A automação industrial é um campo de rigor e precisão, no qual cada detalhe faz diferença para a eficiência dos processos. Na operação na fábrica, a sincronia entre máquinas, linhas de produção e softwares é construída por sistemas complexos, mas quase invisíveis. E quem comanda essa operação silenciosa é o CLP, a peça-chave que garante confiabilidade, continuidade e inteligência operacional. Suas linguagens de programação, como as definidas pelo padrão IEC 61131-3, são otimizadas para garantir que cada comando seja executado na ordem e no tempo corretos, sem falhas.
No entanto, a era da Indústria 4.0 trouxe um novo paradigma onde a busca incessante por eficiência evoluiu. Agora, as indústrias buscam não apenas controlar o presente, mas também prever o futuro: antecipar falhas de equipamentos, otimizar a produção em tempo real com base em dados de mercado e integrar as fábricas com os sistemas de gestão. É neste contexto que o Python emerge não como um substituto, mas como um parceiro de operações. A linguagem de programação atua como uma ponte fluída entre a robustez e o determinismo do hardware de controle, e a flexibilidade e o poder da análise de dados e da inteligência operacional.
Neste artigo, exploraremos como o Python pode ser integrado a ambientes de automação já existentes, e assim analisaremos as vantagens e os desafios de integração.
A convergência entre TI e TO
Historicamente, a TO (Tecnologia da Operação) focava no controle em tempo real de máquinas e processos físicos, utilizando hardwares e softwares específicos para garantir a segurança e a operação contínua. Em contraste, a TI (Tecnologia da Informação) lida com dados, redes corporativas e sistemas de gestão de negócios (ERP e CRM, por exemplo).
Agora, a Indústria 4.0 busca unir esses dois mundos, permitindo que dados gerados por sensores e controladores no chão de fábrica sejam acessados e analisados por sistemas de software cada vez mais complexos e conectados, viabilizando a otimização da produção, a manutenção preditiva e a personalização dos processos. E para que essa fusão ocorra de forma eficaz, são necessárias ferramentas que consigam fazer a ponte entre as rigorosas exigências do controle industrial e a flexibilidade dos sistemas.
IEC 61131-3: o padrão do controle em tempo real
Este padrão global define cinco linguagens de programação: Texto Estruturado (ST), Diagrama de Blocos de Função (FBD), Diagrama Ladder (LD), Diagrama de Funções Sequenciais (SFC) e Lista de Instruções (IL). O MasterTool IEC XE da Altus, por exemplo, é um ambiente de desenvolvimento que suporta nativamente essas linguagens.
O diferencial do IEC 61131-3 reside em sua capacidade de garantir o comportamento determinístico e em tempo real dos sistemas de controle. Suas linguagens são projetadas para tarefas de lógica booleana, sequenciamento e cálculos matemáticos de forma robusta e previsível, o que é essencial para manter a segurança operacional. Enquanto é possível utilizar linguagens como ST para lógica mais complexa, as linguagens gráficas como LD e FBD são melhores para visualizar e depurar o fluxo de controle de forma intuitiva. A escolha da linguagem certa para a tarefa certa é uma das premissas desse padrão, que se tornou o principal requisito de segurança na indústria de automação.
Em contraste, o Python, uma linguagem de programação interpretada, emergiu como uma solução poderosa para a outra ponta do espectro. O uso de Python na automação é uma realidade cada vez mais presente e sua popularidade cresce graças à capacidade de integração com diferentes sistemas, bancos de dados, dispositivos e plataformas. É especialmente eficaz na execução de tarefas repetitivas com sintaxe simples, alta legibilidade e uma vasta coleção de bibliotecas e frameworks.
Assim, o Python vem se tornando a escolha preferida de desenvolvedores e analistas de dados que buscam agilidade e eficiência.
O porquê do Python: o poder do código em um mundo de interfaces
A sintaxe de programação do Python se destaca por facilitar o aprendizado e a compreensão do código. Por exemplo, enquanto o Diagrama Ladder (LD) ou o Texto Estruturado (ST) são ideais para a lógica de controle determinística, a sintaxe concisa do Python permite que scripts que realizam desde o manuseio de arquivos até a análise de dados, sejam desenvolvidos com maior agilidade.
