| Título : |
Internet of Things for Industry 4.0 : Design, Challenges and Solutions |
| Tipo de documento: |
documento electrónico |
| Autores: |
Kanagachidambaresan, G. R., ; Anand, R., ; Balasubramanian, E., ; Mahima, V., |
| Mención de edición: |
1 ed. |
| Editorial: |
[s.l.] : Springer |
| Fecha de publicación: |
2020 |
| Número de páginas: |
XIV, 258 p. 94 ilustraciones, 76 ilustraciones en color. |
| ISBN/ISSN/DL: |
978-3-030-32530-5 |
| Nota general: |
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. |
| Palabras clave: |
Ingeniería Ingeniería de datos Interfaces de usuario e interacción persona-computadora Ingeniería Industrial y de Producción Procesamiento de datos La interacción persona-ordenador Telecomunicación Ingeniería de la producción Interfaces de usuario |
| Índice Dewey: |
621.382 Ingeniería de comunicaciones |
| Resumen: |
Este libro cubre los desafíos y soluciones para establecer estándares de Industria 4.0 para Internet de las cosas. Propone una visión clara sobre el papel del Internet de las Cosas en el establecimiento de estándares. Se aborda el diseño de sensores para problemas industriales, los desafíos enfrentados y las soluciones. También se cubre el concepto de gemelo digital y la complejidad en el análisis de datos para el mantenimiento predictivo y la predicción de fallas. El libro está dirigido a los problemas existentes que enfrenta la industria actualmente, con el objetivo de lograr rentabilidad y automatización no tripulada. También se concentra en el mantenimiento predictivo y la predicción de fallas. Además, incluye desafíos de diseño y un estudio de la literatura. Analiza el avance hacia los estándares de la Industria 4.0 y la creación de un concepto de gemelo digital para aumentar la producción. Presenta resultados y soluciones de diseño para estándares industriales para IoT Destinado a investigadores, industriales y científicos de datos. |
| Nota de contenido: |
Part I - Smart sensing in Industries -- Sensor design and rapid prototyping for industrial problems -- Technology, protocols and new innovations in IIoT -- Predictive analytics for critical machines using deep learning and machine intelligence -- Smart object recognition for warehouse logistics and security -- Digital Twin creating, challenges and solutions -- Part II - Machine Intelligence and automation -- Machine Health monitoring and fool proof diagnosis -- Role of AI and bio inspired computing in decision making -- Deep learning concepts aiding Industrial applications -- Energy harvesting methodologies and experimentation of sensors and actuators -- Reliability analysis and fault tolerant architecture for IIoT and Edge Computing -- Delay tolerant system for critical machine monitoring -- Part III - Role of robotics in smart production -- Automation solution for smart development applications -- UAV, UGV solutions for warehouse logistics -- Customer interaction and feedback collection robots usingdeep learning -- Smart recognition system for Business predictions -- Role of RFID in industry 4.0 -- Conclusion. |
| En línea: |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
| Link: |
https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i |
Internet of Things for Industry 4.0 : Design, Challenges and Solutions [documento electrónico] / Kanagachidambaresan, G. R., ; Anand, R., ; Balasubramanian, E., ; Mahima, V., . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2020 . - XIV, 258 p. 94 ilustraciones, 76 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-030-32530-5 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
| Palabras clave: |
Ingeniería Ingeniería de datos Interfaces de usuario e interacción persona-computadora Ingeniería Industrial y de Producción Procesamiento de datos La interacción persona-ordenador Telecomunicación Ingeniería de la producción Interfaces de usuario |
| Índice Dewey: |
621.382 Ingeniería de comunicaciones |
| Resumen: |
Este libro cubre los desafíos y soluciones para establecer estándares de Industria 4.0 para Internet de las cosas. Propone una visión clara sobre el papel del Internet de las Cosas en el establecimiento de estándares. Se aborda el diseño de sensores para problemas industriales, los desafíos enfrentados y las soluciones. También se cubre el concepto de gemelo digital y la complejidad en el análisis de datos para el mantenimiento predictivo y la predicción de fallas. El libro está dirigido a los problemas existentes que enfrenta la industria actualmente, con el objetivo de lograr rentabilidad y automatización no tripulada. También se concentra en el mantenimiento predictivo y la predicción de fallas. Además, incluye desafíos de diseño y un estudio de la literatura. Analiza el avance hacia los estándares de la Industria 4.0 y la creación de un concepto de gemelo digital para aumentar la producción. Presenta resultados y soluciones de diseño para estándares industriales para IoT Destinado a investigadores, industriales y científicos de datos. |
| Nota de contenido: |
Part I - Smart sensing in Industries -- Sensor design and rapid prototyping for industrial problems -- Technology, protocols and new innovations in IIoT -- Predictive analytics for critical machines using deep learning and machine intelligence -- Smart object recognition for warehouse logistics and security -- Digital Twin creating, challenges and solutions -- Part II - Machine Intelligence and automation -- Machine Health monitoring and fool proof diagnosis -- Role of AI and bio inspired computing in decision making -- Deep learning concepts aiding Industrial applications -- Energy harvesting methodologies and experimentation of sensors and actuators -- Reliability analysis and fault tolerant architecture for IIoT and Edge Computing -- Delay tolerant system for critical machine monitoring -- Part III - Role of robotics in smart production -- Automation solution for smart development applications -- UAV, UGV solutions for warehouse logistics -- Customer interaction and feedback collection robots usingdeep learning -- Smart recognition system for Business predictions -- Role of RFID in industry 4.0 -- Conclusion. |
| En línea: |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
| Link: |
https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i |
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