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Sistema integrado de análise e predição de indicadores de desempenho de um processo industrial

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dc.contributor.advisor1Fernandes Júnior, Renato Ferreira
dc.contributor.advisor1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4795351A9pt_BR
dc.contributor.referee1Morais, Josué Silva
dc.contributor.referee2Santos, Renato Carrijo
dc.creatorMorais, Bruna Corrêa
dc.date.accessioned2020-01-02T13:41:19Z
dc.date.available2020-01-02T13:41:19Z
dc.date.issued2019-12-11
dc.description.abstractThis paper presents the construction of an integrated system for analysis and prediction of indicators related to an industrial process, which aims to support decision making in the business environment, based on historical data. The developed system uses the concepts of Business Intelligence for the construction of interactive dashboards, and Machine Learning for modeling predictive algorithms capable of anticipating possible deviations in the finished product. For this, a real system was built using OPC, SQL Server and Power BI technologies for monitoring and analysis. For machine learning, we used the K-NN classification model, using the Python language.The validation of the created tool is presented, besides the results obtained from its use in the proposed industrial environment.pt_BR
dc.description.degreenameTrabalho de Conclusão de Curso (Graduação)pt_BR
dc.description.resumoEste trabalho apresenta a construção de um sistema integrado de análise e predição de indicadores referentes a um processo industrial, o qual tem como objetivo suportar a tomada de decisão no ambiente empresarial, baseando-se em dados históricos. O sistema desenvolvido utilizou-se dos conceitos de Business Intelligence para a construção de dashboards interativos, e de Aprendizado de Máquinas para modelagem de algoritmos preditivos capazes de antecipar possíveis desvios no produto acabado. Para isso, foi utilizado um sistema real utilizando tecnologias OPC, SQL Server e Power BI para monitoramento e análises. Para o aprendizado de Máquinas, foi utilizado o modelo de classificação K-NN, através da linguagem Python. A validação da ferramenta criada é apresentada, além dos resultados obtidos de sua utilização no ambiente industrial proposto.pt_BR
dc.description.sponsorshipUFU - Universidade Federal de Uberlândiapt_BR
dc.identifier.citationMORAIS, Bruna Corrêa. Sistema integrado de análise e predição de indicadores de desempenho de um processo industrial. 2019. 90 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Controle e Automação) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2020.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufu.br/handle/123456789/28102
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândiapt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.courseEngenharia de Controle de Automaçãopt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/*
dc.sizeorduration90pt_BR
dc.subjectBusiness Intelligencept_BR
dc.subjectMonitoramentopt_BR
dc.subjectAnálisespt_BR
dc.subjectAprendizado de máquinaspt_BR
dc.subjectProcesso industrialpt_BR
dc.subjectPrediçãopt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIASpt_BR
dc.titleSistema integrado de análise e predição de indicadores de desempenho de um processo industrialpt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dspace.entity.typePublication

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