Visão Geral

O curso Mojo para IoT Industrial (IIoT) foi desenvolvido para capacitar profissionais no uso da linguagem Mojo no desenvolvimento de soluções industriais conectadas, com foco em alto desempenho, confiabilidade, baixa latência e integração com ambientes industriais críticos.

O treinamento aborda a aplicação do Mojo em cenários de automação industrial, monitoramento em tempo real, edge computing, integração com sensores industriais, protocolos de comunicação, processamento de dados em borda e interoperabilidade com sistemas corporativos e plataformas industriais. O curso enfatiza boas práticas de programação de sistemas, controle de recursos, segurança e escalabilidade em ambientes IIoT.

Objetivo

Após realizar este curso Mojo para IoT Industrial (IIoT), você será capaz de desenvolver aplicações industriais de alto desempenho utilizando a linguagem Mojo, implementar processamento de dados em tempo real na borda, integrar sensores e dispositivos industriais, trabalhar com protocolos de comunicação IIoT, otimizar uso de recursos, garantir segurança e confiabilidade, além de integrar soluções IIoT com sistemas industriais e plataformas corporativas.

Publico Alvo

Este curso é indicado para:

• Engenheiros de Automação Industrial
• Desenvolvedores de Software Industrial
• Engenheiros de Sistemas Embarcados
• Engenheiros de IoT e IIoT
• Profissionais de Manufatura Avançada
• Engenheiros de Edge Computing
• Integradores de sistemas industriais

Pre-Requisitos

•  
• Conhecimentos básicos de programação
• Experiência com Python
• Noções de automação industrial
• Conhecimento básico de redes industriais é desejável
•  

Materiais

Conteúdo Programatico

Module 1 – Introduction to Industrial IoT and Mojo

1. Overview of Industrial IoT (IIoT)
2. Role of high-performance languages in IIoT
3. Why Mojo for industrial environments
4. Typical IIoT architectures

Module 2 – Mojo Fundamentals for Industrial Applications

1. Mojo syntax and programming model
2. Data types and control structures
3. Functions and modules
4. Error handling concepts

Module 3 – Industrial Data Acquisition

1. Sensor data acquisition principles
2. Working with industrial signals
3. Data sampling and buffering
4. Real-time data processing

Module 4 – Industrial Communication Protocols

1. Overview of industrial protocols
2. OPC UA concepts
3. MQTT for IIoT
4. REST and industrial gateways

Module 5 – Edge Computing with Mojo

1. Edge computing architectures
2. Running Mojo on edge devices
3. Low-latency data processing
4. Resource optimization strategies

Module 6 – Performance, Memory and Reliability

1. Memory management strategies
2. Writing deterministic code
3. Fault tolerance and resilience
4. Watchdog and recovery concepts

Module 7 – Interoperability with Python and Legacy Systems

1. Integrating Mojo with Python applications
2. Using existing industrial Python libraries
3. Interfacing with legacy systems
4. Data normalization and transformation

Module 8 – Security in Industrial IoT

1. Security challenges in IIoT
2. Secure communication principles
3. Authentication and authorization
4. Secure data handling at the edge

Module 9 – Deployment, Monitoring and Maintenance

1. Deploying Mojo applications in industrial environments
2. Monitoring and logging strategies
3. Remote updates and maintenance
4. Diagnostics and troubleshooting

Module 10 – Industrial Use Cases and Best Practices

1. Smart factory scenarios
2. Predictive maintenance use cases
3. Real-time monitoring systems
4. Best practices for industrial-grade solutions