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Telemetria é a medição automática e a transmissão de dados sem fio a partir de fontes remotas. Em geral, a telemetria funciona da seguinte forma: Os sensores na fonte medem dados elétricos (tais como tensão ou corrente) ou dados físicos (tais como temperatura ou pressão). Estas medições são convertidas em tensões elétricas específicas. Um multiplexador combina as tensões, juntamente com dados temporizados, num único fluxo de dados para transmissão a um receptor remoto. Após a recepção, o fluxo de dados é separado nos seus componentes originais e os dados são exibidos e processados de acordo com as especificações do utilizador. Em 1912, a primeira aplicação telemétrica em Chicago utilizou linhas telefônicas para transmitir dados operacionais de uma central elétrica para um escritório central. Uma vez que a telemetria foi originalmente utilizada em projetos como este, os primeiros sistemas de telemetria foram denominados sistemas de supervisão. Em 1960, foi desenvolvido o princípio da interrogação-resposta, que permitiu uma transmissão mais seletiva de dados a pedido. Nessa altura, um transmissor de telemetria consistia num conjunto de instrumentos de medição, um codificador que traduzia as leituras dos instrumentos em sinais analógicos ou digitais, um modulador, e um transmissor sem fios com uma antena. O receptor, por sua vez, consistia de uma antena, um conjunto de amplificadores de radiofrequência, um desmodulador e dispositivos de gravação. Os computadores mainframe foram utilizados para processar e armazenar a informação recebida. Atualmente, as aplicações de telemetria incluem a medição e transmissão de dados de sensores localizados em automóveis, contadores inteligentes, fontes de energia, robôs e até mesmo cidades inteiras, por meio da chamada Internet das Coisas (IoT). Quer saber mais sobre Telemetria e suas aplicações? Acesse já o nosso site! https://www.engenhariahibrida.com.br/ Fonte: https://www.techtarget.com/

Os avanços na inteligência artificial estão começando a desvendar o enorme potencial do uso da telemetria para coletar e informar dados, assim como recomendar diagnósticos e tratamentos personalizados aos pacientes nos centros de saúde ao redor do mundo. Estudos têm mostrado como inclusive, o aprendizado de máquina pode ser usado para fazer previsões baseadas em mudanças nos sinais contínuos de eletrocardiogramas (ECG). Resultados promissores foram alcançados nas pesquisas de inteligência artificial (IA) usando dados de telemetria, mas ainda é necessária muita pesquisa computacional, translacional e clínica para trazer estas ferramentas ativamente para os leitos. São necessários especialistas com treinamento multidisciplinar, tão familiarizados com doenças críticas quanto com a aprendizado de máquinas e processamento de sinais. São necessárias equipes de especialistas que reúnam engenheiros, cientistas da computação e clínicos. Estas equipes de pesquisa precisam de amplo acesso aos dados, vastos recursos computacionais, uma