Analista de Sistemas na WEG Energia · Engenheiro de Controle e Automação
Trabalho nos sistemas de engenharia por trás de máquinas elétricas de grande porte. Na WEG Energia, a unidade da WEG que fabrica motores e geradores engenheirados sob encomenda, desenvolvo e mantenho o sistema que gera listas técnicas de engenharia (BOM) a partir de regras de configuração, dentro do SAP.
Meu caminho até aqui não foi em linha reta: software corporativo desde 2012, graduação em Engenharia de Controle e Automação na UFSC e trabalho industrial na prática — comunicação com CLPs, retrofit de máquinas, machine learning aplicado a equipamentos reais.
A WEG é a maior fabricante de motores elétricos de baixa tensão do mundo — ultrapassou a ABB em 2024 — com fábricas em 17 países. A WEG Energia (WEN) é a unidade de máquinas engenheiradas: motores de grande porte e geradores projetados pedido a pedido, cada um com uma lista técnica de milhares de itens.
Faço parte do departamento de Desenvolvimento e Inovação Tecnológica, dentro da diretoria de engenharia da WEG Energia. Meu trabalho é o sistema que transforma regras de engenharia em dados de manufatura: um gerador de listas técnicas baseado em regras, construído dentro do SAP. A engenharia descreve a configuração da máquina; o motor de regras resolve quais materiais entram em quais posições da lista, com regras de validade amarradas a ID de máquina, ID de material, grupos de regras e condições por item.
No dia a dia isso significa SAP (ECC, S/4HANA, NetWeaver Java, Solution Manager), bancos de dados que vão de Oracle e SAP HANA a SQL Server, PostgreSQL e MongoDB, modelagem de dados a serviço da engenharia — e ler desenhos SolidWorks de máquinas e partes de motor para entender o que os dados precisam representar. É o mesmo espaço de problema de SAP PLM e configuração de variantes para manufatura sob encomenda.
Desenvolvimento, manutenção e suporte de engenharia do sistema de automação de listas técnicas (BOM) no SAP para máquinas elétricas engenheiradas. Relações de dados, regras de configuração, listas técnicas e especificações.
Retrofit de máquinas industriais legadas. IHM web em Raspberry Pi conversando Modbus RTU sobre RS485 com o CLP da máquina — em produção até hoje.
Pesquisa em manutenção preditiva para máquinas industriais. Edge AI com Google Coral TPU, pipelines de sensores com Node-RED e MQTT, deploy MLOps com GitHub Actions, Terraform e AWS.
SaaS corporativo de gestão de viagens e despesas: serviços Python/Django, REST APIs, PostgreSQL, pipelines ETL e infraestrutura AWS.
Módulos de ERP para a indústria têxtil (Delphi XE, Oracle PL/SQL), usados todos os dias no chão de fábrica.
Câmeras térmicas e redes convolucionais para pegar falhas em motores trifásicos antes de pararem uma linha. MobileNetV2 com transfer learning chegou a 0,912 de ROC AUC em um dataset próprio de termografia; mapas Grad-CAM mostram à manutenção onde o modelo está olhando. Deploy em NVIDIA Jetson Xavier com OPC UA e MQTT para integração com SCADA.
Repositório UFSC TensorFlow · Grad-CAM · Jetson · OPC UA
O painel original de uma Neocoude HD-15 queimou; o reparo custava mais do que a máquina valia. Coloquei um Raspberry Pi ao lado do CLP, falei Modbus RTU a 57.600 baud sobre RS485 e servi os controles como página web — qualquer tablet da rede da oficina virou a IHM. Backend Python asyncio, atualização por WebSocket, encoder de 400 PPR para posição e rotina de calibração automática em 7 passos.
GitHub Modbus RTU · RS485 · asyncio · em produção
Detecção de objetos a 30 FPS totalmente local: modelos TensorFlow compilados para o Google Coral Edge TPU, Frigate NVR, MQTT e sensores ESP32, tudo em containers. Sem nuvem, sem imagem saindo do prédio.
GitHub TFLite · Coral TPU · Docker · MQTT
Um caminho commit-até-produção para serviços de ML: pytest, build Docker e deploy em AWS provisionada por Terraform a cada push. Feito para provar as partes chatas — as que mantêm um modelo rodando às 3 da manhã — e não o modelo em si.
GitHub Terraform · GitHub Actions · AWS
Fora do meu trabalho na WEG, mantenho uma prática de consultoria através das minhas empresas, a Blumenau TI e a Blumenau Automação (CNPJ 53.700.754/0001-10). Aceito projetos B2B selecionados — retrofit de máquinas, integração hardware-software e ferramentas de automação — e emito nota para clientes internacionais (W-8BEN-E disponível).
Se você tem uma máquina industrial que precisa conversar com software moderno, ou dados de engenharia que precisam ser destravados, me escreva. Respondo tudo que chega no endereço abaixo.