Essa facilidade combinada com os outros recursos disponíveis funciona como um kit de ferramentas estratégicas para resolver problemas complexos onde códigos podem ser usados para tarefas como:
- – Comunicação: para conectar-se com o hardware de controle, bibliotecas como PyModbus e OpenOPC são fundamentais. Elas permitem que o Python atue como um cliente de comunicação, lendo e escrevendo variáveis em CLPs que funcionam como servidores.
- – Análise de dados: a coleta de dados de sensores e de processo gera enormes volumes de informações brutas, mas é preciso transformar esses dados em conhecimento. A biblioteca NumPy pode ser usada para operações numéricas de alto desempenho, enquanto Pandas oferece estruturas de dados que facilitam a manipulação, limpeza e análise.
- – Prevenção de falhas: para a criação de modelos preditivos, a biblioteca Scikit-Learn é uma escolha padrão na indústria, pois ela disponibiliza um amplo conjunto de algoritmos de classificação e agrupamento, aplicáveis em áreas como manutenção preditiva.
- – Visão computacional: em aplicações que envolvem inspeção visual, a biblioteca OpenCV disponibiliza um conjunto robusto de ferramentas para processamento de imagens e vídeos.
Mas, a questão central, então, não é se Python pode substituir as linguagens IEC 61131-3, mas como as duas podem trabalhar juntas para criar arquiteturas mais eficientes e inteligentes. As linguagens IEC são insuperáveis em sua capacidade de controle determinístico, garantindo a segurança e a confiabilidade. O Python, por sua vez, é inigualável em sua capacidade de manipular, analisar e contextualizar grandes volumes de dados, além de automatizar as tarefas de desenvolvimento. Vamos ilustrar essa complementaridade abaixo:
| Característica | IEC 61131-3 | Python |
| Lógica de controle em tempo real | Ideal. Confiabilidade determinística, ciclos de varredura previsíveis, otimizada para controle de máquinas. | Inadequado. Linguagem interpretada, não determinística. Ideal para tarefas que não exigem tempo real. |
| Complexidade de lógica | Alta, mas focada em lógica de controle e sequenciamento. | Alta, mas com forte suporte para algoritmos complexos, IA e aprendizado de máquina. |
| Ecossistema de bibliotecas | Ambiente fechado, com bibliotecas específicas do fabricante. | Vasto ecossistema aberto para análise de dados, comunicação, web, etc. |
| Facilidade de integração | Focada em protocolos industriais como Modbus, Profibus, etc. | Flexibilidade para integrar com APIs de TI, bancos de dados e serviços web. |
| Curva de aprendizado | Requer conhecimento específico de automação. | Baixa para tarefas básicas, mas alta para aplicações complexas de dados. |
| Uso típico | Controle de processos, segurança, sequenciamento de máquinas. | Automação de tarefas de engenharia, análise de dados, manutenção preditiva, geração de relatórios. |
Obs.: no ecossistema MasterTool IEC XE, o software incorpora bibliotecas de alto desempenho desenvolvidas especificamente pela equipe Altus (como NextoPIDA ou LibMQTT), as quais, por serem otimizadas para o hardware e essenciais para funcionalidades específicas, possuem um código fechado, garantindo a confiabilidade e a estabilidade do sistema.
Por outro lado, a plataforma não restringe a criatividade do usuário. É totalmente possível incorporar bibliotecas abertas — aquelas encontradas em comunidades e fóruns de desenvolvimento — e até mesmo criar bibliotecas personalizadas, sob medida para as necessidades exclusivas de cada projeto.
Esse modelo híbrido oferece o melhor dos dois mundos: a segurança e a performance das bibliotecas proprietárias para funções críticas de controle, e a adaptabilidade e o potencial de expansão das bibliotecas abertas e customizadas para funções de engenharia e integração de dados.
