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Título: Levantamento, tratamento e seleção de dados para apoio à tomada de decisão - Schmidt Light Metal – Fundição Injetada, Lda
Autor: Ferreira, Carlos Pereira
Orientador: Bernardino, Anabela Moreira
Bernardino, Eugénia Moreira
Palavras-chave: Dados
Machine Learning
Processo produtivo
Tomada de Decisão
Data de Defesa: 17-Nov-2023
Resumo: O presente relatório descreve o trabalho desenvolvido no âmbito da unidade curricular de Estágio do Mestrado em Ciência de Dados, da Escola Superior de Tecnologia e Gestão do Instituto Politécnico de Leiria. O principal objetivo deste relatório é descrever todo o trabalho desenvolvido ao longo do estágio curricular de 1080h (mil e oitenta horas). Este estágio foi realizado na empresa Schmidt Light Metal – Fundição Injetada, Lda., uma empresa multinacional, situada no parque industrial de Oliveira de Azeméis. Esta empresa dedica-se à fundição, produzindo peças em alumínio leve para o setor automóvel. Neste relatório farei uma descrição empresa, bem como das tecnologias e ferramentas utilizadas, a metodologia seguida, o trabalho desenvolvido e as respetivas conclusões. Este estágio tinha como objetivo inicial o desenvolvimento de ferramentas de apoio à tomada de decisão (na produção), através da recolha, tratamento e seleção dos dados recolhidos pelos vários equipamentos e departamentos da empresa, desde os dados sensoriais de uma célula de injeção ao headcount feito pelo departamento de Pessoas & Cultura. Durante este estágio foi desenvolvido e treinado um modelo de Machine Learning para facilitar a tomada de decisão no que respeita ao planeamento de produção, tendo, também, sido realizado bastante trabalho voltado para a “Análise de Dados”, através do lançamento de inquéritos internos, recolha de dados, tratamento e apresentação gráfica dos resultados obtidos a partir destes, sendo que este último trabalho foi realizado em cooperação com o departamento de Pessoas & Cultura. O desenvolvimento do modelo de Machine Learning para apoio à tomada de decisão no processo de produção foi extremamente desafiante, uma vez que não existiam bases de informática ou código pré-mestrado e dada a complexidade do processo em si. A correção de falhas existentes que foram aparecendo e o constante “limar de arestas” também garantiu a satisfação de todos os stakeholders. Posto isto e como resultado deste estágio, foram adquiridas novas experiências, colocadas em prática novas técnicas e desenvolvidas inúmeras competências ao nível profissional, através dos vários projetos elaborados em ambiente empresarial.
URI: http://hdl.handle.net/10400.8/9423
Designação: Mestrado em Ciência de Dados
Aparece nas colecções:ESTG - Mestrado em Ciência de Dados

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