Monitoramento em tempo real
E/S do CLP (I02–I17, Q00–Q05) e sensor de cor em um só painel.
Manutenção preditiva · TCC SENAI
Manutenção inteligente para a indústria
Sensores, CLP e inteligência artificial para detectar desvios, apontar a causa e orientar a manutenção.
Alertas de desvio
A IA avisa quando algo foge do padrão, antes da falha.
Diagnóstico orientado
Causa provável, Ishikawa e Matriz GUT, prontos para virar OS.
Por que usar o SENTINELA?
Menos parada, decisão mais rápida e histórico completo.
Tecnologia de ponta
CLP, Node-RED, MySQL e IA, da bancada até a tela.
Causa raiz, não só sintoma
Ishikawa (6M) e GUT levam à origem do problema.
Rastreável e seguro
Acesso por perfil, auditoria de cada ação e dados pessoais tratados conforme a LGPD.
Do sensor até a equipe
- 01Sensores e CLPAltus Nexto e Arduino com sensor de cor
- 02GatewayNode-RED com OPC UA e leitura serial
- 03Inteligência artificialLSTM (detecção) + LLM Google Gemini (diagnóstico)
- 04Banco de dadosMySQL / MariaDB
- 05SENTINELAPainel web com alertas e relatórios
- 06EquipeOrdens de serviço e manutenção
Quem fez
Trabalho de Conclusão de Curso do Técnico em Automação Industrial · SENAI “A. Jacob Lafer” · Santo André · 2026.
- Arthur BrambillaIntegrante
- Bruno SanchesIntegrante
- Giovanna CrispimIntegrante
- Jamilly NogueiraIntegrante
- Leonardo Henrique da SilvaOrientador