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Real Time Integrated Risk Assessment - Utilização de tecnologias IoT e análise preditiva para prevenir acidentes de trabalho
| dc.contributor.advisor | Sousa, Paulo Manuel Baltarejo de | |
| dc.contributor.author | Vigo, Diogo Filipe Antunes | |
| dc.date.accessioned | 2019-11-25T15:39:48Z | |
| dc.date.available | 2020-07-20T00:30:30Z | |
| dc.date.issued | 2019 | |
| dc.description.abstract | A presente dissertação pretende descrever todo o processo de desenvolvimento do projeto realizado no âmbito da unidade curricular de Tese/Dissertação/Estágio do Mestrado em Engenharia Informática, na área de especialização de Engenharia de software. Este projeto, proposto pela empresa Abaco consultores, tem como objetivo principal desenvolver uma solução que consiga prevenir e evitar acidentes de trabalho em ambientes fabris. Através do uso de dispositivos com capacidade de ligação à rede, deve ser possível fazer o monitoramento e gestão de áreas e trabalhadores, controlando, sempre, questões ambientais que possam colocar em risco tanto material como vidas humanas. Na solução inicial, este projeto estaria interligado com um serviço oferecido pela Abaco consultores denominado de Incloud for SafeMed, relacionando dados clínicos de trabalhadores com dados ambientais e físicos de um local. Para isso, o trabalhador teria de possuir um dispositivo que conseguisse ler alguns dados como frequência cardíaca ou temperatura corporal. Esta função acabou mais tarde por ser posta de parte, mudando o foco apenas para a criação de sistema de monitorização ambiental que em nada dependesse do Incloud for SafeMed. Assim, e depois de estudadas algumas tecnologias, foi desenvolvido um sistema capaz de apresentar aos clientes dados emitidos por dispositivos, através de uma aplicação web acessível em qualquer lugar. Este desenvolvimento teve como objetivo final responder à questão: É possível usar dispositivos inteligentes para evitar acidentes? Depois de realizados os testes necessários conseguiu-se concluir que o sistema criado pode evitar certos acidentes. Porém, para a inclusão do mesmo no mercado de trabalho seria necessário efetuar mais testes em ambiente real. A inclusão destas tecnologias em ambientes fabris pode minimizar ou mesmo evitar estragos de maior dimensão aquando de um acidente. No sentido de melhorar a solução final é ainda sugerido o uso de machine learning com os dados reais de leituras. Assim, além de reduzir acidentes, será possível, também, prever os mesmos e atuar de forma preventiva. | pt_PT |
| dc.description.abstract | The present dissertation intends to describe all the development of the carried out in the scope of the Thesis/Dissertation/Internship course of the Master's in Informatics Engineering, in the specialization of Software Engineering. This project, proposed by Abaco Consultores, has the main objective of developing a solution that can both avoid and prevent work accidents in a factory environment. Using devices that have the possibility of connecting to the network, it should be able to monitor both workers and areas around them, controlling environmental factors that can risk humans and material safety. In the early solution, this project would relate to the service offered by Abaco Consultores called Incloud for Safemed, relating workers clinical data with environmental and personal data. To do that, the worker had to possess a device that could read a few data like heart rate or body temperature. This function ended up being postponed, focusing only on creating an independent environmental monitoring system. To do that, and after studying a few technologies, it was developed a system with the capability of showing sensor data to the clients using a web app that can accessed in any place. The development of this system had the objective of answering to the question: Is it possible to avoid work accidents using smart devices? Performing a few needed tests revealed that the system as it is would be able to prevent certain accidents. However, in order to prepare it to a real system, there is the need of doing a few more tests in this type of environment. The inclusion of these technologies in a factory environment can minimize or even avoid accidents damage on people and material. In order to improve the final solution, it is mentioned to use machine learning with the data coming from the sensors. Using that it is possible not only to avoid accidents but also predict them and act preventively. | pt_PT |
| dc.identifier.tid | 202295770 | pt_PT |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10400.22/14941 | |
| dc.language.iso | por | pt_PT |
| dc.subject | IoT | pt_PT |
| dc.subject | Saúde e segurança no trabalho | pt_PT |
| dc.subject | Big data | pt_PT |
| dc.subject | Cloud | pt_PT |
| dc.subject | Safety and Health at Work | pt_PT |
| dc.title | Real Time Integrated Risk Assessment - Utilização de tecnologias IoT e análise preditiva para prevenir acidentes de trabalho | pt_PT |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| rcaap.rights | openAccess | pt_PT |
| rcaap.type | masterThesis | pt_PT |
| thesis.degree.name | Mestrado em Engenharia Informática - Engenharia de Software | pt_PT |