Previsão de séries temporais de sensores de temperatura da empresa Nexxto

• Autor(a) principal: Araújo Júnior, Sidnei
• Data de Publicação: 2022
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRN
• Texto Completo: https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/48646
• topic: ARIMA; Séries temporais; Análise de dados; Nexxto; Previsão; Time series; Data analytics; Forecasting

O principal objetivo deste trabalho é desenvolver um modelo de previsão de séries temporais para os dados dos sensores de temperatura da empresa Nexxto com o intuito de fornecer uma simulação para a equipe de desenvolvimento de produtos da empresa. A plataforma da Nexxto oferece um monitoramento dos dados dos sensores de temperatura, bem como a geração de relatórios e funções de alarmes, para clientes de setores da saúde. Este trabalho foi desenvolvido utilizando ferramentas de análise de dados na linguagem de programação Python para realizar tratamento e análise estatística dos dados dos sensores. O processo de tratamento preparou os dados para a construção do modelo auto-regressivo integrado de médias móveis (autoregressive integrated moving average - ARIMA) de previsão dos valores dos sensores. Foram realizadas análises para definição dos parâmetros adequados do modelo de previsão baseadas em métricas de avaliação. A empresa Nexxto já usa uma ferramenta de simulação de dados de sensores. No entanto, o uso do modelo desenvolvido neste trabalho permite simular um comportamento real dos sensores instalados nos ambientes dos clientes. Os resultados do modelo apresentaram erros abaixo de meio décimo de graus Celsius e um tempo de execução aceitável para a aplicação.