http://repositorio.unb.br/handle/10482/47920| Fichier | Taille | Format | |
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| BrunoSoaresRabelo_DISSERT.pdf | 8,24 MB | Adobe PDF | Voir/Ouvrir |
| Titre: | Plataforma IoT para predição de falhas em freezers de vacinas a partir do monitoramento contínuo da temperatura interna |
| Auteur(s): | Rabelo, Bruno Soares |
| Orientador(es):: | Mendonça, Fábio Lúcio Lopes de |
| Coorientador(es):: | Sousa Júnior, Rafael Timoteo de |
| Assunto:: | Internet das Coisas (IoT) Inteligência artificial Análise preditiva |
| Date de publication: | 27-fév-2024 |
| Data de defesa:: | 30-aoû-2023 |
| Référence bibliographique: | RABELO, Bruno Soares. Plataforma IoT para predição de falhas em freezers de vacinas a partir do monitoramento contínuo da temperatura interna. 2023. viii, 90 f., il. Dissertação (Mestrado Profissional em Engenharia Elétrica) — Universidade de Brasília, Brasília, 2023. |
| Résumé: | A estrutura geral das redes da Internet das Coisas (IoT) ainda é um assunto interessante para pesquisa e inovação. O monitoramento geral de dispositivos em redes se torna um desafio grande nessas redes. Este trabalho propõe o estudo através de uma plataforma de IoT para o monitoramento preventivo e contínuo da temperatura interna em freezers ultra-low, utilizados em armazenamento de vacinas. O objetivo é realizar um estudo de predição de falhas e paradas inesperadas através de tecnologias de Inteligência Artifícial. A proposta envolve a concepção de um modelo de arquitetura de sistema IoT que inclui uma unidade física de hardware para a coleta local e o envio de dados, bem como sensores de temperatura. Além disso, a solução incorpora uma camada de middleware hospedada em um servidor na nuvem, responsável por coletar dados desses dispositivos e efetuar um monitoramento contínuo 24/7 da temperatura em freezers distribuídos em várias instituições de saúde em todo o Brasil. Além disso, possui uma camada de aplicação a fim de identificar indícios de falha através da utilização de métodos estatísticos, utilizando modelos preditivos para séries temporais. |
| Abstract: | The overall structure of Internet of Things (IoT) networks remains an intriguing subject for research and innovation. General monitoring of devices within these networks becomes a significant challenge. This work proposes the study through an IoT platform for the preventive and continuous monitoring of internal temperature in ultra-low freezers used in vaccine storage. The objective is to conduct a predictive analysis of failures and unexpected shutdowns using Artificial Intelligence technologies. The proposal involves the design of an IoT system architecture model that includes a physical hardware unit for local data collection and transmission, as well as temperature sensors. Furthermore, the solution incorporates a middleware layer hosted on a cloud server, responsible for collecting data from these devices and conducting continuous 24/7 temperature monitoring of freezers distributed across various healthcare institutions throughout Brazil. Additionally, it features an application layer aimed at identifying signs of failure through the use of statistical methods, utilizing predictive models for time series data. |
| metadata.dc.description.unidade: | Faculdade de Tecnologia (FT) Departamento de Engenharia Elétrica (FT ENE) |
| Description: | Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, 2023. |
| metadata.dc.description.ppg: | Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Mestrado Profissional |
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| Collection(s) : | Teses, dissertações e produtos pós-doutorado |
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