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Coleta de dados na Internet das Coisas
é feita por drones
Solução da AeroVironment e
OSIsoft, permite que dados fotográficos, termográficos e de levantamento
por vídeo produzidos por drones sejam transformados em big data
25/05/2017 -
16h59
(Da
assessoria da OSIsoft no Brasil)
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Fundada em 1977 pelo Dr. Paul MacCready, a AeroVironment é pioneira na
criação de veículos de acionamento humano. O portfólio de sucessos da
empresa inclui o primeiro veículo a atravessar as 23 milhas do Canal da
Mancha, o primeiro veículo movido a energia solar e, desde 1985, UAVs
(também chamados de drones).
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Divulgação - OSIsoft |
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Coleta de dados na Internet das Coisas
é feita por drones.
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A empresa desenvolveu drones originalmente
para os militares e o Departamento de Defesa, mas o valor dos dados
visuais coletados por drones criou demanda no setor comercial. Agora,
com a ajuda do PI System da OSIsoft, a AeroVironment está descobrindo
novas aplicações para os dados de drones.
"Precisamos pensar nos drones como mais um dispositivo móvel em todo o
mundo da IoT (Internet das Coisas)", disse Nazlin Kanji, diretor de
produtos da AeroVironment, durante a User Conference da OSIsoft de 2017,
em São Francisco. "Eles são mais uma fonte de dados e podemos usar esses
dados para desenvolver análises", complementou.
Para produzir inteligência prática usando dados de drone, a
AeroVironment criou o Sistema de Apoio à Decisão da AeroVironment (AV
SAD). "Os clientes não estão interessados em dados brutos", observou
Kanji.
O AV SAD proporciona percepções que funcionam em conjunto com as
necessidades do cliente, além de ter sido criado em arquitetura aberta,
o que permite o compartilhamento de dados com soluções de parceiros,
como o PI System. Com a solução da AeroVironment e OSIsoft, dados
fotográficos, termográficos e de levantamento por vídeo produzidos por
drones são combinados a dados de sensor do PI System, proporcionando uma
camada adicional de valor aos clientes e aumentando a visibilidade
operacional.
Com esse fluxo de informações, empresas podem usar dados em tempo real,
históricos e visuais do AV SAD e do PI System para obter percepções de
maneira antecipada, de modo que possam implementar estratégias de
manutenção preventiva para corrigir problemas antes que se tornem
catastróficos.
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