estrutura para implementação proporcionada por um ambiente de saúde incentivado e um ambiente regulatório claro. São necessários sistemas de software e hardware que possam capturar e armazenar esses dados, e torná-los disponíveis para a pesquisa. O ideal seria que tais ferramentas fossem de código aberto e apoiadas por padrões de dados e protocolos éticos que maximizem o compartilhamento e a colaboração. Esses esforços já estão sendo colocados em prática aos poucos, e o futuro está cada vez mais próximo da nossa realidade. A inteligência artificial e o aprendizado de máquina podem ser aplicadas à análise de ECG. Os métodos incluem análise da variabilidade da frequência cardíaca, bem como análise morfológica de complexos de ECG por processamento de sinais ou análise de ondas. As aplicações incluem a detecção de arritmias e a previsão de deterioração clínica. A análise computacional pode ser usada para caracterizar parâmetros do sistema cardiovascular, bem como as interações coração pulmão. As aplicações potenciais incluem monitoramento e previsão do ritmo cardíaco, resposta a fluidos e vários estados de choque. Os sinais de fotopletismografia (PPG) codificam informações de frequência cardíaca, saturação de oxigênio e fluxo sanguíneo periférico. A análise computacional da PPG serve para produzir classificadores e preditores de estados fisiológicos que podem ser obtidos de forma não invasiva, e sugere maneiras pelas quais a inteligência artificial pode ser aplicada a dispositivos vestíveis em ambientes não hospitalares, incluindo o ambiente doméstico. Os dados dos registros eletrônicos de saúde podem ser combinados com dados de telemetria de alta frequência para fornecer um contexto clínico importante para melhorar a interpretabilidade do modelo e facilitar a implementação. São necessários modelos de dados que acomodem de forma eficiente dados clínicos e de telemetria para aprendizagem de máquinas e aplicações de inteligência artificial. A natureza contínua dos dados de telemetria permite a análise computacional das tendências temporais. Isto permite o acompanhamento em tempo real e avisos de deterioração potencial, bem como análises do antes e depois para monitorar a resposta à terapia, a progressão da doença e a recuperação. Os dados de telemetria podem ser monitorados remotamente. Isto permite a supervisão de pacientes a distância, e introduz a perspectiva de monitoramento remoto de pacientes. Ainda que descrevemos aqui um futuro que tem de ser testado na prática, esta realidade já está muito próxima e sendo colocada em prática aos poucos. Os esforços interdisciplinares e colaborativos de diversos setores da área de saúde, apoiados por ferramentas de código aberto e uma visão direcionada para a solução de problemas clínicos, são capazes de dar uma nova perspectiva às práticas hospitalares na atualidade. Saiba mais sobre Telemetria e Inteligência Artificial, acesse já o nosso site! https://www.engenhariahibrida.com.br/ Fonte: https://link.springer.com/article/10.1007/s00134-020-06295-w

