A INTERNET DAS COISAS (IoT) TERÁ ESPAÇO NAS REDES SUBTERRÂNEAS? Copyright 2017 por Eduardo Fagundes Direitos Reservados

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A INTERNET DAS COISAS (IoT) TERÁ

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DEFINIÇÃO DE INTERNET OF THINGS

A Internet das Coisas (IoT) é denominação de

uma rede de dispositivos físicos incorporados em

produtos eletrônicos, softwares e sensores para

coletar uma variedade de dados remotamente

para monitorar e controlar objetos usando a

Internet ou redes de comunicações similares.

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INDÚSTRIA 4.0

A Indústria 4.0 facilita a visão e execução

de "Fábricas Inteligentes" com as suas

estruturas modulares, os sistemas

ciber-físicos monitoram os processos ciber-físicos,

criam uma cópia virtual do mundo físico

e tomam decisões descentralizadas. Com

a internet das coisas, os sistemas

ciber-físicos comunicam e cooperam entre si e

com os humanos em tempo real, e

através da computação em nuvem,

ambos os serviços internos e

intra-organizacionais são oferecidos e

utilizados pelos participantes da cadeia

de valor.

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SALA DE CONTROLE DA

SPACEX

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MONITORAÇÃO DE AMBIENTES

Essas tecnologias podem

coletar e analisar grandes

volumes de dados de

várias fontes, oferecendo

informações para

melhorar o planejamento

e tomar ações rápidas de

correção.

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TELHADOS SOLARES DA

TESLA

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PRÉDIOS

INTELIGENTES

Um prédio inteligentes possui

sistemas de automação capazes de

monitorar o desempenho da

infraestrutura do prédio; detectar

ineficiências; diagnosticar possíveis

causas; fazer ajustes automáticos e

alertar situações anormais.

Os dispositivos de IoT monitoram,

regulam e acionam equipamentos de

automação predial ajustando seus

parâmetros para garantir os níveis

de serviços acordados.

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GESTÃO DE ENERGIA

MEDIÇÃO INTELIGENTE E GESTÃO DE ENERGIA

Os medidores inteligentes fornecem a interface Smart Grid

entre você e seu fornecedor de energia. Instalado no lugar do

seu antigo medidor, mecânica, estes medidores operam

digitalmente, e permitir que as transferências automáticas e

complexas de informações entre sua casa e seu fornecedor de

energia.

Em sua casa inteligente, muitos de seus aparelhos serão ligados

em rede, permitindo que você acesse e operá-los através do

seu smartphone ou tablet.

O Smart Grid, com seu sistema de controles e medidores

inteligentes, permite que o excedente de energia gerado com

painéis fotovoltaicos sejam repassados para a concessionária.

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WEARABLES

Dispositivos portáteis, tais como

monitores de atividade são um bons

exemplos da Internet das Coisas, uma

vez que são parte da rede de objetos

físicos ou "coisas" incorporados com

equipamentos eletrônicos, softwares,

sensores e conectividade para permitir

que os objetos troquem dados com

provedores de serviços ou outros

dispositivos conectados, sem a

necessidade de intervenção humana.

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PRIVACIDADE

RECOMENDAÇÕES PARA MITIGAR PROBLEMAS DE VIOLAÇÃO DE

PRIVACIDADE

 Preservar privacidade da localização do dispositivo, onde local não

possa ser associado com as pessoas;

 Para indivíduos que querem privacidade, evitar a inferência de

informações pessoais através da observação das trocas de

mensagens dos dispositivos de IoT;

 Utilizar computação distribuída, como Cloud Computing, e chaves de

criptografia;

 Uso de identidades virtuais associadas a identidade real do usuário

para aplicações específicas.

 Cada identidade virtual pode ser projetada para um contexto

específico ou aplicativo sem revelar informações desnecessárias, que

pode levar às violações de privacidade.

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CRESCIMENTO NO MERCADO

Fonte: World Economic Forum, Is this the future of the Internet of Things?, November 27, 2015

Fonte: Oracle Infographic: Energize Your Business with IoT Enabled Applications; Cisco, Embracing the Internet of Everything to Capture Your Share of $14.4 Trillion, 2014.

