Dissertação PPG.EGPSA

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Assunto: search.filters.subject.Inteligência artificial

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    Transformação digital no Polo Industrial de Manaus (PIM): desenvolvimento e implementação de um sistema de Kanban eletrônico utilizando inteligência artificial para otimização e sequenciamento de produção em uma empresa de fitas do PIM
    (Instituto de Tecnologia e Educação Galileo da Amazônia, 2024) ARAÚJO, Lívia Fernanda Lobão de; GUIMARÃES, Gil Eduardo
    This thesis discusses the development and implementation of an electronic Kanban system integrated with artificial intelligence (AI) to optimize the production sequencing process in a company located in the Industrial Pole of Manaus (PIM). The main objective of this work is to enhance operational efficiency, integrate production processes, and reduce costs through the adoption of Industry 4.0 technologies. The study explores the application of electronic Kanban as an automation tool, integrated with AI, to manage production more efficiently and transparently. The developed system aims to optimize resource allocation and supply chain management, also offering improvements in quality control and process traceability. The results demonstrate the system’s effectiveness in increasing productivity, reducing errors and rework, and enabling real-time adjustments in the production process.
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    Modelo de avaliação da qualidade do saneamento básico por sistema de inferência fuzzy
    (Instituto de Tecnologia e Educação Galileo da Amazônia, 2024) NASCIMENTO, Aline Santos do; ALENCAR, David Barbosa de
    O debate sobre abastecimento de água e gestão de resíduos é uma questão econômica e ambiental discutida desde as primeiras cidades. Inicialmente, o esgoto era despejado nos rios sem tratamento, mas os avanços científicos levaram a novas soluções. No Brasil, a Lei nº 11.445/2007 regulamenta o saneamento básico, que inclui abastecimento de água, sistemas de esgoto, gestão de resíduos sólidos e drenagem urbana. Investimentos neste setor são essenciais para a saúde pública e o desenvolvimento sustentável, mas muitas pessoas ainda não têm acesso a esses serviços, agravando problemas de saúde e degradação ambiental, segundo a UNICEF (2020). Tecnologias como inteligência artificial e sistemas de inferência fuzzy têm sido aplicadas para otimizar a gestão desses serviços. Este estudo desenvolveu um modelo de inferência fuzzy para avaliar a qualidade dos serviços de saneamento básico. O modelo analisou indicadores como abastecimento de água, sistemas de esgoto e gestão de resíduos, usando a metodologia fuzzy para abordar incertezas e fornecer diagnósticos mais precisos. O processo incluiu fuzzificação de entradas, aplicação de regras de inferência e defuzzificação para transformar os resultados em dados interpretáveis. Os resultados mostraram que a lógica fuzzy é eficaz na identificação de pontos críticos em saneamento, oferecendo soluções para redução de custos e melhoria da eficiência. O modelo é adaptável a diferentes contextos regionais, tornando-o adequado para aplicação em outras localidades. Com essa ferramenta, ações corretivas foram efetivamente direcionadas, contribuindo para a melhoria dos serviços e a universalização do saneamento. Isso apoia o alcance do Objetivo de Desenvolvimento Sustentável (ODS) 6, que visa garantir o acesso universal e sustentável à água e ao saneamento.