Maquinagem inteligente: formação e investigação

A maquinagem, ou usinagem como se refere no Brasil, provavelmente derivado do Francês usinage, é, talvez, o mais importante processo de fabrico utilizado na indústria de produção, com grande aplicação na indústria metalomecânica geral, no fabrico de moldes e matrizes, no fabrico de componentes para a indústria automóvel, aeronáutica e aeroespacial. Quase todas as peças obtidas por outros processos de fabrico (incluindo o fabrico aditivo) necessitam de maquinagem para garantir o acabamento de superfície e a precisão dimensional e geométrica requerida ^[1-3]. O valor acrescentado num produto com esta tecnologia é de grande importância económica, o que justifica divulgar uma nova abordagem para o fabrico por maquinagem inteligente. Este tipo de fabrico revela-se da maior importância para a inovação produtiva e o desenvolvimento económico com respeito pela sociedade, em linha com a transição digital e a indústria 5.0.

A maquinagem inteligente consiste na integração de sensores e inteligência artificial (IA) nos processos de maquinagem para otimizar o desempenho, a qualidade e a eficiência. Utiliza dados de sensores (por exemplo, de vibração, de força, de temperatura), para tomar decisões em tempo real, como o ajuste dos parâmetros de corte, o planeamento das trajetórias das ferramentas e a previsão do desgaste da ferramenta, o que conduz a produção mais precisa, rápida e económica.

A simulação dos fenómenos físicos envolvidos nos processos de maquinagem tem sido considerada uma das principais atividades de investigação. Os processos de maquinagem são complexos e apresentam grandes desafios para serem simulados com precisão. As investigações neste campo utilizam abordagens que vão desde técnicas estatísticas tradicionais até métodos mais avançados, bem como o método dos elementos finitos (MEF). Além disso, têm-se também empregado tecnologias sofisticadas de inteligência artificial (IA), como ‘artificial neural networks’ (ANNs), ‘fuzzy logic’ e ‘neuro fuzzy systems’. Técnicas evolutivas, como a computação evolutiva, ‘simulation annealing’ (SA), ‘ant-colony optimization’ (ACO) e ‘particle swarm optimization’ (PSO), também desempenham um papel crucial na otimização de sistemas complexos, superando as limitações enfrentadas pelos métodos clássicos ^[4-6]. Mais recentemente, técnicas de Machine Learning (ML) e Deep Learning (DL) têm ganhado destaque, apresentando resultados muito interessantes ^[7]. Nos livros de circulação internacional apresentados na Figura 1 é possível apreciar diversos estudos que envolvem aplicações de métodos computacionais e estatísticos na maquinagem e aplicações de ML e DL na indústria.

Figura 1 – a) Statistical and Computational Techniques in Manufacturing, Springer; b) Hybrid Modeling and Optimization of Manufacturing: Combining Artificial Intelligence and Finite Element Method, Springer; c) Machine Learning in Industry, Springer.

O curso básico, certificado, de Maquinagem CNC da UNAVE ^[8] (informações em https://www.unave.pt/courses/show.html?id=14769), com e-Learning, funciona com uma estratégia de ensino personalizado à distância, combinando manuais de ensino com testes formativos, visionamento de vídeos tecnológicos selecionados e apoio tutorial individualizado. Destina-se sobretudo a licenciados ou mestres que pretendam exercer funções ligadas a maquinagem CNC, a engenheiros mecânicos, industriais, de produção, de materiais ou de áreas afins, gestores e técnicos da indústria ou ainda a qualquer interessado em obter formação nesta área. Pode ser realizado ao ritmo de aprendizagem do formando em qualquer lugar (por exemplo, em casa, no gabinete, na empresa) e tem como objetivo atualizar ou aperfeiçoar conhecimentos na área da maquinagem CNC para melhorar a produtividade e inovação na indústria. Fornece conhecimentos importantes, para quem exerce ou pretende exercer a sua atividade na área da moderna tecnologia de maquinagem, com ênfase na teoria do corte, no planeamento do fabrico, na programação CNC, e na maquinagem a alta velocidade.

Trabalhos de investigação a nível de mestrado, doutoramento ou estágios de pós-doutoramento em maquinagem inteligente podem ser desenvolvidos no seio do grupo de investigação MACTRIB ^[9] em ambiente académico nos laboratórios da universidade ou em ambiente industrial, de acordo com a preferência do interessado. O plano de trabalhos a desenvolver com rigor científico e relevância prática pode ser ajustado em função dos interesses científicos e técnicos do candidato.

Neste breve trabalho de divulgação descreveram-se alguns tópicos de maquinagem inteligente que podem ser aprofundados nos livros de circulação internacional apresentados na lista de referências. Por fim, foram apresentadas opções de formação e investigação na área da maquinagem, a nível básico um curso de Maquinagem CNC por e-Learning, ou a nível avançado, mestrado, doutoramento ou estágios de pós-doutoramento, que podem ser realizadas quer em ambiente académico quer em ambiente industrial.

Referências

1. Davim, J.P. (2025). Fabrico por maquinagem sustentável e inteligente, Tecnometal, Nº 271, 56-58. https://www.metalportugal.pt/p452-revista-tecnometal-pt
2. Davim, J.P. (ed.) (2008). Machining: fundamentals and recent advances. Springer: London, UK. https://link.springer.com/book/10.1007/978-1-84800-213-5
3. Davim, J.P. (ed.) (2023). Nonconventional Machining. DE Gruyter: Berlin, Germany. https://www.degruyterbrill.com/document/doi/10.1515/9783110584479/html?srsltid=AfmBOor_ebeo-pcNAOnXKu-eE2tnNbffGtmlyfIOTQ0AFcSUEOc0tNZV
4. Davim, J.P. (ed.) (2012). Statistical and Computational Techniques in Manufacturing. Springer: Heidelberg, Germany. https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-642-25859-6
5. Kyratsis P., Tzotzis A., Davim, J.P. (2023). 3D FEA Simulations in Machining. Springer: Heidelberg, Germany. https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-031-24038-6
6. Quiza R., López-Armas O., Davim, J.P. (2012). Hybrid Modeling and Optimization of Manufacturing: Combining Artificial Intelligence and Finite Element Method. Springer: Heidelberg, Germany. https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-642-28085-6
7. Datta S., Davim, J.P. (ed.) (2022). Machine Learning in Industry. Springer: Heidelberg, Germany. https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-030-75847-9
8. Curso e-Learning, Maquinagem CNC, UNAVE, https://www.unave.pt/courses/show.html?id=14769 (acedido em 17/04/2026)
9. Machining and Tribology Research Group (MACTRIB), UAveiro, https://machining.web.ua.pt/ (acedido em 17/04/2026)