Plataforma IoT para predição de falhas em freezers de vacinas a partir do monitoramento contínuo da temperatura interna
IoT, Inteligência Artificial, Análise preditiva.
A estrutura geral das redes da Internet das Coisas (IoT) ainda é um assunto interessante para pesquisa e inovação. O monitoramento geral de dispositivos em redes se torna um desafio grande nessas redes. Este artigo propõe um o estudo através de uma plataforma de IoT para o monitoramento preventivo e contínuo da temperatura interna em freezers ultra-low, utilizados em armazenamento de vacinas. O objetivo é realizar um estudo de predição de alhas e paradas inesperadas através de tecnologias de Inteligência Artifícial. A proposta é a criação de um modelo de arquitetura de sistema IoT composto por uma unidade física Hardware para coleta local de da dos e envio e sensores de temperatura, uma camada de middleware através de um servidor cloud que realiza a coleta de dados dos dispositivos realizando um monitoramento contínuo (24/7) de temperatura em freezers que encontra se distribuídos em diversas instituições de saúde no Brasil. Além disso, possui uma camada de aplicação a fim de identificar indícios de falha através da utilização de métodos estatísticos com algoritimos específicos, utilizando modelos preditivos para series temporais.