Semantic middleware for industrial sensors

Autores

  • Fernando Silva Parreiras Universidade FUMEC, Faculdade de Ciências Econômicas, Administrativas e Contábeis.
  • Vitor Afonso Pinto
  • Marco Antônio Calijorne Soares
  • Daniel Henrique Mourão Falci

DOI:

https://doi.org/10.18225/ci.inf.v46i1.4019

Palavras-chave:

Semantic Middleware, Ontology, Industrial sensors, Data Science

Resumo

For many years, plant engineers have used data collected from industrial sensors for supporting the diagnosis of failures. Recently, data scientists are using these data to make predictions on industrial processes. However, the meaning and the relationships of each specific sensor is unknown to people outside the engineering context. Conventional approaches to create a semantic layer for industrial sensors require a rigid “term alignment” followed by a lot of manual efforts. Hence, the problem is frequently set aside by industries. However, this condition limits the usage of advanced analytics tools in industries, preventing the capture of potential benefits. Since there are naming conventions and some other rules defined by engineers, this study takes these standards into account and analyze the metadata of sensors intending to automate the creation of a semantic middleware able to indicate the meaning of each sensor and its relationships with other sensors, equipments, areas, plants and other entities. This study intends to answer the following research question: Which approach could automate the creation of a semantic middleware for industrial sensors? In order to address the objectives of this study, we performed an empirical research using sensor metadata from three different plants from a mining company. As a result, we present MINDSense, a method that creates an ontology capable of describing the meaning of industrial sensors and its relationships. We conclude that this method contributes to leverage advanced analytics in industries and to increase the potential of new studies on top of industrial sensors data.

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Biografia do autor

Fernando Silva Parreiras, Universidade FUMEC, Faculdade de Ciências Econômicas, Administrativas e Contábeis.

Pós-Doutorado pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC/Rio) - Rio de Janeiro, RJ - Brasil. Doutor em Ciência da Computação pela Universität Koblenz -Landau (UNI-KOBLENZ-L) - Alemanha. Professor da Universidade Fundação Mineira de Educação e Cultura (Fumec) - Belo Horizonte, MG - Brasil.

Vitor Afonso Pinto

Doutorando em Sistemas de Informação e Gestão do Conhecimento pela Universidade Fundação Mineira de Educação e Cultura (Fumec) - Belo Horizonte, MG - Brasil. Mestre em Sistemas de Informação e Gestão do Conhecimento pela Universidade Fundação Mineira de Educação e Cultura (Fumec) - Belo Horizonte, MG - Brasil.

Marco Antônio Calijorne Soares

Mestrando em Sistemas de Informação e Gestão do Conhecimento pela Universidade Fundação Mineira de Educação e Cultura (Fumec) - Belo Horizonte, MG - Brasil. Graduação em Ciência da Computação pela Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais (PUC/Minas) - Belo Horizonte, MG - Brasil.

Daniel Henrique Mourão Falci

Mestrando em Sistemas de Informação e Gestão do Conhecimento pela Universidade Fundação Mineira de Educação e Cultura (Fumec) - Belo Horizonte, MG - Brasil. Graduado em Análise e Desenvolvimento de Sistemas pela Universidade Estácio de Sá (Unesa) - Belo Horizonte, MG - Brasil. Arquiteto de Software da Visual - Sistemas Eletrônicos Ltda. - Belo Horizonte, MG - Brasil.

Publicado

28/12/2017

Como citar

Parreiras, F. S., Pinto, V. A., Soares, M. A. C., & Falci, D. H. M. (2017). Semantic middleware for industrial sensors. Ciência Da Informação, 46(1). https://doi.org/10.18225/ci.inf.v46i1.4019

Edição

Seção

Parte II - Aplicações e usos de ontologias na ciência da informação