Módulo 10 – Análise de Dados Industriais

1. Preparação de dados
2. Pandas
3. NumPy
4. Tratamento de dados
5. Estatística básica
6. Análise de séries temporais
7. Identificação de anomalias
8. Indicadores industriais
9. Geração de gráficos
10. Análise de dados de sensores
11. Introdução à manutenção preditiva

Módulo 11 – Python para IoT e Indústria 4.0

1. Arquitetura IoT
2. Arquitetura IIoT
3. Edge Computing
4. Gateways industriais
5. Sensores inteligentes
6. Coleta de dados
7. MQTT
8. APIs
9. Cloud
10. Data Analytics
11. Integração IT/OT
12. Arquitetura de uma solução Industrial IoT

Módulo 12 – Projeto Final Hands-On

Desenvolvimento de uma solução completa simulando um ambiente industrial:

Sensor/Simulador → Python → MQTT/Modbus → Node-RED → Banco de Dados → Dashboard

O projeto poderá contemplar:

• Aquisição de dados
• Processamento em Python
• Comunicação MQTT
• Armazenamento em banco de dados
• Dashboard
• Alertas
• Registro de eventos
• API
• Análise básica dos dados
• Detecção de condições anormais

Laboratório prático recomendado

Para tornar o curso realmente diferenciado comercialmente, eu recomendo que a IT Solutionss monte um laboratório baseado em simulação industrial, sem depender necessariamente de PLCs físicos.

Uma arquitetura interessante seria:

Python + Node-RED + MQTT + Modbus + OPC UA + PostgreSQL + Dashboard

Isso permite ao aluno experimentar praticamente todo o fluxo de uma solução moderna de Indústria 4.0/IIoT.

Projeto final

Sistema Inteligente de Monitoramento Industrial

O aluno deverá desenvolver uma aplicação que:

1. Receba dados de sensores simulados;
2. Faça a aquisição através de Python;
3. Publique os dados via MQTT;
4. Processe os dados no Node-RED;
5. Armazene os dados no PostgreSQL;
6. Apresente os indicadores em um dashboard;
7. Gere alertas para condições anormais;
8. Disponibilize dados através de uma API;
9. Realize uma análise básica dos dados;
10. Simule um cenário de manutenção preditiva.

Esse formato deixa o curso muito mais alinhado à Indústria 4.0 do que um curso tradicional de Python, e permite depois criar cursos complementares de Node-RED, IIoT, APIs industriais, Big Data e IA/Machine Learning.