A Indústria 4.0 representa a quarta revolução industrial, caracterizada pela integração de tecnologias avançadas como Internet das Coisas (IoT), inteligência artificial (IA), computação em nuvem, e automação em processos industriais. No contexto do ambiente Windows, essas tecnologias são aplicadas para otimizar operações, aumentar a eficiência e reduzir custos.

Exemplos:

1. Automação de Tarefas com PowerShell O PowerShell é uma ferramenta poderosa no Windows para automatizar tarefas repetitivas, como gerenciamento de sistemas e configuração de rede. Veja um exemplo de script PowerShell que pode ser usado para monitorar o uso de CPU em tempo real:

   Get-Counter -Counter "\Processor(_Total)\% Processor Time" -SampleInterval 5 -MaxSamples 3

   Este comando coleta dados sobre o uso do processador a cada 5 segundos, por 3 vezes, permitindo que um engenheiro de sistemas monitore a carga do sistema e faça ajustes conforme necessário.

2. Gerenciamento de Dispositivos IoT No ambiente Windows, o gerenciamento de dispositivos IoT pode ser facilitado através do Azure IoT Hub. Este serviço permite conectar, monitorar e gerenciar bilhões de dispositivos IoT. Aqui está um exemplo de como registrar um dispositivo IoT usando o Azure CLI no Windows:

   az iot hub device-identity create --hub-name {YourIoTHubName} --device-id MyDevice

   Este comando cria um novo dispositivo chamado "MyDevice" no seu IoT Hub, permitindo que ele comece a enviar dados para a nuvem.

3. Análise de Dados com Python no Windows A análise de dados é uma parte crucial da Indústria 4.0. No Windows, você pode usar Python para analisar grandes volumes de dados. Aqui está um exemplo de como usar Python para ler um arquivo CSV e calcular a média de uma coluna:

   import pandas as pd
   
   # Carregar dados do arquivo CSV
   data = pd.read_csv('dados.csv')
   
   # Calcular a média da coluna 'valor'
   media = data['valor'].mean()
   
   print(f"A média é: {media}")

   Este script utiliza a biblioteca Pandas para manipular dados, uma ferramenta essencial para engenheiros de sistemas que trabalham com grandes conjuntos de dados.