PPG.EGPSA/ITEGAM
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A comunidade dispõe da produção técnica e científica do Programa de Pós-graduação em Engenharia, Gestão de Processos, Sistema e Ambiental (PPG.EGPSA) do Instituto de Tecnologia e Educação Galileo da Amazônia (ITEGAM), fruto da atividade de pesquisa e desenvolvimento (P&D). É possível acessar os trabalhos de conclusão do programa de pós-graduação, artigos e livros vinculados a pesquisa, desenvolvimento, inovação e extensão.
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7 resultados
Resultados da Pesquisa
Item Desenvolvimento de um sistema de monitoramento inteligente para determinação do ponto ótimo para o abate de animais de produção utilizando visão computacional e inteligência artificia(Instituto de Tecnologia e Educação Galileo da Amazônia, 2025) FARIAS, Djalma Farias e; NASCIMENTO, Manoel Henrique ReisBeef cattle production faces challenges in accurately identifying the ideal slaughter time for Nelore cattle, affecting yield and animal welfare. Traditional monitoring methods, such as manual weighing and visual inspection, may compromise meat quality and increase costs. This study developed an intelligent monitoring system using computer vision and artificial intelligence to determine the optimal slaughter moment for Nelore cattle. The system applies deep learning algorithms and video cameras to analyze animals in real time, considering productive and morphological parameters. A cost-benefit analysis was performed based on hardware, software, and operational returns. Results showed increased productivity, improved slaughter precision, and an estimated 268.42% ROI over five years, demonstrating the technical and economic feasibility of AI-based livestock monitoring.Item Development of an Intelligent Monitoring System for Determining the Optimal Slaughter Time of Production Animals Using Computer Vision and Artificial Intelligence(Instituto de Tecnologia e Educação Galileo da Amazônia, 2025) FARIAS, Djalma Farias; NASCIMENTO, Manoel Henrique ReisBeef cattle farming faces challenges in optimizing production while meeting demands for meat quality and animal welfare. This research developed an intelligent monitoring system based on computer vision and artificial intelligence to determine the optimal slaughter time for Nelore cattle. The system employs 3D cameras and deep learning algorithms to monitor animal development in real time, replacing traditional manual weighing and visual inspection methods. A cost-benefit analysis showed a return on investment (ROI) of 268.42% over five years, demonstrating financial viability, increased productivity, and improved meat quality, while reducing waste and improving animal welfare.Item Sistema inteligente para detecção de falhas utilizando algoritmo de Árvore de Decisão(Instituto de Tecnologia e Educação Galileo da Amazônia, 2025) PENEDO, Jorge Eduardo Santos; PALADINI, Edson Pacheco; SILVA, Carlos Américo de Souza; LEITE, Jandecy CabralPython-based software employing Decision Tree algorithms to detect faults in industrial or computational systems. Designed for Industry 4.0 environments, it aims to enhance operational reliability and enable automated diagnostics.Item 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 EduardoThis 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.Item 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 deO 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.Item Sistema Fuzzy para Avaliação Inclusiva e Sustentável (SFAIS)(Instituto de Tecnologia e Educação Galileo da Amazônia, 2025) BRITO JUNIOR, Jorge de Almeida; LEITE, Jandecy CabralThis document certifies the registration of the software Fuzzy System for Inclusive and Sustainable Evaluation (SFAIS), developed in the Python programming language. The system applies fuzzy logic to evaluate inclusion and sustainability parameters in different contexts, enabling more precise and adaptable analysis. The software was registered with the National Institute of Industrial Property (INPI) under number BR512025000363-3, valid for 50 years from January 1st following the date of 12/18/2024.Item Arquitetura Computacional para Controle de Monitoramento de Qualidade de Energia utilizando Ferramentas de Inteligência Artificial focado na Indústria 4.0 com Integração de Energias Renováveis(Instituto de Tecnologia e Educação Galileo da Amazônia, 2025) ALMEIDA, Anderson Alexandre Silva de; LEITE, Jandecy CabralThe computer program titled "Computational Architecture for Energy Quality Monitoring Control" employs Artificial Intelligence tools to implement advanced solutions for energy quality monitoring. The program is geared towards Industry 4.0 and aims to integrate renewable energy into cutting-edge industrial systems.