Plataforma IoT para predição de falhas em freezers de vacinas a partir do monitoramento contínuo da temperatura interna

Abstract

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 trabalho propõe 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 falhas e paradas inesperadas através de tecnologias de Inteligência Artifícial. A proposta envolve a concepção de um modelo de arquitetura de sistema IoT que inclui uma unidade física de hardware para a coleta local e o envio de dados, bem como sensores de temperatura. Além disso, a solução incorpora uma camada de middleware hospedada em um servidor na nuvem, responsável por coletar dados desses dispositivos e efetuar um monitoramento contínuo 24/7 da temperatura em freezers distribuídos em várias instituições de saúde em todo o Brasil. Além disso, possui uma camada de aplicação a fim de identificar indícios de falha através da utilização de métodos estatísticos, utilizando modelos preditivos para séries temporais.