Arquitetura para aquisição de big data voltada para indústria 4.0.
O desenvolvimento de novas tecnologias e formas de se adquirir e processar dados obtidos em todas as etapas de um processo industrial é percebido por especialistas como um dos pilares de uma nova revolução industrial, denominada de \"Indústria 4.0\". A Indústria 4.0 pode ser compreendida c...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2021 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Universidade de São Paulo (USP) |
| Repositorio: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:teses.usp.br:tde-10092021-095931 |
| Acceso en línea: | https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3152/tde-10092021-095931/ |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Big data Cyber-Physical System Indústria 4.0 Industry 4.0 Internet of Things Petri Net Production Flow Schema RAMI 4.0 Redes de Petri |
| Sumario: | O desenvolvimento de novas tecnologias e formas de se adquirir e processar dados obtidos em todas as etapas de um processo industrial é percebido por especialistas como um dos pilares de uma nova revolução industrial, denominada de \"Indústria 4.0\". A Indústria 4.0 pode ser compreendida como o resultado da implementação, de fato, de fábricas inteligentes onde os sistemas produtivos são autônomos, versáteis e associados a serviços para atender as diferentes necessidades de cada consumidor. Essa nova revolução industrial se apoia em conceitos como a Internet das Coisas (IoT), onde todos os dispositivos envolvidos nos sistemas produtivos estão conectados entre si, compondo sistemas ciber-fisicos (CPS) de modo que se pode processar uma quantidade muito grande de dados relacionados direta e indiretamente a esse sistema tanto no mundo virtual como no mundo real.Em paralelo ao desenvolvimento desses sistemas produtivos estão sendo consideradas novas formas de tratar um conjunto muito grande de dados, conhecidos como big data. Estes estudos exploram técnicas e abordagens multidisciplinares, isto é, o aprimoramento na capacidade de adquirir e analisar potencialmente qualquer dado relacionado com processos e produtos é interpretado como uma oportunidade para revisar os paradigmas associados a sistemas produtivos. A grande quantidade e variedade de dados do sistema produtivo, no contexto do big data, é evidentemente uma fonte de informações fundamental para controlar e otimizar todas as etapas do processo produtivo e os serviços associados. Neste contexto, este trabalho tem como objetivo desenvolver (i) a modelagem do processo de aquisição de dados de um sistema produtivo e, (ii) uma proposta de arquitetura do sistema de aquisição de dados. Com base na natureza do sistema produtivo, a abordagem de sistema a eventos discretos é adotada para a representação/descrição dos processos envolvidos, de modo que se utiliza a técnica PFS (Production Flow Schema) / RdP (Rede de Petri) para o desenvolvimento dos modelos. A arquitetura do sistema de aquisição de big data é proposta levando em consideração os conceitos presentes no RAMI 4.0 que é uma arquitetura de referência para a Indústria 4.0. |
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