Sistema de previsão e acompanhamento de projetos na indústria

• Autor(a) principal: Ribeiro, José Fernando Pereira
• Data de Publicação: 2022
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10400.22/22509
• topic: Modelos de previsão; Gestão de projetos; Machine learning; Rede neuronal artificial; Sistema de apoio à decisão; Informática

Competitividade é um termo muito presente nas empresas em diversos setores de atividade. Para manter níveis competitivos mais altos, a qualidade do produto e o atendimento ao cliente são imprescindíveis. Com efeito, ao estabelecer um contrato com um cliente que englobe uma entrega (produto físico ou software), é importante cumprir o contrato. Assim, um bom procedimento de previsão é um facilitador para garantir que o cronograma de entrega estabelecido seja executado sem atrasos. Com o desenvolvimento deste trabalho, o objetivo é aplicar técnicas de Inteligência Artificial para garantir as melhores previsões para cada etapa de produção da encomenda a ser fabricada. Posteriormente aplicar a gestão de projetos para aumentar o nível de gestão, planeamento e organização da empresa, de tal forma, que seja possível saber em que dia e hora cada etapa deve estar em produção. Deste modo, ao verificar a última etapa da encomenda é possível saber quando a encomenda estará completa. Através de um bom planeamento é possível aumentar o nível de confiança entre empresa e clientes. O sistema proposto, que está desenvolvido será aplicado em uma empresa metalúrgica, está subdividido em duas etapas principais: (i) sistema de previsão com modelos de Inteligência Artificial, como Redes Neurais Artificiais, para prever a duração das etapas, e (ii) integração da gestão de projetos que, a partir das previsões anteriores, cria um cronograma que garante a correta execução do projeto. De facto, através da fase (i), pode estimar-se a duração de todas as subtarefas do projeto e, em (ii) as subtarefas de todos os projetos são agendadas e os recursos são alocados. Considerando a quarta revolução da indústria que introduziu conceitos como a digitalização e sensorização (ou seja, utilização intensiva de sensores) existe um volume dados cada vez maior que implica uma maior capacidade de processamento. Sistemas de apoio à decisão que processem este conjunto de dados e providenciem informação precisa são, por este motivo, de extrema importância. A capacidade de automatizar tarefas é também uma vantagem competitiva. Para o desenvolvimento de sistemas inteligentes são utilizadas técnicas/algoritmos de Machine Learning de modo a extrair conhecimento dos dados armazenados. Pretende-se, deste modo, aplicar estes conceitos de extração e utilização de conhecimento, e automatização de processos em organizações de modo a facilitar a sua transformação digital.