Defesa de Dissertação de Mestrado – Eduardo Schwinden Leal – 5/7/2019
19/08/2019 14:14
| Defesa de Dissertação de Mestrado | |
| Aluno | Eduardo Schwinden Leal |
| Orientador | Prof. Jomi Fred Hübner, Dr. – DAS/UFSC |
| Data | 5/7/2019 (sexta-feira) – 10h00
Sala PPGEAS II (piso inferior) |
| Banca | Prof. Jomi Fred Hübner, Dr. – DAS/UFSC (presidente);
Prof. Carlos Alberto Flesch, Dr. –EMC/ UFSC; Prof. Felipe Gomes de Oliveira Cabral, Dr. – DAS/UFSC; Prof. Marcelo Ricardo Stemmer, Dr. – DAS/UFSC. |
| Título | Predição de Falhas em Equipamentos de Refrigeração com Técnicas de Aprendizado de Máquina |
| Resumo: Equipamentos de refrigeração em ambientes da área da saúde são de extrema importância para o armazenamento de insumos como medicamentos, sangue e vacinas. Um desvio significativo na temperatura desses equipamentos, seja por falha ou outro motivo, pode ser o suficiente para o completo descarte destes insumos. Sistemas de monitoramento de temperatura podem coletar as temperaturas de tempos em tempos e notificar os responsáveis no caso de a temperatura ultrapassar os valores preestabelecidos, no entanto este mecanismo é reativo. Neste trabalho serão estudadas técnicas de aprendizado de máquina para predizer falhas nestes tipos de equipamento, a fim de antecipar uma falha e evitar perdas de insumos. Os resultados deste trabalho mostram que é possível predizer falhas nestes equipamentos observando somente a temperatura para o conjunto de dados estudado e assumindo algumas premissas. No decorrer deste trabalho comparamos técnicas de aprendizado de máquina e mostramos os aspectos do desenvolvimento de algoritmos para a tarefa. | |