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PLATAFORMA IOT

Aplicação do dispositivo IoT Aplicação do dispositivo IoT

Dispositivo IoT

Infraestrutura IoT

Aplicação do servidor IoT Aplicação do servidor IoT IoT Embarcado Camada de Serviço IoT Embarcado

Camada de Serviço Plataforma de Serviços IoT Plataforma de

Serviços IoT

Camada de Serviços

Camada de Aplicação

Camada de Rede

3G, 4G, LTE, outras

Cliente IoT

Provedor IoT

Rede Rede

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GATEWAYS IOT

CR

AP

CS

Dispositivo

Gateway(s)

Servidores

APLICAÇÕES

CAMADA DE SERVIÇOS

CAMADA DE SERVIÇOS DE REDE

CAMADA DE SERVIÇOS DE TRANSPORTE

Interface

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PROTOCOLOS DE COMUNICAÇÃO

Aplicação 1 Aplicação 2

_...

Aplicação n Camada de Serviços

HTTP/REST CoAP SEP 2.0

TCP

TCP/UDP

ZigBee

IPv6

RPL

6LoWRAN

Camada Aplicação Camada Transporte Camada Rede Camada Enlace Camada Física MQTT

Constrained Application Protocol (CoAP) é um

protocolo de transferência de web especializada para uso com os nós e redes restritas na Internet das coisas.

Smart-Energy Profile 2.0 (SEP 2.0) é um protocolo padrão e interoperável que conecta dispositivos inteligentes de energia em casa para o Smart Grid. MQTT é um padrão ISO (ISO / IEC 20922 PRF) é protocolo leve de mensagens para publicação-assinatura para uso em cima do protocolo TCP/IP. ZigBee é um padrão IEEE 802.15.4 de protocolos de comunicação de alto nível usados para criar redes de área pessoal com pequenos de baixa potência, rádios digitais.

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SEGURANÇA

DDoS (Ataque distribuído de negação

de serviço)

Uma tentativa de tornar um serviço on-line

indisponível sobrecarregando-o com tráfego

de várias fontes.

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HARDWARES DE IOT

ARDUINO

RASPBERRY PI 3

GALILEO

Hardware

Intel Curie

Flash Memory 196 kB, SRAM 24 kB Bluetooth

Software

Os programas podem ser escritos em

qualquer linguagem de programação com um compilador que produz o código de máquina binário.

Hardware

Processador: 4× ARM Cortex-A53, 1.2GHz 1GB LPDDR2 (900 MHz) 10/100 Ethernet, 2.4GHz 802.11n, Storage: micros Software Windows 10 Hardware

Processador de núcleo único Intel® Quark™ operando a 400 MHz;

256 MB DDR3 RAM, 8 MB NOR Flash 10/100 Ethernet, mPCIe slot

Software

Projeto Yocto Linux* Compatível com Arduino*

C/C++, Python, Node.js*, HTML5, JavaScript

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KITS DE DESENVOLVIMENTO

Usando o Windows 10, este computador do

tamanho de um cartão de crédito é capaz de

executar planilhas eletrônicas, processamento de

texto e jogos. Este kit fornece todos os sensores e

componentes necessários para começar a usar o

Raspberry Pi e o serviço de Cloud Computing da

Azure da Microsoft para aplicações de Internet das

coisas.

Este kit da ARMmbed foi projetado para usar

a plataforma de Internet of Things Watson da

IBM. É recomenda para desenvolvimento de

protótipos. Usa a plataforma de

desenvolvimento da IBM, Bluemix,

conectado na solução de computação em

nuvem da IBM.

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SENSORES

Dispositivos que detectam e medem: luz, movimento,

temperatura, campos magnéticos, gravidade,

umidade, vibração, pressão, campos elétricos, som, e

outros aspectos físicos do ambiente externo.

Sensores de aspectos físicos:

Estiramento, movimento do organismo;

Moléculas ambientais, incluindo toxinas, nutrientes,

e feromônios;

Estimativa de interação biomoléculas e alguns

parâmetros cinéticos;

Indicadores internos metabólicas, tais como a

glicose nível e nível do oxigénio;

Sinais de moléculas internas, tais como hormônios,

neurotransmissores e citosinas.

