MINERAÇÃO DE PROCESSOS APLICADA A SISTEMAS DE OPERAÇÕES INDUSTRIAIS

BERTOLDI, Pedro Henrique1; SANTOS, Eduardo Alves Portela2;

Resumo

Introdução:O projeto consiste em desenvolver uma ferramenta que analise diversos logs de produção, e retorne ao utilizador da ferramenta algumas informações que serão uteis para o aperfeiçoamento da atividade em execução.

Objetivo:Desenvolver um software de Sistema de Informação de Chão de Fábrica(FIS) de baixo custo para sem implementada em empresas de pequeno e médio porte.

Metodologia:Para o desenvolvimento do projeto é utilizado a linguagem de programação Python que é uma linguagem moderna, possui uma área de aplicação muito grande e ainda é open source, ou seja, qual quer pessoa pode contribuir para o desenvolvimento desta linguagem de programação.O algoritmo construído consiste em analisar os dados em um arquivo do tipo csv e a partir de métodos estatísticos determinar informações consideradas importantes para a gestão da linha de produção.

Resultados:Inicialmente tinha-se como objetivo construir no software uma ferramenta para análise dos dados atuais e outra ferramenta para simulação com uma mistura de dados reais e dados inseridos pelo utilizador do software, porem esta segunda parte não foi completamente desenvolvida devido a problemas com a construção ou utilização de algum algoritmo que fosse capaz de gerar as redes Bayesianas necessárias para o funcionamento desta parte.Com relação a primeira ferramenta pode se dizer que a mesma encontra-se funcional porem não em seu estado ideal, foi desenvolvido todo o algoritmo responsável por identificar as diversas atividades no arquivo csv, agrupa-las e coletar as informações necessárias para a análise de dados, sendo somente necessário a entrada do usuário para determinar quais as atividades encontradas são de fato atividades de produção ou manutenção, porém não houve tempo necessário para o desenvolvimento de uma interface gráfica, logo o programa executa em um terminal de console.Somente foi possível uma automação neste nível para esta ferramenta pois foi desenvolvido uma serie de algoritmos e filtros que são capazes de identificar erros na geração do arquivo de log e descartar esses erros automaticamente diminuído assim a chance de entrega de resultados errôneos ao usuário.Com relação a segunda parte do software, foi desenvolvido um algoritmo que transformava o arquivo csv inserido em uma tabela reconhecida pelo software Netica na tentativa de corrigir os problemas com relação as redes Bayesianas, porem esta parte não foi levada a diante e decidiu-se focar na construção das outras ferramentas também necessárias nesta parte, como por exemplo gerar as medias moveis e aplicação do método ARIMA, para deixar estas ferramentas disponíveis para os próximos pesquisadores já possuírem uma base para o projeto.Todo o código desenvolvido pode ser encontrado no GitHub (https://github.com/EduardoFazolo/pibiti/tree/master/v6).

Conclusões:Foram adquiridos diversos conhecimentos a cerca de mineração de processos e estatística, porem o conhecimento adquirido não foi o suficiente para terminar o projeto, pois ainda houve grande dificuldade em encontrar uma maneira de implementar um algoritmo genérico para as redes Bayesianas.Para o futuro do projeto é necessário o termino da segunda ferramenta do software.Após a conclusão da segunda ferramenta é necessário o desenvolvimento de uma interface gráfica para uma operação mais amistosa para o usuário final.

Palavras-chave:Logs de produção. Sistema de Informação de Chão de Fábrica.FIS. Python. Análise de dados. Algoritmos. Filtros. Mineração de processos. Estatística.

Legendas

    1. Estudante
    2. Orientador