Defesa de Doutoramento

Aproxima-se a minha defesa de Tese... é já na terça-feira, dia 17 de Junho de 2014, às 10:00 no Anfiteatro PA-3 (Piso -1 do Pavilhão de Matemática) do IST.

Descoberta de dados RFID de forma escalável e segura

Os sistemas ERP (Enterprise Resources Planning) e SCM (Supply Chain Management) trouxeram grandes melhorias ao funcionamento das cadeias de fornecimento. Para continuar a melhorar é necessária uma maior ligação entre os mundos virtual e físico. Aqui, as tecnologias de identificação automática por rádio-frequência (RFID), permitem que dados de identificação de objectos físicos etiquetados possam ser recolhidos continuamente por leitores instalados em localizações relevantes (fábricas, armazéns, centros de distribuição, etc). Os dados são guardados e geridos por sistemas de rastreabilidade que permitem dar resposta a interrogações, tais como Localizar e Rastrear.

Um sistema de rastreabilidade prático deve tratar os problemas da escalabilidade e da visibilidade dos dados. O sistema deve ter um desempenho adequado ao número de objectos físicos que circulam na cadeia de fornecimento; e deve proteger os dados de negócio de acessos não autorizados.

As contribuições originais desta dissertação são as ferramentas de avaliação quantitativa, que permitem a comparação de sistemas de rastreabilidade para diversos cenários de cadeias de fornecimento; e uma linguagem de autorização que pode ser usada para definir e aplicar políticas de restrição da visibilidade de dados. Os resultados são ilustrados com exemplos de várias indústrias e com um caso de estudo da indústria Farmacêutica.

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Scalable and secure RFID data discovery

The combined use of Enterprise Resources Planning (ERP) and Supply Chain Management (SCM) systems has greatly improved the efficiency of supply chains. Further improvements require a deeper connection between the virtual and physical worlds. Automatic Identification technologies, like radio-frequency identification (RFID), allow identification data about tagged physical objects to be collected continuously by readers deployed across locations in the supply chain. This data is stored and managed using traceability systems to allow efficient answers to traceability queries, like Track and Trace.

A practical traceability system should address both the scale and data visibility problems. The system should perform adequately for the number of physical objects flowing in the supply chain; and it should protect the sensitive business data from unauthorized access.

The original contributions of this dissertation are a quantitative assessment framework, called TrakChain, that compares traceability systems for given supply chain scenarios; and a supply chain authorization language that can be used to define and enforce data visibility restriction policies. The results are illustrated with examples from several industries and a case study in the Pharmaceutical supply chain.