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Título: As tecnologias 4.0 como alternativas de prevenção de acidentes com embarcações na Região Amazônica
Título(s) alternativo(s): Technologies 4.0 as alternatives for preventing accidents with vessels in the Amazon Region.
Autor(es): Aziz, Giovanna Mabily Pinto Abdel
Orientador(es): Fontes, Jassiel Vladimir Hernández
Palavras-chave: Prevenção de acidentes;Indústria naval;Tecnologias da Indústria 4.0;Accident prevention;Naval industry;Industry 4.0 technologies
Data do documento: 13-Out-2023
Editor: Universidade do Estado do Amazonas
Resumo: O uso de embarcações na região amazônica desempenha um papel importante nas atividades comerciais da região norte do Brasil; porém enfrenta diversos riscos de acidentes que podem resultar em perda de vidas, propriedades e danos ao meio ambiente. As tecnologias da indústria 4.0 podem ser alternativas para prevenir acidentes em diversas atividades da região que envolvam o uso de embarcações. Porém, as tecnologias da Indústria 4.0 são recentes e apesar da crescente atenção acerca da atuação destas tecnologias em diversas áreas da engenharia, ainda há falta de informação relacionada com as alternativas de aplicação na indústria naval regional. O presente trabalho visa conhecer alternativas da Indústria 4.0 que poderiam ser utilizadas para reduzir acidentes com o uso de embarcações na região amazônica. Primeiro, foram apresentados alguns dos acidentes mais comuns que podem acontecer com embarcações na região. Depois, foram revisados e documentados os conceitos de tecnologias 4.0 mais utilizados em aplicações marítimas: Sistemas ciberfísicos, realidade aumentada e simulação, análise de macrodados, computação em nuvem e internet das coisas. Finalmente, foram discutidas as possibilidades de aplicação de tecnologias 4.0 para prevenir acidentes na região amazônica, identificando as possíveis limitações. Foi encontrado na revisão bibliográfica que as colisões são os acidentes com embarcações mais comuns, sendo os sistemas de identificação automática a tecnologia mais usada para o seu controle. Em contraste, foi visto que as aplicações da computação em nuvem, a internet das coisas a análise de macrodados (bigdata) na prevenção de acidentes na indústria naval ainda precisam ser mais exploradas. Espera-se que o presente trabalho possa contribuir na prevenção de acidentes no futuro da região amazônica.
Abstract: The use of vessels in the Amazon region plays an important role in the commercial activities of the northern region of Brazil; however, it faces several risks of accidents that can result in loss of lifes, properties, and environmental damage. Industry 4.0 technologies can be alternatives to prevent accidents in various activities in the region that involve the use of vessels. However, Industry 4.0 technologies are recent and despite the growing attention on applications of these technologies in several engineering areas, there is still a lack of information related to the alternatives of application in the regional naval industry. The present work aims to know alternatives of Industry 4.0 that could be used to reduce accidents with the use of vessels in the Amazon region. First, some of the most common accidents that can happen to vessels in the region were presented. Therefore, the concepts of 4.0 technologies most used in maritime applications were reviewed and documented: cyber-physical systems, augmented reality and simulation, big data analytics, cloud computing and internet of things. Finally, the possibilities of applying 4.0 technologies to prevent accidents in the Amazon region were discussed, identifying possible limitations. It was found in the literature review that collisions are the most common accidents with vessels, and automatic identification systems are the most used technology for their control. In contrast, it was seen that the applications of cloud computing, IoT and bigdata analysis in accident prevention in the shipping industry still need to be explored. It is hoped that the present work can contribute to the prevention of accidents in the future of the Amazon region.
URI: http://repositorioinstitucional.uea.edu.br//handle/riuea/5838
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