Proposta de Arquitetura para Aborto Seguro de Missões em Sistemas de Automação Industrial com Integração Python–CLP: Uma Abordagem Baseada em Máquina de Estados

Abstract

Este trabalho propõe e avalia uma arquitetura de referência para execução segura de abortos de missão em sistemas de automação industrial com integração Python–Controlador Lógico Programável (CLP). O objetivo é padronizar o processo de aborto de ciclos de máquinas por meio de uma máquina de estados finita, tornando explícitos estados, transições, pré-condições e ações de mitigação e recuperação, com foco em segurança operacional, consistência de comportamento e rastreabilidade. Adota-se uma abordagem de pesquisa aplicada baseada em projeto, conduzida de forma iterativa em quatro etapas: levantamento de requisitos e fundamentação teórica, modelagem da máquina de estados e da arquitetura em camadas, implementação de um protótipo em Python e validação por testes automatizados e simulação. A solução organiza o sistema em camadas de orquestração, integração, serviços e apresentação, integrando-se ao CLP via Modbus TCP, registrando estado e métricas em Redis com mecanismos de idempotência por lock e notificando eventos em tempo real por Server-Sent Events. A validação é realizada sem hardware físico, utilizando um CLP simulado, cenários de falha e verificação de sequência de eventos, além de benchmark de 1.000 ciclos para analisar estabilidade e previsibilidade temporal. Os resultados indicam que o ciclo de aborto retorna consistentemente a um estado seguro, limpa sinais de saída no término do processo, bloqueia abortos concorrentes e mantém rastreabilidade por identificador único do ciclo. As métricas de tempo confirmam baixa sobrecarga do mecanismo em ambiente sem latência e demonstram sensibilidade controlada à latência de comunicação, mantendo o tempo total de aborto significativamente abaixo do limiar de alerta em condições típicas e permitindo detecção de degradação em cenários adversos. Conclui-se que a arquitetura proposta é viável, reutilizável e testável, oferecendo base técnica para padronização de abortos em automação industrial e para futuras extensões de políticas de decisão mais avançadas.