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BIG DATA

Big Data é um termo para conjuntos de dados que são tão grande ou complexos que as tradicionais tecnologias de

processamentos de dados são inadequados.

Incluem-se a análise , captura, curadoria de dados , busca, compartilhamento , armazenamento , transferência ,

visualização , consultar e privacidade da informação.

O termo pode ser usado para análises preditivas ou a outros métodos avançados para extrair valor dos dados.

Precisão de análises de grandes volumes de dados levam a melhores tomadas de decisões, resultando em maior

eficiência operacional, redução de custos e riscos.

O volume de dados está crescendo

rapidamente pela captura de dados de

dispositivos baratos e numerosos como

celulares, smartphones, logs de software,

câmeras , microfones, leitores de

identificação por rádio frequência (RFID) e

redes de sensores sem fio .

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INFRAESTRUTURA PARA BIG DATA

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DIAGRAMA DE AFINIDADES DE

FALHAS

GRUPO INTERRUPÇÃO DE FORNECIMENTO

DE ENERGIA

1. Abertura de chave fusível

2. Atuação do disjuntor

3. Atuação do religador da subestação

4. Cabo interrompido

5. Interrupção do suprimento externo

6. Manobra inadequada

7. Pára-raio aberto

8. Problema interno no cliente

9. Problemas de isolamento

10. Problemas nas conexões

11. Transformador de distribuição danificado

GRUPO QUALIDADE DO ATENDIMENTO

1. Deficiência da comunicação institucional

2. Deficiência da equipe de campo

3. Deficiência do Call-Center

4. Deficiência no posto de atendimento

GRUPO QUALIDADE TÉCNICA DA ENERGIA

1. Cintilação

2. Desequilíbrios

3. Harmônicos de tensão

4. Interrupções de curta duração

5. Variação de tensão

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ÁRVORE DE

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ÁRVORE DE

DECISÃO DE

CABO

INTERROMPI

DO

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ANÁLISE PREDITIVA

1. Definição do Projeto

2. Coleta dos Dados

3. Análise dos Dados

4. Estatísticas

5. Modelagem

6. Desenvolvimento

ANÁLISE

PREDITIVA

Ramo da análise avançada de dados para realizar previsões sobre eventos desconhecidos.

Usa técnicas de mineração de dados (Data Mining), estatísticas, modelagem, aprendizado de

máquina (Machine Learning) para as previsões.

APLICAÇÕES

1. Relacionamento com Clientes (CRM)

2. Cuidados de Saúde

3. Análise de Cobrança

4. Previsão de Vendas

5. Detecção de Fraudes

6. Gestão de Risco

7. Marketing Direto

8. Comportamento de Clientes

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ANÁLISE PRESCRITIVA

Analítica prescritiva é a área de análises de negócios dedicada a encontrar o melhor curso de ação

para uma determinada situação.

A análise prescritiva está relacionada com a análise descritiva e preditiva.

Enquanto analítica descritiva visa fornecer uma visão sobre o que aconteceu e analítica preditiva

ajuda modelo e prever o que poderia acontecer, analítica prescritiva procura determinar a melhor

solução ou resultado entre várias opções, dados os parâmetros conhecidos.

Técnicas específicas utilizadas na análise prescritiva incluem otimização, simulação, teoria dos jogos

e métodos de análise de decisão.

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MACHINE LEARNING

Tipo de inteligência artificial (IA) que fornece aos computadores a capacidade de aprender sem

ser explicitamente programada. Aprendizagem de máquina centra-se no desenvolvimento de

programas de computador que podem mudar quando expostos a novos dados.

O processo de aprendizado da máquina é semelhante ao da mineração de dados. Ambos os

sistemas pesquisam através de dados para procurar padrões. No entanto, em vez de extrair dados

para a compreensão humana - como é o caso em aplicações de mineração de dados – as máquinas

de aprendizagem usam esses dados para detectar padrões em dados e ajustar as ações do seu