Wave4IOPT - editor e visualizador web de formas de onda – aplicação a controladores digitais especificados com modelos de Redes de Petri IOPT

Este trabalho tem o objectivo de criar um Editor e Visualizador Web de Formas de Onda para controladores digitais especificados com modelos Redes de Petri Input-Output Place-Transition (IOPT). Após uma análise das ferramentas existentes e constatando-se a inexistência de uma ferramenta adequada a essa função, desenvolveu-se uma ferramenta denominada Wave4IOPT, que permite a visualização das formas de onda de sinais e eventos de entrada e de saída ao longo do tempo. A ferramenta permite também a visualização dos resultados do histórico de uma simulação de uma Rede de Petri IOPT, proveniente do Simulador das IOPT-Tools. Esta ferramenta incorpora funcionalidades de edição, modos de visualização e um módulo básico de identificação e correcção de erros dos valores das formas de onda. O Wave4IOPT está disponível a partir de um browser e prevê-se que venha a estar integrado no ambiente de ferramentas IOPT-Tools. Esta ferramenta foi construída utilizando tecnologias Web como HTML, JavaScript, CSS, SVG e JSON. Adicionalmente, o Wave4IOPT poderá também servir para a edição, visualização e análise de outros tipos de sinais digitais, desde que sejam preenchidos os requisitos da estrutura do ficheiro JSON que será lido pela ferramenta.

Avaliação de modelos de organização e de gestão de tecnologia hospitalar: caso de estudo do Hospital Professor Doutor Fernando Fonseca

O Hospital definido como local de elevada importância devido às caraterísticas e funções que tem, tais como assegurar que consegue receber todos os utentes da sua zona de ação, trata-los com dignidade e dar-lhes as melhores condições de forma rápida e eficaz para que estes consigam recuperar das suas doenças com a maior brevidade. Destes estão dependentes vidas humanas, como tal é de todo relevante ter uma gestão adequada de toda a infra-estrutura para que a eficiência seja alta e se consiga dar mais e melhor a todos os utentes, visto já se ter notado que nem sempre estes tiram o melhor partido das suas capacidades pelas mais diversas razões. Este projeto foi realizado numa parceria com o Hospital Professor Doutor Fernando Fonseca e consistiu em escrutinar dois serviços do hospital, o de tecnologia de informação e a Tomografia Axial Computorizada de imagiologia para perceber quais as falhas destes e como é que aplicando um modelo de gestão de Tecnologia de Informação denominado COBIT adaptado se consegue melhorar os resultados obtidos e as condições dadas pelo hospital. Este estudo permite perceber o porquê e as causas de uma estrutura deste tipo não dar o rendimento esperado e quais as implicâncias disso. Através dos resultados são analisadas os maiores pontos de rutura e retiradas elações sobre as possíveis melhorias a aplicar que a nível tecnológico, de recursos humanos, financeiro e de otimização do risco e melhoramento da eficácia de recursos.

Modelos de negócios para a internet das coisas baseados em big data : Muzzley, um estudo de caso

A Internet das Coisas tal como o Big Data e a análise dos dados são dos temas mais discutidos ao querermos observar ou prever as tendências do mercado para as próximas décadas, como o volume económico, financeiro e social, pelo que será relevante perceber a importância destes temas na atualidade. Nesta dissertação será descrita a origem da Internet das Coisas, a sua definição (por vezes confundida com o termo Machine to Machine, redes interligadas de máquinas controladas e monitorizadas remotamente e que possibilitam a troca de dados (Bahga e Madisetti 2014)), o seu ecossistema que envolve a tecnologia, software, dispositivos, aplicações, a infra-estrutura envolvente, e ainda os aspetos relacionados com a segurança, privacidade e modelos de negócios da Internet das Coisas. Pretende-se igualmente explicar cada um dos “Vs” associados ao Big Data: Velocidade, Volume, Variedade e Veracidade, a importância da Business Inteligence e do Data Mining, destacando-se algumas técnicas utilizadas de modo a transformar o volume dos dados em conhecimento para as empresas. Um dos objetivos deste trabalho é a análise das áreas de IoT, modelos de negócio e as implicações do Big Data e da análise de dados como elementos chave para a dinamização do negócio de uma empresa nesta área. O mercado da Internet of Things tem vindo a ganhar dimensão, fruto da Internet e da tecnologia. Devido à importância destes dois recursos e á falta de estudos em Portugal neste campo, com esta dissertação, sustentada na metodologia do “Estudo do Caso”, pretende-se dar a conhecer a experiência portuguesa no mercado da Internet das Coisas. Visa-se assim perceber quais os mecanismos utilizados para trabalhar os dados, a metodologia, sua importância, que consequências trazem para o modelo de negócio e quais as decisões tomadas com base nesses mesmos dados. Este estudo tem ainda como objetivo incentivar empresas portuguesas que estejam neste mercado ou que nele pretendam aceder, a adoptarem estratégias, mecanismos e ferramentas concretas no que diz respeito ao Big Data e análise dos dados.