Testes 100% automatizados: Milhares de testes em pouquíssimo tempo Equipamentos modernos e sofisticados: Testes com visão computacional e inteligência artificial Confiabilidade dos testes: 99,8% de acurácia Rastreabilidade: Acesso a relatórios, gráficos e estatísticas de seus lotes de produção Reduza custos: Com RH, gestão e despesas, além de evitar gastos com depreciação e manutenção de equipamentos Deixe os testes conosco e foque no seu core business! Engenharia Híbrida: Tecnologias Inovadoras em Engenharia. Entre em contato conosco, estamos a disposição para atendê-lo: (41) 3538-2225 | (41) 99923-6207 Ou acesse já o nosso site: https://www.engenhariahibrida.com.br/

Ela abrange a automação inteligente, a troca de dados entre máquinas e sistemas, a Internet das Coisas Indústria 4.0 A Inteligência Artificial desempenha um papel crucial na Indústria 4.0, impulsionando a automação A IA está possibilitando a automação inteligente, a tomada de decisões autônomas, a otimização de processos

As placas de circuito impresso IoT de última geração estão assumindo padrões de qualidade completamente diferente das PCBs convencionais, graças a tecnologias inovadoras que estão surgindo no campo da IoT. A ideia por trás dessas tecnologias é atender às exigências de tamanho, desempenho, confiabilidade e custo dos dispositivos IoT mais avançados. Estas tecnologias incluem: Interconexão de alta densidade (HDI); Micro via; Módulos multi-chip (MCMs); Package-on-package (PoP); Dentre outros. Como o nome indica, as placas de circuito impresso HDI permitem uma maior densidade de componentes, permitindo utilizar dispositivos mais compactos em uma pequena área de placa de circuito, podendo ser utilizadas na maior parte dos dispositivos IoT. As placas de circuito impresso HDI também são uma ótima opção para menor consumo de energia e melhor desempenho elétrico. Quando os componentes são colocados em distâncias mais curtas resultam em um melhor desempenho elétrico, portanto, um menor consumo de energia. Além disso, as placas de circuito impresso HDI requerem um número reduzido de materiais devido a sua alta densidade, resultando em menor custo de produção. Já as micro vias, são furos extremamente pequenos feitos a laser que permitem que conexões elétricas sejam feitas entre as camadas de uma placa de circuito flexível ou rígido-flexível de várias camadas. Como elas são consideravelmente menores do que as vias de placas regulares que vão de cima para baixo de uma placa, as micro vias conservam uma quantidade significativa de PCBs IoT, e assim, aumentam a sua confiabilidade. A utilização de micro vias requer menos espaço na placa, além de liberar a camada superior e inferior, permitindo a colocação de mais componentes, liberando assim espaços valiosos na placa. Temos também os módulos multi-chip ou MCMs. A forma permanece a mesma que em um circuito integrado convencional (CI). Entretanto, a tecnologia avançou tanto nos últimos anos que os fabricantes de chips estão colocando vários CIs em uma única matriz ou chip de silício. Aqui novamente, são implantados circuitos mais complexos e poderosos em componentes cada vez menores, para atender às exigências dos clientes finais IoT. A fixação direta da matriz também está começando a entrar em cena. Isto significa que um chip, sem sua embalagem convencional de dispositivos, é colocado diretamente sobre a placa de circuito impresso IoT, usando técnicas de colagem. Há ainda o PoP ou Package-on-package, que os fabricantes de chips usam para empilhar um chip embalado em cima de outro, para conservar a área da placa. Resumindo, podemos constatar que as tecnologias em PCBs com enfoque na IoT estão progredindo exponencialmente, com o intuito de entregar ao cliente final IoT a melhor qualidade e confiabilidade possível, além de estruturas de custo bem planejadas e com preços competitivos. Quer saber mais sobre Placas Eletrônicas, Testes Automatizados e Jigas de Teste? Acesse já o nosso site! https://www.engenhariahibrida.com.br/ Fonte: https://www.techtarget.com/

Redução de custos: A automação proporcionada pelos gravadores de firmware reduz a necessidade de programação

Em 1925, Charles Ducas, descobriu que se depositasse um pouco de tinta condutiva sobre um substrato isolante, obteria um fenômeno nomeado 'Circuito Impresso'. Em 1936, o engenheiro austríaco Paul Eisler, desenvolveu a primeira placa eletrônica a partir do design de circuito de Charles Ducas, para operar um sistema de rádio. As primeiras PCB’s propriamente, foram produzidas por volta de 1943, sendo inicialmente desenvolvidas para fins militares. Os militares precisavam delas para seus rádios de comunicação, para melhorar o contato em situações cruciais. Quer saber mais sobre Placas Eletrônicas, Testes Automatizados e Jigas de Teste? Acesse já o nosso site! https://www.engenhariahibrida.com.br/

