工业物联网:分析工业实施指南定义的技术方面、挑战和趋势

Daniel Pasinato, Fabricio Liberali Campana
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Ao tentar tracar as possiveis tendencias, identifica-se que a tecnologia LPWAN e a forma mais promissora de transmissao de dados, devido suas caracteristicas e beneficios com relacao a eficiencia energetica, alcance e simplicidade da arquitetura. No entanto, muitos sao os protocolos derivados dessa forma de transmissao, sendo que a padronizacao das aplicacoes na industria pode ser inviavel. Assim sendo, o trabalho propoe alguns modelos de contratacao de servicos e projetos onde responsabilidades pelo bom funcionamento, de maneira harmoniosa com outras aplicacoes, sejam impostas aos fornecedores que devem garantir a estabilidade da solucao. Alem disso, tambem se propoe a utilizacao de uma camada de middleware para possibilitar a coleta de dados gerados nessas aplicacoes, viabilizando os mais diversos cruzamentos destas informacoes que podem gerar insights valiosos com a utilizacao de algoritmos de Big Data e Machine Learning, que buscam a obtencao de vantagens competitivas propostas pela Industria 4.0. http://dx.doi.org/10.18226/23185279.v8iss2p123","PeriodicalId":21696,"journal":{"name":"Scientia cum Industria","volume":"213 1","pages":"123-134"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2020-10-17","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"2","resultStr":"{\"title\":\"IIoT: análise de aspectos tecnológicos, desafios e tendências para definições de diretrizes de implementação na indústria\",\"authors\":\"Daniel Pasinato, Fabricio Liberali Campana\",\"doi\":\"10.18226/23185279.v8iss2p123\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Este documento fornece uma visao geral da Internet das Coisas Industrial do termo em ingles Industrial Internet of Things (IIoT), com enfase no estudo dos desafios, tendencias e oportunidades a respeito deste tema para desenvolvimento de diretrizes na contratacao de projetos. 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摘要

本文件从工业物联网(IIoT)的术语提供了工业物联网的概述,重点研究这一主题的挑战、趋势和机遇,以制定项目采购指南。工业物联网是由传输技术、传感器、通信和协议的最新发展推动的,这些技术使小型工业更容易获得项目。然而,由于这种可能性和提供的扩大,也出现了与应用程序标准化和操作化有关的挑战。因此,本文讨论了可用性、能源效率、可靠性、可伸缩性、共存和互操作性、安全性和隐私等挑战。在试图追踪可能的趋势时,我们发现LPWAN技术是最有前途的数据传输形式,因为它在能源效率、范围和架构的简单性方面的特点和好处。然而,许多协议都是从这种传输形式派生出来的,行业应用的标准化可能是不可行的。因此,本文提出了一些服务和项目的合同模型,在这些模型中,供应商必须确保解决方案的稳定性,以与其他应用程序协调的方式,负责良好的功能。再说,是否建议使用一个中间件层,使生成的数据收集这些投资,提供这些信息的各种十字路口可以带来的价值和使用的海量数据和机器学习算法,寻求获得竞争优势行业提出的4级左右。http://dx.doi.org/10.18226/23185279.v8iss2p123
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IIoT: análise de aspectos tecnológicos, desafios e tendências para definições de diretrizes de implementação na indústria
Este documento fornece uma visao geral da Internet das Coisas Industrial do termo em ingles Industrial Internet of Things (IIoT), com enfase no estudo dos desafios, tendencias e oportunidades a respeito deste tema para desenvolvimento de diretrizes na contratacao de projetos. A IIoT e possibilitada pelos mais recentes desenvolvimentos em tecnologias de transmissao, sensores, comunicacao e protocolos que tornaram os projetos mais acessiveis a industrias de menor porte. Porem, em decorrencia dessa ampliacao de possibilidades e ofertas, surge tambem os desafios com relacao a padronizacao das aplicacoes e operacionalizacao. Por isso, neste artigo sao abordados os desafios quanto a disponibilidade, eficiencia energetica, confiabilidade, escalabilidade, coexistencia e interoperabilidade, seguranca e privacidade. Ao tentar tracar as possiveis tendencias, identifica-se que a tecnologia LPWAN e a forma mais promissora de transmissao de dados, devido suas caracteristicas e beneficios com relacao a eficiencia energetica, alcance e simplicidade da arquitetura. No entanto, muitos sao os protocolos derivados dessa forma de transmissao, sendo que a padronizacao das aplicacoes na industria pode ser inviavel. Assim sendo, o trabalho propoe alguns modelos de contratacao de servicos e projetos onde responsabilidades pelo bom funcionamento, de maneira harmoniosa com outras aplicacoes, sejam impostas aos fornecedores que devem garantir a estabilidade da solucao. Alem disso, tambem se propoe a utilizacao de uma camada de middleware para possibilitar a coleta de dados gerados nessas aplicacoes, viabilizando os mais diversos cruzamentos destas informacoes que podem gerar insights valiosos com a utilizacao de algoritmos de Big Data e Machine Learning, que buscam a obtencao de vantagens competitivas propostas pela Industria 4.0. http://dx.doi.org/10.18226/23185279.v8iss2p123
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