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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/19971
Título: | Gêmeos digitais, o futuro da indústria 4.0: estudo de caso |
Título(s) alternativo(s): | Digital twins, the future of industry 4.0: case study |
Autor(es): | Quinalha, Eduardo |
Orientador(es): | Monteiro, Tânia Lúcia |
Palavras-chave: | Engenharia industrial Automação Sistemas de coleta automática de dados Telemetria Petróleo - Refinação Industrial engineering Automation Automatic data collection systems Range-finding Petroleum - Refining |
Data do documento: | 23-Nov-2018 |
Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
Câmpus: | Curitiba |
Citação: | QUINALHA, Eduardo. Gêmeos digitais, o futuro da indústria 4.0: estudo de caso. 2018. 60 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Especialização em Redes de Computadores e Teleinformática) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2018. |
Resumo: | O estudo de objetos físicos por meio de modelos digitais não é uma novidade para industrias e pesquisadores. No entanto, o cenário tecnológico atual permitiu uma confluência de fatores que, juntamente com a chegada da quarta revolução industrial, conhecida como Indústria 4.0, resultaram numa reinvenção do conceito, dando origem ao que se define como Gêmeos Digitais. O potencial desta tecnologia vai além da prototipagem virtual, ela é capaz de fornecer informações e subsídios para antecipar situações antes que elas ocorram, permitindo que se planeje cenários com antecedência, reduzindo custos de manutenção e tempo de paralisação de máquinas, plantas industriais e equipamentos. |
Abstract: | The study of physical objects through digital models is not new to industries and researchers. However, the current technological scenario allowed a confluence of factors that together with the arrival of the fourth industrial revolution, known as Industry 4.0, resulted in a reinvention of the concept, giving rise to what is defined as Digital Twins. The potential of this technology goes beyond virtual prototyping, it is able to provide information and subsidies to anticipate situations before they occur, allowing professionals to plan scenarios in advance, reducing maintenance costs and machinery, plants and equipment downtime. |
URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/19971 |
Aparece nas coleções: | CT - Teleinformática e Redes de Computadores |
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