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http://hdl.handle.net/10362/138798| Título: | An automated system for monitoring and control classic cars’ restorations |
| Autor: | Pereira, Diogo Saraiva Cavalheiro Neves |
| Orientador: | Amaral, Vasco Abreu, Fernando |
| Palavras-chave: | Internet of Things Sensors Industrial Internet of Things Data processing Classic Cars Restoration Industry 4.0 |
| Data de Defesa: | Jan-2022 |
| Resumo: | The lack of information during car restorations is incompatible with the digital transfor-
mation currently taking place worldwide, Industry 4.0. In the context of classic vehicles,
when dealing with values in the order of hundreds of thousands, or even millions, it
is important to ensure the authenticity of the vehicle after restoration and to maintain
a constant connection with the owners, especially in situations where vehicles are sent
abroad to be restored.
The authenticity of classic cars is done through a certification that ensures the quality
and legitimacy of the restoration process, which can be time-consuming and tedious for
both the certifying authority and the workshop workers. Our goal is then to facilitate this
process by automatically identifying the different restorations performed on classic cars
and, at the same time, to share this information with the owners, keeping them aware of
any intervention made on their cars.
In this work, we present a prototype that allows the identification of restoration pro-
cesses, an internal location system for the workshop, a system in charge of transforming
data from the prototype into restoration events and a web application that serves as an
interface for the users of the system, all supported by an Internet of Things (IoT) system
designed to meet its requirements.
The knowledge obtained through bibliographic research, as well as the structuring
of the development plan for this solution, allowed for greater organisation and better
decision making, crucial steps for the success of this project that aims, in essence, to
digitally transform a successful car restoration workshop. A falta de informação existente durante o restauro de automóveis clássicos é incompa- tível com a transformação digital atualmente em curso em todo o mundo, a Indústria 4.0. No contexto dos veículos clássicos, quando se trata de valores da ordem das cente- nas de milhares, ou mesmo milhões, é importante assegurar a autenticidade do veículo após o restauro e manter uma ligação constante com os proprietários, especialmente nas situações em que os veículos são enviados para o estrangeiro para serem restaurados. A autenticidade dos automóveis clássicos é feita através de uma certificação que as- segura a qualidade e legitimidade do restauro, um processo que pode ser demorado e enfadonho tanto para a autoridade certificadora como para os trabalhadores da oficina. O nosso objectivo é então, facilitar este processo através da identificação automática das diferentes reparações efectuadas em automóveis clássicos e, ao mesmo tempo, partilhar esta informação com os proprietários, mantendo-os conscientes de qualquer intervenção feita nos seus automóveis. Neste trabalho, apresentamos um protótipo que nos ajuda na identificação dos proces- sos de restauro, um sistema de localização interna para a oficina, um sistema encarregue de converter dados do protótipo para eventos de restauro e uma aplicação web que serve de interface para os utilizadores do sistema, tudo isto apoiado por um sistema IoT conce- bido para satisfazer os seus requisitos. Os conhecimentos obtidos através da investigação bibliográfica, bem como a estrutu- ração do plano de desenvolvimento desta solução, permitiram uma maior organização e uma melhor tomada de decisões, passos cruciais para o sucesso deste projecto que visa, na sua essência, transformar digitalmente uma oficina de restauro de automóveis com sucesso. |
| URI: | http://hdl.handle.net/10362/138798 |
| Designação: | MASTER IN COMPUTER SCIENCE |
| Aparece nas colecções: | FCT: DI - Dissertações de Mestrado |
Ficheiros deste registo:
| Ficheiro | Descrição | Tamanho | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| Pereira_2022.pdf | 17,99 MB | Adobe PDF | Ver/Abrir |
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