EXEHDA-DT: uma abordagem dataflow para ciência de contexto na industrial internet of things

A adoção da Industrial Internet of Things (IIoT) oferece oportunidades promissoras para construir poderosos sistemas de gerência para a indústria. À medida que os sistemas industriais se tornam mais complexos, os equipamentos na IIoT necessitam ter ciência dos dados contextuais que lhe interessam e...

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Detalhes bibliográficos
Autor: Tabim, Verônica Maurer
Formato: tesis de maestría
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2018
País:Brasil
Recursos:Universidade Católica de Pelotas (UCPEL)
Repositorio:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do UCpel
Idioma:portugués
OAI Identifier:oai:tede.ucpel.edu.br:jspui/777
Acesso em linha:http://tede.ucpel.edu.br:8080/jspui/handle/jspui/777
Access Level:acceso abierto
Palavra-chave:ciência de contexto; programação dataflow; middleware EXEHDA; industrial internet of things
context-aware; dataflow programming; middleware EXEHDA; industrial internet of things
ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
Descrição
Resumo:A adoção da Industrial Internet of Things (IIoT) oferece oportunidades promissoras para construir poderosos sistemas de gerência para a indústria. À medida que os sistemas industriais se tornam mais complexos, os equipamentos na IIoT necessitam ter ciência dos dados contextuais que lhe interessam e quando for o caso reagirem aos mesmos, interoperando de forma autônoma e com o mínimo de intervenção humana possível. O uso de middlewares é destacado na literatura como alternativa para gerenciamento de dispositivos na IIoT, bem como para tornar o processamento contextual mais transparente para as aplicações. Considerando esta motivação, o objetivo central desta dissertação é a concepção de uma abordagem para processamento contextual no middleware EXEHDA, que explore Programação Dataflow enquanto estratégia para construção de regras. A questão de pesquisa consiste em viabilizar a especificação de regras, por parte do usuário, para tratamento das informações sensoriadas. Nesse sentido, a expectativa é possibilitar um acompanhamento proativo e autônomo das infraestruturas computacionais distribuídas providas pela IIoT, com a participação do usuário através de uma interface intuitiva para construção de regras, bem como qualificar a geração de alertas. O estudo de caso realizado é direcionado aos laboratórios da Embrapa Clima Temperado, particularmente ao Laboratório de Análise de Sementes Oficial (LASO), o qual por ser regido por normas ISO, tem exigências operacionais com perfil industrial.