PPG.EGPSA/ITEGAM

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A comunidade dispõe da produção técnica e científica do Programa de Pós-graduação em Engenharia, Gestão de Processos, Sistema e Ambiental (PPG.EGPSA) do Instituto de Tecnologia e Educação Galileo da Amazônia (ITEGAM), fruto da atividade de pesquisa e desenvolvimento (P&D). É possível acessar os trabalhos de conclusão do programa de pós-graduação, artigos e livros vinculados a pesquisa, desenvolvimento, inovação e extensão.

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    Developing an AMR Prototype with Processing Offloading Using 5G Servers for Industry 4.0
    (Instituto de Tecnologia e Educação Galileo da Amazônia, 2024) COSTA, Gledyson Cidade da; RODRÍGUEZ, Carlos Manoel Taboada; LEITE, Jandecy Cabral; LEITE, Jandecy Cabral
    This article addresses the development of an Autonomous Mobile Robot (AMR) prototype with processing offloading using 5G servers, aiming at industrial automation in Industry 4.0. The proposed solution transfers complex computational tasks to external servers, leveraging the high speed and low latency of the 5G network. The system integrates technologies such as IoT, cyber-physical systems (CPS), edge computing, and artificial intelligence, improving the efficiency and flexibility of industrial processes. The results indicate that offloading via 5G significantly improves the performance of AMRs, reducing energy consumption and maintenance costs, while increasing the durability of components.
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    Developing An AMR Prototype With Processing Offloading Using 5G Servers For Industry 4.0
    (Instituto de Tecnologia e Educação Galileo da Amazônia, 2024-09-01) COSTA, Gledyson Cidade da; RODRÍGUEZ, Carlos Manoel Taboada; LEITE, Jandecy Cabral
    This study explores the development of an autonomous mobile robot (AMR) prototype with processing offloading using 5G servers for Industry 4.0. The goal is to improve AMR performance by reducing the computational load on the robot and optimizing energy efficiency. The developed architecture integrates the AMR with the 5G infrastructure, distributing processing between the robot and external servers, enabling real-time response. The results show that this approach improves AMR navigation and efficiency in industrial environments.