A Amazon é uma das maiores empresas de comércio eletrônico do mundo, e é muito conhecida por sua eficiência em logística e entrega rápida. Grande parte desse sucesso se deve à sua avançada gestão de estoque e às tecnologias inovadoras que utiliza na separação dos pedidos, desde Inteligência Artificial, Machine Learning, Visão Computacional e muito mais! Neste post, vamos explorar o sistema de gestão de estoque da Amazon e as tecnologias que tornam esse processo tão eficiente. Gestão de Estoque Eficiente A Amazon adota uma abordagem altamente sofisticada para gerenciar seu estoque, combinando dados, relatórios e tecnologia para otimizar a disponibilidade de produtos e minimizar o tempo de espera para os clientes. A empresa usa um algoritmo de previsão de demanda alimentado por inteligência artificial, que leva em consideração diversos fatores, como histórico de vendas, tendências de mercado, eventos sazonais e até mesmo o clima. Com base nessas previsões, a Amazon mantém centros de distribuição estrategicamente localizados, nos quais são armazenados os produtos. Esses centros são projetados de forma a maximizar a eficiência operacional, minimizando o tempo necessário para encontrar e enviar os itens aos clientes. Separação de Pedidos Tecnológica Robôs A Amazon é famosa por seu uso de robôs nos centros de distribuição. Os robôs, conhecidos como "drive units" ou "drives", deslocam-se por entre as prateleiras, coletando os produtos para a separação dos pedidos. Esses robôs são guiados por um sistema de gerenciamento centralizado que rastreia a localização de cada item no estoque. Com essa abordagem, a Amazon reduz significativamente o tempo necessário para encontrar os produtos, aumentando a velocidade de processamento dos pedidos. Sistemas de Transporte Automatizados Para agilizar ainda mais o processo de separação de pedidos, A Amazon utiliza sistemas de transporte automatizados, como esteiras, carrinhos automatizados e braços robóticos. Esses sistemas movem os produtos dos robôs de coleta para as estações de embalagem e envio, eliminando a necessidade de transporte manual e reduzindo o tempo de espera. Machine Learning e Visão Computacional A Amazon utiliza algoritmos de machine learning e tecnologias de visão computacional para identificar e rastrear os produtos em seus centros de distribuição. Isso permite que a empresa monitore o estoque em tempo real, evitando erros de contagem e garantindo uma visão precisa da disponibilidade dos produtos. 'Picking' por Zonas A Amazon também adota uma estratégia de 'picking' por zonas em seus centros de distribuição. Em vez de os funcionários percorrerem todo o armazém para coletar os itens de um pedido, eles são designados a uma zona específica, onde coletam apenas os produtos dessa área. Isso reduz a distância percorrida e aumenta a eficiência do processo. A gestão de estoque e as tecnologias de separação de pedidos da Amazon são essenciais para sua eficiência operacional e entrega rápida. Por meio do uso de algoritmos avançados, robôs, sistemas automatizados, tecnologias de inteligência artificial e muitas outras, a empresa consegue otimizar seus processos, garantir a disponibilidade de produtos e reduzir o tempo de espera para os clientes. A constante inovação e investimento em tecnologia são fundamentais para o sucesso logístico da Amazon, tornando-a uma referência no setor de e-commerce. Quer saber mais sobre Inovação e Tecnologia? Acesse já o nosso site e fique por dentro das novidades! https://www.engenhariahibrida.com.br/

Neste post discutiremos como funciona o CLP e como ele pode ser utilizado na automação industrial. É mais utilizada em aplicações onde a sequência de eventos é importante, como em sistemas de automação Ao entender como os CLPs funcionam, engenheiros e técnicos podem tornar seus sistemas de automação industrial Nós da Engenharia Híbrida somos especialistas em Automação Industrial e temos a solução ideal para o Acesse já o nosso site e solicite seu orçamento: https://www.engenhariahibrida.com.br/automacao

