OCL - Oracle Cloud Logistics

Estudo de Caso: Implementação de RFID na Indústria de Logística com Oracle Cloud e Inteligência Artificial Contexto A empresa de logística "LogiCorp" enfrenta desafios significativos relacionados ao gerenciamento de inventário e rastreamento de produtos. Para melhorar a eficiência e atender à crescente demanda do mercado, a LogiCorp decide implementar uma solução de RFID integrada à Oracle Cloud e utilizar inteligência artificial para otimização.

Desafios Rastreamento Ineficiente: O rastreamento manual dos produtos resultava em erros e perdas, aumentando os custos operacionais. Visibilidade Limitada: A falta de visibilidade em tempo real sobre os estoques dificultava a tomada de decisões rápidas. Análise de Dados: A empresa precisava de insights para prever a demanda e otimizar os níveis de estoque.

Solução Proposta Implementação de uma solução de RFID integrada com Oracle Cloud e inteligência artificial, utilizando as seguintes etapas:

Infraestrutura de RFID: Instalação de etiquetas RFID em todos os produtos. Leitores RFID são posicionados em pontos estratégicos, como entradas e saídas do armazém. Integração com Oracle Cloud:

Uso do Oracle IoT Cloud para conectar leitores RFID à nuvem, permitindo a coleta em tempo real dos dados de rastreamento. Implementação de Oracle Analytics para análise de dados e geração de relatórios sobre o movimento de produtos. Inteligência Artificial:

Desenvolvimento de modelos de machine learning para análise preditiva, utilizando dados históricos de vendas e tendências para prever a demanda futura. Aplicação de algoritmos de aprendizado para identificar padrões de consumo, permitindo a automação do reabastecimento e a otimização dos níveis de estoque.

Desenvolvimento de Aplicações: Criação de um aplicativo personalizado na plataforma Oracle Cloud, que permite à equipe de logística monitorar estoques, prever necessidades e identificar padrões de consumo. Análise Preditiva: Utilização de algoritmos de machine learning para prever a demanda com base em dados históricos, permitindo ajustes na gestão de estoques e melhorando a eficiência operacional. Resultados Aumento da Precisão: A implementação do RFID resultou em um aumento de 30% na precisão do rastreamento de produtos, reduzindo perdas e melhorando a eficiência operacional. Visibilidade em Tempo Real: A integração com Oracle Cloud proporcionou visibilidade em tempo real dos níveis de estoque, permitindo decisões rápidas e informadas. Eficiência Operacional: A automação do processo de rastreamento e a previsão de demanda reduziram o tempo de operação em 40%, permitindo que a equipe se concentrasse em tarefas mais estratégicas. Melhoria nas Previsões: As análises preditivas permitiram à LogiCorp prever necessidades de estoque com maior precisão, resultando em uma redução de 25% nos custos de armazenamento. Aprimoramento na Tomada de Decisões: A inteligência artificial forneceu insights valiosos, permitindo decisões mais informadas e proativas.

Conclusão A implementação da solução de RFID integrada à Oracle Cloud, combinada com inteligência artificial, transformou a operação da LogiCorp. A abordagem não apenas resolveu desafios críticos, mas também melhorou a eficiência e a precisão na gestão de inventário, proporcionando uma vantagem competitiva no mercado.

Projeto de Rastreamento RFID com Integração de Nuvem e Inteligência Artificial Este projeto abrange a implementação de uma solução de rastreamento RFID integrada à Oracle Cloud e inteligência artificial. Ele inclui a configuração de um backend em Java Spring Boot com autenticação, um frontend em React, a integração com bancos de dados usando Oracle cloud e Azure cloud, além da utilização de Docker e Kubernetes para gerenciamento de microserviços.

/projeto-rfid |-- /backend | |-- /src | | |-- /main | | | |-- /java | | | | |-- /com | | | | |-- /exemplo | | | | |-- RfidTag.java | | | | |-- RfidTagController.java | | | | |-- RfidTagService.java | | | | |-- SecurityConfig.java | | | | |-- PredictionController.java | | | | |-- PredictionService.java | | | |-- /resources | | | |-- application.properties | |-- pom.xml |-- /frontend | |-- /src | | |-- App.js | |-- package.json |-- /terraform | |-- oracle.tf | |-- azure.tf |-- /docker | |-- Dockerfile |-- /kubernetes | |-- deployment.yaml | |-- service.yaml

1. Configuração do Backend (Spring Boot) Dependências no pom.xml xml Copiar código

org.springframework.boot spring-boot-starter-web org.springframework.boot spring-boot-starter-security org.springframework.boot spring-boot-starter-data-jpa com.oracle.database.jdbc ojdbc8 org.springframework.boot spring-boot-starter-validation Modelo RFID java Copiar código import javax.persistence.*; import javax.validation.constraints.NotNull; import java.time.LocalDateTime;