Python para a engenharia de projetos
Como enfatizado antes, um dos diferenciais mais significativos da linguagem, especialmente em um ambiente de desenvolvimento com CLP, reside em sua sintaxe legível e fácil de usar. Essa característica acelera o desenvolvimento e facilita a colaboração entre equipes, pois o código pode ser mantido e compartilhado com maior clareza, e a capacidade de executar scripts especiais permite que o usuário reduza as horas de engenharia e simplifique as etapas de desenvolvimento de projeto, como:
Manipulação de arquivos e geração de relatórios: em Python, as bibliotecas podem automatizar a criação, a organização e o processamento de arquivos. Isso inclui a extração de dados de planilhas ou arquivos CSV para gerar relatórios detalhados, uma tarefa que seria suscetível a erros se feita manualmente.
Controle de interfaces e testes automatizados: para tarefas de automação de interface gráfica, como preencher formulários em um software ou realizar uma sequência de cliques, bibliotecas como PyAutoGUI e PyWinAuto são ideais. Elas permitem que scripts simulem a interação do mouse e do teclado, facilitando a criação de testes automatizados de sistemas. Para aplicações web, bibliotecas como Selenium e Splinter permitem a criação de testes que simulam a navegação e a interação do usuário.
Integrando sistemas legados com novas tecnologias
Uma das realidades mais desafiadoras na automação é a presença de arquiteturas com sistemas e equipamentos de diferentes fabricantes operando lado a lado. O Python oferece uma solução integrada para esse problema, funcionando como uma ponte de comunicação universal. Em vez de tentar forçar a interoperabilidade entre softwares diferentes, um script Python pode utilizar bibliotecas específicas para se comunicar com cada um deles, consolidando os dados de todas as fontes em uma única plataforma.
Considere, por exemplo, um processo automatizado com CLPs diferentes produzindo dados vitais para o monitoramento da produção. Um programa Python pode ser projetado para ler as variáveis de cada um desses controladores por meio de seus respectivos protocolos, transformando os dados em um formato padronizado e os armazenando em um banco de dados centralizado. Essa abordagem não apenas resolve o problema de comunicação entre sistemas distintos, mas também torna os dados acessíveis para análises.
Veja um resumo de algumas das bibliotecas mais importantes para a análise de dados industriais em Python:
| Biblioteca | Função principal | Exemplo de aplicação industrial |
| Pandas | Manipulação e análise de dados tabulares. | Limpeza e pré-processamento de dados de sensores, análise de registros de produção. |
| NumPy | Computação numérica e operações com arrays multidimensionais. | Execução de cálculos matemáticos de alta performance em dados de vibração de máquinas. |
| Matplotlib | Visualização de dados estática. | Criação de gráficos de tendência de temperatura ou pressão para análise de desempenho. |
| Scikit-learn | Aprendizado de máquina. | Treinamento de modelos para detecção de anomalias e manutenção preditiva. |
| Skforecast | Previsão de séries temporais. | Otimização de previsões de falha de equipamentos e planejamento de manutenção. |
Embora Python não seja adequado para o controle em tempo real, ele desempenha um papel importante na camada de comunicação para tarefas de diagnóstico, configuração e aquisição de dados com suas bibliotecas dedicadas. A aplicação de Python na camada de engenharia e interação com dispositivos, portanto, não compete com o código de controle determinístico, mas o complementa.
Conexão e controle no MasterTool IEC XE
Uma das maiores dúvidas dos profissionais de automação é como uma linguagem como Python pode ser efetivamente integrada a um ambiente de programação de CLP já estabelecido e otimizado. A resposta a essa pergunta está na funcionalidade de scripting, um recurso que opera em uma camada acima da programação do CLP.
Vale ressaltar que, o MasterTool IEC XE não possui, especificamente, um ambiente nativo para a execução de scripts Python dentro da lógica de controle do CLP. Esta não é uma limitação, mas sim uma característica de design que promove uma arquitetura de “distinção de funções”. O CLP, programado com as linguagens determinísticas do IEC 61131-3, mantém o funcionamento de tarefas de controle em tempo real e a segurança do sistema. O Python, por sua vez, atua como um sistema supervisor externo, ou um cliente de dados, interagindo com o CLP por meio de protocolos de comunicação. Essa abordagem previne que os códigos não determinísticos interfiram na execução crítica dos processos, garantindo a integridade do sistema como um todo.
