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Título: Plataforma de análise e visualização de dados para sistemas IoT industriais baseada em métodos de big data
Autor(es): Ferreira, Gabriel Felipe Nunes
Orientador(es): Almeida, Simone de
Palavras-chave: Visualização da informação
Processamento eletrônico de dados em tempo real
Internet das coisas
Big data
Information visualization
Real-time data processing
Internet of things
Data do documento: 18-Nov-2020
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Ponta Grossa
Citação: FERREIRA, Gabriel Felipe Nunes. Plataforma de análise e visualização de dados para sistemas IoT industriais baseada em métodos de big data. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Ponta Grossa, 2020.
Resumo: O presente trabalho é parte do projeto ON-SURF, que propõe um modelo de análise e visualização de dados utilizando sensores IoT de temperatura e pressão em máquinas injetoras de plástico. O objetivo é monitorar os dados que são coletados no processo de fabricação de moldes de plástico. O projeto é composto por três etapas, em que a primeira etapa é responsável pelo condicionamento dos sinais dos sensores efetuando a coleta dos dados. A segunda etapa é composto pela aquisição de sinal, desenvolvendo um módulo de digitalização e envio do sinal para um concentrador através de comunicação Ethernet. A terceira etapa, no qual é o foco desta tese, é o concentrador de dados e a plataforma de análise e visualização de dados, no qual é responsável por coletar os dados enviados pela aquisição, armazena-los, e apresenta-los em uma plataforma local ou Web. O estudo apresentou-se como uma boa solução para a análise e visualização de dados, tendo um tempo de resposta eficaz, mesmo quando operando com uma grande carga de dados. Os testes foram eficazes em ambiente local, ou por Ethernet, porém, quando dependendo da rede houve um atraso maior na visualização dos dados. O modelo ainda pode ser melhorado, aperfeiçoando o processo de análise, e de limpeza dos dados que não são mais utilizados.
Abstract: The present work is a part of the project ON SURF, which proposes a model of analysis and visualization of data using temperature and pressure sensors at plastic injection machines. The objective is to monitor the data collected from the manufacture process of plastic molds. The project consists of the three steps. The first step is responsible for the signal conditioning of the sensors collecting the data. The second step is responsible for the signal aquisition, developing a scanning and sending signal module to a concentrator through comunication. The third step, which is the main subject of this thesis, is the data concentrator and the analysis and data visualization platform, that collects the data sent by aquisition, store and present them into a local platform. This study showed itself as a good solution for data analysis and visualization, having an effective time of response even when operating with large data scale. The tests were effective at a local environment, or by Ethernet, yet, depending on the web there was a larger delay on the data visualization. The model can still be improved, perfecting the analysis process, and the data cleaning which are no longer in use.
Descrição: O presente trabalho é resultado de um convênio de dupla diplomação com o Instituto Politécnico de Bragança (Portugal)
URI: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/26465
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