Resumen

El novedoso paradigma del Internet de las Cosas (IoT) está ganando reconocimiento en los numerosos escenarios que promueven la presencia omnipresente de cosas inteligentes a nuestro alrededor a través de su aplicación en diversas áreas de la sociedad, que incluyen el transporte, la sanidad, las industrias y la agricultura. Una más de estas aplicaciones es en la oficina inteligente para controlar la salud de los dispositivos a través del aprendizaje automático (ML) que hace que el equipo sea más eficiente al permitir el seguimiento en tiempo real de su salud. Garantiza el confort interior según la satisfacción del usuario, ya que hace hincapié en la predicción de fallos en dispositivos de la vida real. La identificación temprana de varios tipos de fallos en los dispositivos IoT es el requisito clave en las oficinas inteligentes. Los dispositivos IoT se están convirtiendo en omnipresentes y proporcionan un asistente para supervisar una oficina que está regulada por ML y los datos recibidos de los sensores se almacenan en la nube. Un sistema recomendador facilita la selección de una solución adecuada para los fallos en los dispositivos habilitados para IoT con el fin de mitigar los fallos. La arquitectura propuesta en este trabajo se utiliza para monitorizar todos y cada uno de los aparatos de oficina conectados mediante tecnología IoT utilizando la técnica ML, y el sistema recomendador se utiliza para recomendar soluciones para patrones de fallos sin mucha intervención humana. El sensor de movimiento ultrasónico se utiliza para obtener la información de la disponibilidad de los empleados en los cubículos y los datos se envían a la nube a través del módulo WiFi. El ATmega8 se utiliza para controlar los aparatos eléctricos en el entorno de oficina. La importancia de este trabajo es prever los fallos en los aparatos IoT que tendrán un impacto en la vida y la fiabilidad de los aparatos IoT. El objetivo principal es diseñar un prototipo de oficina inteligente utilizando IoT que pueda controlar y automatizar los dispositivos del lugar de trabajo y predecir si el dispositivo necesita reparación o sustitución, reduciendo así la carga general sobre el empleado y ayudando a aumentar la salud física y mental de la persona.

• Materias:Insuficiencia cardíaca Plataforma de servicios Filtro de orden óptimo Características clínicas Osteoporosis
• Subjects:Heart failure Platform services Optimal order filtering Clinical features Osteoporosis
• Palabras claves:fallos, dispositivos, sistema de recomendación, oficina inteligente, más aplicaciones de este tipo, mucha intervención humana, sensor de movimiento ultrasónico, IoT, ML, nube
• Keywords:faults, devices, recommender system, smart office, more such application, much human intervention, ultrasonic motion sensor, IoT, ML, cloud