@Entity public class RfidTag { @Id @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY) private Long id;

@NotNull
private String tagId;

@NotNull
private String productName;

@NotNull
private String location;

private LocalDateTime lastScanned;

// Getters and Setters

} Repositório RFID java Copiar código import org.springframework.data.jpa.repository.JpaRepository; import org.springframework.stereotype.Repository;

import java.util.List;

@Repository public interface RfidTagRepository extends JpaRepository<RfidTag, Long> { List findByLocation(String location); } Serviço RFID java Copiar código import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.List;

@Service public class RfidTagService { @Autowired private RfidTagRepository rfidTagRepository;

public List<RfidTag> getAllTags() {
    return rfidTagRepository.findAll();
}

public RfidTag updateTag(RfidTag tag) {
    return rfidTagRepository.save(tag);
}

} Controlador RFID java Copiar código import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.web.bind.annotation.*;

import java.util.List;

@RestController @RequestMapping("/api/rfid") public class RfidTagController { @Autowired private RfidTagService rfidTagService;

@GetMapping
public List<RfidTag> getAllTags() {
    return rfidTagService.getAllTags();
}

@PostMapping("/update")
public RfidTag updateTag(@RequestBody RfidTag tag) {
    return rfidTagService.updateTag(tag);
}

} Configuração de Segurança java Copiar código import org.springframework.context.annotation.Configuration; import org.springframework.security.config.annotation.web.builders.HttpSecurity; import org.springframework.security.config.annotation.web.configuration.EnableWebSecurity; import org.springframework.security.config.annotation.web.configuration.WebSecurityConfigurerAdapter;

@Configuration @EnableWebSecurity public class SecurityConfig extends WebSecurityConfigurerAdapter { @Override protected void configure(HttpSecurity http) throws Exception { http .csrf().disable() .authorizeRequests() .antMatchers("/api/rfid/**").authenticated() .and() .httpBasic(); } }

2. Configuração do Frontend (React) Componente Principal jsx Copiar código import React, { useEffect, useState } from 'react'; import axios from 'axios';

function App() { const [tags, setTags] = useState([]);

useEffect(() => {
    fetchTags();
}, []);

const fetchTags = async () => {
    const response = await axios.get('/api/rfid');
    setTags(response.data);
};

const handleUpdate = async (tag) => {
    await axios.post('/api/rfid/update', tag);
    fetchTags();
};

return (
    <div>
        <h1>Rastreamento RFID</h1>
        <ul>
            {tags.map(tag => (
                <li key={tag.id}>
                    {tag.productName} - {tag.location}
                    <button onClick={() => handleUpdate({ ...tag, location: "Novo Local" })}>Atualizar Local</button>
                </li>
            ))}
        </ul>
    </div>
);

}

export default App;

3. Integração com Oracle Cloud usando Terraform Script Terraform para Oracle Cloud hcl Copiar código provider "oci" { region = "us-phoenix-1" }

resource "oci_database_db_system" "example" {

Configuração do DB System da Oracle

}

resource "oci_database_database" "example" {

Configuração do banco de dados na instância

} 4. Microserviços com Docker Dockerfile dockerfile Copiar código FROM openjdk:11-jre-slim COPY target/myapp.jar app.jar ENTRYPOINT ["java", "-jar", "/app.jar"] 5. Kubernetes para Gerenciamento Configuração do Deployment yaml Copiar código apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: rfid-service spec: replicas: 3 selector: matchLabels: app: rfid-service template: metadata: labels: app: rfid-service spec: containers: - name: rfid-service image: mydockerhub/rfid-service:latest ports: - containerPort: 8080 6. Load Balancer yaml Copiar código apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: rfid-service spec: type: LoadBalancer ports:

• port: 80 targetPort: 8080 selector: app: rfid-service

7. Configuração de Bancos de Dados Banco de Dados Azure com Terraform hcl Copiar código provider "azurerm" { features {} }

resource "azurerm_sql_server" "example" {

Configuração do servidor SQL do Azure

}

resource "azurerm_sql_database" "example" {

Configuração do banco de dados

} 8. Integração de Inteligência Artificial Exemplo de Análise Preditiva java Copiar código import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.web.bind.annotation.*;

@RestController @RequestMapping("/api/predict") public class PredictionController { @Autowired private PredictionService predictionService;

@GetMapping("/demand")
public PredictionResult predictDemand(@RequestParam String productId) {
    return predictionService.predictDemand(productId);
}

} Serviço de Previsão java Copiar código import org.springframework.stereotype.Service;

@Service public class PredictionService { public PredictionResult predictDemand(String productId) { // Implementação da lógica de previsão usando um modelo de ML return new PredictionResult(...); } }