Atualmente, os sistemas de produção (baseados no paradigma da produção em massa) têm se caracterizado mais pelo controle do produto final do que pelo processo. As tentativas de se inverter esta situação (fomentadas pela crescente demanda por qualidade e personalização) muitas vezes esbarra, ou na falta de informação sobre o processamento do novo produto em suas diversas etapas de transformação, ou na dificuldade de identificar quais informações seriam relevantes numa futura análise, ou mesmo em ambas. A possibilidade de análise efetiva do processo produtivo facilita a detecção de falhas específicas e pontuais nos produtos depois da sua manufatura, viabilizando uma ação orientada de recall, menos traumática e desgastante para as finanças e imagem das empresas. Entretanto, muito mais poderia ser inspecionado e informado, como ações reativas entre eventos não controláveis e o produto, existência de passos repetitivos e ou redundantes, dentre outros. Como a quantidade de informação aumenta muito com a complexidade do produto e existe uma inerente relação de temporalidade, manter todo o histórico do processo neste caso pode se tornar proibitivo. Neste trabalho propomos uma solução de compromisso para processos produtivos determinísticos e automatizados, estabelecendo um padrão de comportamento do produto após a manufatura e um sistema que procura eventos atípicos, capturando as informações contextuais disponíveis quer seja no produto, através de um suporte de dados automático como é o caso do RFID; quer seja no processo, extraindo sinais de sensores e estados de máquina, mapeados em redes de Petri. Nesse caso, um sistema de percepção contabilizaria estatisticamente as informações pertinentes ao caso padrão e capturaria detalhes apenas das ocorrências que fogem ao padrão, resultando em um número muito menor de informação e propiciando um melhor direcionamento para análise posterior. ) Em associação com proposta de rede EPC (Electronic Product Code), chamamos esta ferramenta de Savant-2, já que sua função difere daquela descrita para o Savant original, associada à coleta de informação de um grande número de RFID's associados à cadeia de fornecedores e não ao processo produtivo. Entre os ganhos obtidos, está o melhor conhecimento do processo, o direcionamento para uma análise comparativa que possa ser comprovada experimentalmente ao se comparar os produtos resultantes do processo padrão e do processo com desvio, e a possibilidade da identificação de faixas de tolerância bem definidas em processos de produção. Outra vantagem é que os custos de monitoração do processo são consideravelmente menores, e, portanto esta é uma forma aceitável de controlar a informação e a qualidade da produção pelas pequenas e médias empresas.

Manufacturing companies are currently pressured to satisfy heterogeneous market that demands from an increasing variety of products, with volumes changing from one item to mass production. The resulting sophistication of the processes (and of course of the involved values) required by this situation leads to economic pressures for a maximization of ROI. Competency and correctness had become commodities and can be reached only throughout a full knowledge, domain and control of the manufacturing design processes, because an optimized use of production resources became a survival requirement for these companies. In order to reach an Informed Manufacturing control, it is necessary to change the focus in plant-floor derived data, characterized by the product quality control more than for its process. Inverting attempts of this situation are hindered, or by the missing information about the new product processing throughout its several transformation stages, or by the difficulty of identifying which information would be relevant in future analysis, or even both. As the amount of data to be analyzed increases with the product complexity (and frequently exists a temporal relationships among them) to track and keep all process information could become prohibitive. In this work, a complementary solution for the information flow analysis of discrete manufacturing processes is proposed. This solution is based on MIT SAVANT specification and focus on automatedmanufacturing environment, to foresee a persistent after-manufacturing product behavior standard through an information system that looks for non-typical events, capturing and filtering relevant context data about these products (by using low range RFID) and about its manufacturing processes. Such information is obtained from sensors data and machines states mapped in a version of the production process represented in Petri-net). ) Since the only occurrence that doesn't match the standards is been captured in details (atypical events), a fewer amount of data is sent to the high-level enterprise systems, decreasing the resulted processing overhead.