Automação Industrial com Python e OPC UA

A Indústria 4.0 trouxe a necessidade de integrar sistemas legados com novas tecnologias digitais. Nesse cenário, o OPC UA (Open Platform Communications Unified Architecture) se tornou um padrão de comunicação fundamental, permitindo que dispositivos industriais, CLPs e sistemas SCADA conversem entre si e com aplicações modernas.

Neste artigo, vamos explorar como usar Python para se conectar a servidores OPC UA, coletar dados de processo e integrá-los em aplicações de monitoramento ou inteligência artificial.

O que é OPC UA?

O OPC UA é um protocolo de comunicação industrial padronizado, independente de fabricante e altamente seguro. Diferente do OPC DA (baseado em COM/DCOM), o UA é multiplataforma e utiliza TCP/IP e Web Services.

Principais características:

• Interoperabilidade entre diferentes sistemas.

• Segurança (criptografia e autenticação).

• Estrutura orientada a objetos, com nós hierárquicos.

• Compatibilidade com dispositivos IoT e sistemas em nuvem.

Por que usar Python?

Python é cada vez mais usado na indústria por sua simplicidade e integração com bibliotecas de:

• Conectividade: opcua, opcua-client, asyncua

• Ciência de Dados: pandas, numpy, scikit-learn

• Visualização: plotly, dash, matplotlib

Isso permite criar desde scripts simples para coleta de dados até dashboards industriais em tempo real.

Exemplo de Conexão com Servidor OPC UA

A seguir, um exemplo prático usando a biblioteca opcua:

from opcua import Client

# Endereço do servidor OPC UA
url = "opc.tcp://localhost:4840"

client = Client(url)
client.connect()
print("Conectado ao servidor OPC UA!")

node = client.get_node("ns=2;s=Motor1.Corrente")
valor = node.get_value()
print("Valor da Corrente:", valor)

client.disconnect()

Explicação rápida:

• url → endereço do servidor OPC UA (porta padrão 4840).

• ns=2;s=Motor1.Corrente → identificador da variável (NodeId).

• get_value() → retorna o valor em tempo real.

Aplicações práticas

• Monitorar variáveis de processo (temperatura, pressão, corrente elétrica).

• Criar dashboards de manutenção preditiva com Dash/Plotly.

• Integrar dados históricos com bancos de dados SQL ou BigQuery.

• Treinar modelos de IA para prever falhas em motores ou bombas.

Conclusão

A integração entre Python e OPC UA é uma das pontes mais poderosas da Indústria 4.0. Ela permite unir o chão de fábrica à inteligência artificial e big data, trazendo insights valiosos para manutenção, confiabilidade e eficiência operacional.