Mas, a chave para essa integração, no entanto, é o CODESYS Development System. A plataforma, na qual o MasterTool está baseado, oferece o plug-in ScriptEngine que permite a automação de comandos e operações complexas do programa através de scripts baseados em IronPython ou Python.NET.
Assim, o ScriptEngine permite que, utilizando Python, uma série de tarefas que, de outra forma, exigiriam a interação manual, sejam automatizadas. Em vez de atuar sobre o código de controle, o ScriptEngine atua sobre o projeto como um todo, manipulando objetos de programação, configurações de hardware e fluxos de trabalho. Assim, é possível criar scripts para carregar, criar, salvar, fechar e compilar projetos, acessar objetos de programação, configurar dispositivos e gerenciar.
A comunicação entre o Python e o CLP Altus pode ser estabelecida por meio de protocolos abertos e amplamente suportados, já que o MasterTool IEC XE oferece compatibilidade com diferentes protocolos, o que simplifica e amplia as possibilidades de integração:
- – Modbus TCP: a plataforma do MasterTool suporta a configuração do protocolo Modbus Ethernet, permitindo que variáveis do CLP sejam mapeadas para registros Modbus. Um script Python, usando a biblioteca PyModbus, pode atuar como um cliente, lendo e escrevendo esses registros para monitorar ou interagir com o processo.
- – OPC-UA: o OPC-UA é um protocolo ideal para a troca de grandes volumes de dados e para a integração de sistemas de controle com plataformas de nível superior, como Sistemas de Execução de Manufatura (MES) e Sistemas de Planejamento de Recursos Empresariais (ERP). A biblioteca Python OPC-UA é a ferramenta de referência para a criação de clientes que podem navegar no espaço de endereços do servidor do CLP e ler ou escrever nós de dados.
E para reforçar a segurança, a plataforma do MasterTool oferece mecanismos como o gerenciamento de usuários e grupos para o projeto e para o próprio CLP, além do Login Seguro, que exige autenticação antes da execução de comandos, garantindo que apenas scripts e usuários autorizados possam interagir com o sistema.
O CLP como Edge Controller: execução de Python via Docker
A plataforma Docker, presente nos CLPs NX avançados como a NX3008, eleva o papel do Python na automação, transformando o controlador em um poderoso Edge Controller, já que o Docker permite a virtualização e a instalação de programas externos com sistema operacional Linux diretamente na CPU.
Graças a essa arquitetura, o poderoso processador ARM de 64-bits da NX3008, com 1 GHz e 4 GBytes de memória dedicada para o Docker, pode executar complexos algoritmos de Python de forma local, sem depender de servidores externos ou da nuvem. Essa capacidade de Edge Computing pode ser um divisor de águas nas operações, pois permite:
- – Análise de dados no local: bibliotecas como Pandas, NumPy e até mesmo módulos de machine learning podem ser executadas dentro de um container Docker. Isso permite que a análise preditiva e o processamento de grandes volumes de dados (Big Data) aconteçam na origem, com baixa latência, o que é essencial para o controle em tempo real e para respostas imediatas a mudanças operacionais.
- – Redução da dependência da nuvem: ao executar a lógica de inteligência e processamento de dados localmente, o sistema garante maior confiabilidade operacional e continuidade.
- – Customização avançada: o suporte ao Docker permite a customização da aplicação do usuário, indo muito além da lógica de controle tradicional para incluir soluções sofisticadas de registro e análise de dados.
O Docker, portanto, oferece a infraestrutura de TI robusta necessária para que o Python opere em conjunto com a confiabilidade determinística da lógica de controle IEC.
O próximo nível da automação industrial
A análise desenvolvida ao longo deste artigo evidencia que o Python não compete com os sistemas determinísticos, mas atua como uma camada de inteligência complementar, se destacando como uma ferramenta poderosa para extrair, processar e interpretar os dados gerados pelos controladores, possibilitando a otimização de processos e o desenvolvimento de sistemas de supervisão mais avançados. E dentro desse contexto, a plataforma do MasterTool IEC XE da Altus oferece uma base confiável para sustentar essa integração.
O próximo nível da automação não se resume apenas em hardwares cada vez mais robustos, mas à inteligência que direciona a operação, combinando a precisão do controle com a flexibilidade da programação.
