EXEHDA-DT: uma abordagem dataflow para ciência de contexto na industrial internet of things
| Ano de defesa: | 2018 |
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| Autor(a) principal: | |
| Orientador(a): | |
| Banca de defesa: | |
| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Catolica de Pelotas
Centro de Ciencias Sociais e Tecnologicas Brasil UCPel Mestrado em Engenharia Eletronica e Computacao |
| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
|
| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | http://tede.ucpel.edu.br:8080/jspui/handle/jspui/777 |
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. |
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EXEHDA-DT: uma abordagem dataflow para ciência de contexto na industrial internet of thingsciência de contexto; programação dataflow; middleware EXEHDA; industrial internet of thingscontext-aware; dataflow programming; middleware EXEHDA; industrial internet of thingsENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICAA 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.The adoption of Industrial Internet of Things (IIoT) offers promising opportunities to build powerful management systems for the industry. As industrial systems become more complex, the IIoT equipment needs to be aware of the contextual data that interest them and, where appropriate, react to them, interoperating autonomously and with as little human intervention as possible. The use of middlewares is highlighted in the literature as an alternative to device management in IIoT, as well as to make contextual processing more transparent to applications. Considering this motivation, the central objective of this dissertation is the conception of an approach to contextual processing in the middleware EXEHDA, which exploits Dataflow Programming as a strategy for rule-making. The research question consists in enabling the specification of rules, on the part of the user, to treat the sensed information. In this sense, the expectation is to qualify the generation of alerts, as well as to enable a proactive and autonomous monitoring of the distributed computational infrastructures provided by IIoT, with the participation of the user through an intuitive interface for rule construction. The ongoing case study is directed to Embrapa Clima Temperado laboratories, in particular the Official Seed Analysis Laboratory (LASO), which, as governed by ISO standards, has operational requirements with an industrial profile.Universidade Catolica de PelotasCentro de Ciencias Sociais e TecnologicasBrasilUCPelMestrado em Engenharia Eletronica e ComputacaoYamin, Adenauer Corrêahttp://lattes.cnpq.br/8861113953470000Lopes, João Ladislau Barbaráhttp://lattes.cnpq.br/3104254061056346Almeida, Sérgio José Melo dehttp://lattes.cnpq.br/2722601824277488Tabim, Verônica Maurer2019-05-21T17:01:33Z2018-12-14info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfTabim, Verônica Maurer. EXEHDA-DT: uma abordagem dataflow para ciência de contexto na industrial internet of things. 2018. 72 f. Dissertação( Mestrado em Engenharia Eletronica e Computacao) - Universidade Catolica de Pelotas, Pelotas.http://tede.ucpel.edu.br:8080/jspui/handle/jspui/777porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do UCpelinstname:Universidade Católica de Pelotas (UCPEL)instacron:UCPEL2020-09-29T21:40:08Zoai:tede.ucpel.edu.br:jspui/777Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www2.ufpel.edu.br/tede/http://tede.ucpel.edu.br:8080/oai/requestbiblioteca@ucpel.edu.br||cristiane.chim@ucpel.tche.bropendoar:2020-09-29T21:40:08Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do UCpel - Universidade Católica de Pelotas (UCPEL)false |
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