A inteligência artificial (IA) é uma força revolucionária em diversos setores, e a agricultura não é exceção. Com avanços significativos em algoritmos de aprendizado de máquina, análise de dados e poder de processamento, a IA está sendo aplicada de várias maneiras para melhorar a eficiência, a produtividade e a sustentabilidade na agricultura. Neste post, vamos explorar como a IA está transformando o setor agrícola, além de entender por meio de exemplos concretos como é feita a sua aplicação. Otimização de cultivos Um dos principais benefícios da IA na agricultura é a capacidade de otimizar o cultivo de plantas. Com sensores inteligentes, drones e análise de imagens de satélite, a IA pode coletar dados precisos sobre as condições do solo, clima e crescimento das plantas. Esses dados são então processados por algoritmos de IA para fornecer informações valiosas, como a quantidade ideal de água e nutrientes necessários para cada planta. Isso permite que os agricultores ajustem as práticas agrícolas em tempo real, resultando em um uso mais eficiente dos recursos e um aumento da produtividade. Exemplo: A empresa Blue River Technology desenvolveu um sistema chamado "See & Spray" que usa câmeras e IA para identificar ervas daninhas em tempo real. O sistema pulveriza seletivamente herbicidas apenas nas plantas indesejadas, reduzindo significativamente o uso de produtos químicos e os custos associados. Monitoramento de pragas e doenças A IA também desempenha um papel crucial no monitoramento e na detecção de pragas e doenças nas plantações. Algoritmos de IA podem analisar grandes volumes de dados, como imagens e padrões climáticos, para identificar precocemente a presença de pragas ou doenças que possam prejudicar as plantas. Isso permite que os agricultores ajam rapidamente, implementando estratégias de controle direcionadas e reduzindo o impacto negativo dessas ameaças. Exemplo: A startup britânica Plantix desenvolveu um aplicativo móvel que utiliza IA para identificar doenças e pragas em plantas com base em imagens. Os agricultores podem tirar fotos das plantas afetadas, e o aplicativo usa algoritmos de IA para fornecer diagnósticos precisos e recomendações de tratamento. Agricultura de precisão A agricultura de precisão é um conceito que se baseia na coleta de dados detalhados sobre cada aspecto de uma fazenda, desde a qualidade do solo até as necessidades nutricionais das plantas. A IA desempenha um papel fundamental na interpretação desses dados e na geração de insights acionáveis para melhorar a tomada de decisões agrícolas. Além disso, a IA pode ser integrada a máquinas agrícolas autônomas, permitindo que elas tomem decisões em tempo real com base nos dados coletados. Exemplo: A empresa John Deere desenvolveu tratores equipados com IA e sensores que podem analisar os dados do solo enquanto aram o campo. Com base nesses dados, o trator pode ajustar automaticamente a profundidade de aração para otimizar a qualidade do solo, reduzindo a compactação e aumentando a produtividade. Conclusão A inteligência artificial está desempenhando um papel transformador na agricultura, proporcionando uma abordagem mais precisa e eficiente para a produção de alimentos. Com sua capacidade de coletar, analisar e interpretar grandes volumes de dados, a IA está permitindo que os agricultores tomem decisões inteligentes, otimizem o uso de recursos e reduzam os impactos negativos no meio ambiente. À medida que a tecnologia continua a avançar, podemos esperar que a IA desempenhe um papel ainda maior na revolução da agricultura, tornando-a mais sustentável e resiliente no futuro. Quer saber mais sobre Inovação e Tecnologia? Acesse já o nosso site e fique por dentro das novidades! https://www.engenhariahibrida.com.br/

temperatura e umidade do solo dos campos de cultivo usando sensores conectados, além de auxiliarem na automação

Jiga de Testes CNC Automatizada para realizar testes em placas eletrônicas de circuito impresso. Possui capacidade de testes de até 20.000 placas por turno. A Jiga foi desenvolvida seguindo os mais rígidos padrões de qualidade e precisão. Observando as normas de segurança: NR-12 NR-10 NBR ISO 13849 ABNT ISO 10218-1 ABNT ISO 10218-2 ISO/TS 15066 Como funciona? Jiga CNC 3 eixos, sendo dois eixos móveis Y e Z, e um eixo fixo X. A movimentação da mesa configura o eixo Y, esta se movimenta para frente e para trás, e tem o objetivo de posicionar-se sob o portal. No portal temos o eixo Z, este por sua vez tem o objetivo de movimentar a Placa das Agulhas para cima e para baixo, a fim de fazer o contato das agulhas com as PCBs a serem testadas, e voltar a subir, deixando livre a movimentação da mesa no eixo Y. O equipamento é equipado com Cortina Laser que previne esmagamentos, e possui botão de emergência. Quer conhecer mais sobre os nossos projetos? Acesse já o nosso site: https://www.engenhariahibrida.com.br/ Temos a solução ideal para a sua necessidade!