Navegando por Autor "Fernandes, Ítalo Oliveira"
Agora exibindo 1 - 2 de 2
- Resultados por página
- Opções de Ordenação
TCC Análise de dados para geração de indicadores de um sistema de produção de água purificada na indústria farmacêutica(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2022-02-11) Fernandes, Ítalo Oliveira; Florêncio, Heitor Medeiros; http://lattes.cnpq.br/6422930980833254; 0000-0003-1318-0584; http://lattes.cnpq.br/2017125105414102; Fernandes, Jefferson Doolan; http://lattes.cnpq.br/9721169496369295; Oliveira, Gisliany Lillian Alves deEste trabalho tem como objetivo gerar indicadores para monitorar os processos da estação de tratamento de água de uma indústria farmacêutica a partir da criação de um modelo de análise de dados, que inclui desde a coleta até a visualização de dados. A água purificada é uma matéria-prima central na indústria farmacêutica e sua produção precisa seguir normas de qualidade estabelecidas por órgãos sanitários reguladores. Com isso, é essencial monitorar essa produção e extrair informações através de ferramentas inteligentes de dados. A metodologia utilizada inclui compreender o processo e definir objetivos de análise, coletar dados dos controladores dos processos, prepará-los no pré-processamento para que possam ser considerados de qualidade ao estudo e então explorar e visualizar informações extraídas desses dados. O resultado esperado é a melhoria no acompanhamento da unidade de tratamento de água através da visualização de dados e criação de indicadores.Dissertação Predição da condutividade da água purificada para uso na indústria farmacêutica(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2024-07-22) Fernandes, Ítalo Oliveira; Araújo, Daniel Sabino Amorim de; https://orcid.org/0000-0001-5572-0505; http://lattes.cnpq.br/4744754780165354; http://lattes.cnpq.br/2017125105414102; Xavier Júnior, João Carlos; Florêncio, Heitor Medeiros; Rego, Thais Gaudêncio doA água purificada desempenha um papel crítico na indústria farmacêutica, sendo amplamente utilizada tanto na fabricação de medicamentos quanto na limpeza de equipamentos. A necessidade de garantir a qualidade desse insumo é essencial para evitar contaminações e garantir a eficácia dos processos produtivos. Neste trabalho, foi desenvolvido um modelo preditivo para a condutividade da água purificada, um dos principais parâmetros de qualidade, utilizando redes Long Short-Term Memory (LSTM). O estudo foi realizado com base em dados coletados de uma Estação de Tratamento de Água (ETA) do NUPLAM. O processo envolveu desde a coleta e o pré-processamento dos dados de séries temporais, incluindo a remoção de outliers e tratamento de dados faltantes, até a modelagem e avaliação dos resultados. Foram realizados três experimentos: no Experimento 1, testaram-se diferentes configurações de atributos de entrada e atrasos temporais (lags), alcançando um MAE de 0,055 ± 0,002 e RMSE de 0,095 ± 0,001 para um horizonte de predição de 4 horas; no Experimento 2, avaliou-se a otimização de hiperparâmetros, mas sem ganhos significativos; já no Experimento 3, ao avaliar diferentes horizontes de predição (1 a 6 horas), os melhores resultados foram obtidos para um horizonte de 1 hora, com MAE de 0,026 ± 0,001 e RMSE de 0,049 ± 0,001. Esses resultados indicam que o modelo é mais eficaz para predições de curto prazo. Este trabalho contribui para o aprimoramento dos processos de monitoramento e controle em indústrias farmacêuticas, incluindo o NUPLAM, além de contribuir academicamente para o estudo de predição de séries temporais para sistemas de tratamento de água.