Metodologias de Sistemas de Informação Geográfica em sistemas de produção florestal : uma aplicação geoestatística

As florestas são uma fonte importante de recursos naturais, desempenhando um papel fulcral na sustentabilidade ambiental. A sua gestão quer territorial quer económica, conduz a uma maximização da produção, sem alteração da qualidade da matéria-prima. Portugal apresenta mais de um terço do seu território coberto por floresta, apresentando uma possibilidade de aplicação de sistemas de gestão, territorial e económica que maximizem a sua produção. Os Sistemas de Informação Geográfica (SIG) são modelos da realidade em que é possível integrar toda a informação disponível sobre um assunto tendo por base um campo comum a todos as variáveis, a localização geográfica. Os SIG podem contribuir de diversas formas para um maior desenvolvimento das rotinas e ferramentas de planeamento e gestão florestal. A sua integração com modelos quantitativos para planeamento e gestão de florestas é uma mais-valia nesta área. Nesta dissertação apresentam-se modelos geoestatísticos, com recurso a Sistemas de Informação Geográfica, de apoio e suporte à produção de pinha em Pinheiro-manso (Pinus pinea L.). Procurando estimar as áreas com melhor propensão à produção, a partir de dados amostrais. Estes foram previamente estudados tendo sido selecionadas quatro variáveis: largura da copa, área basal, altura da árvore e produção de pinha. A geoestatística aplicada, inclui modelos de correlação espacial: kriging, onde são atribuídos pesos às amostras a partir de uma análise espacial baseada no variograma experimental. Foi utilizada a extensão Geostatistical Analyst do ArcGis da ESRI, para realizar 96 krigings para as quatro variáveis em estudo, com diferentes parametrizações, destes foram selecionados 8 krigings. Com base nos critérios de adequação dos modelos e da análise de resultados da predição dos erros - cross validation. O resultado deste estudo é apresentado através de mapas de previsão para a produção de pinha em Pinheiro manso, em que foram analisadas áreas com maior e menor probabilidade de produção tendo-se realizado análises de comparação de variáveis. Através da interseção de todas as variáveis com a produção, podemos concluir que os concelhos com maiores áreas de probabilidade de produção de pinha em Pinheiro manso, da área de estudo, são Alcácer do Sal, Montemor-o-Novo, Vendas Novas, Coruche e Chamusca. Com a realização de um cruzamento de dados entre os resultados obtidos dos krigings, e a Carta de Uso e Ocupação do Solo de Portugal Continental para 2007 (COS2007), realizaram-se mapas de previsão para a expansão do Pinheiro manso. Nas áreas de expansão conseguimos atingir aumentos mínimos na ordem dos 11% e máximo na ordem dos 61%. No total consegue-se atingir aproximadamente 128 mil ha para área de expansão do Pinheiro manso. Superando, os valores esperados pelos Planos Regionais de Ordenamento Florestal, abrangidos pela área da amostra em estudo, em que é esperado um incremento de cerca de 130 mil hectares de área de Pinheiro manso para 2030.