Ciências Exatas e da Terra
Ciência da Computação
Resumo
A rastreabilidade de dados na cadeia logística farmacêutica é uma exigência crescente em nível global, sendo essencial para assegurar a qualidade, segurança e conformidade dos medicamentos transportados. O presente projeto apresenta o ChainTracer 2, um sistema que integra tecnologias de registro distribuído (blockchain) e inferência fuzzy para avaliação adaptativa de riscos logísticos em tempo real. O objetivo central é fornecer uma solução de código aberto, modular e de baixo custo que permita o monitoramento contínuo de variáveis críticas como temperatura, umidade e geolocalização, com ênfase na detecção de anomalias e ameaças operacionais. A arquitetura do sistema combina sensores industriais, comunicação via MQTT, backend utilizando Java e Python e banco de dados baseado em blocos criptográficos validados com a função SHA‑256. Em paralelo, foi implementado um sistema de inferência fuzzy do tipo Mamdani, com variáveis de entrada como “probabilidade de falha”, “impacto” e “detectabilidade”, capazes de classificar o risco em níveis graduais, mesmo em cenários com dados incertos ou incompletos. A validação experimental do sistema ocorreu em ambiente de bancada com simulações de trajetos logísticos e condições ambientais diversas. Foram registradas até 100.000 transações sensoriais, com uso de disco inferior a 10 MiB, demonstrando eficiência em armazenamento. A lógica fuzzy apresentou tempo médio de inferência inferior a 1ms. A interface permite a visualização em tempo real dos blocos e dos níveis de risco calculados. Além da aplicação na indústria farmacêutica, há potencial de adaptação para outros setores críticos, como a logística de alimentos, vacinas e insumos biotecnológicos. O sistema está sendo projetado para futura integração com softwares corporativos, ampliando sua aplicabilidade e produção. O ChainTracer 2 diferencia-se por, além de implementar um sistema que garanta a integridade dos dados, utilizar também a inferência fuzzy para prever riscos.
Palavras-chave: Logística Farmacêutica, Lógica Fuzzy, Blockchain