Trabalho de Conclusão de Curso

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https://repositorio.ifmg.edu.br/handle/20.500.14387/806

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    Protótipo de software simulador de rede multi-cliente
    (2024-09-24) Fonseca, Matheus Yago Silva ; Doutor Carlos Dias Da Silva Junior; Doutor Thiago Henrique Barbosa de Carvalho Tavares
    Este trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de um simulador de rede focado no protocolo DHCP, utilizando a linguagem de programação Python, conhecida por sua simplicidade, clareza e pela vasta coleção de bibliotecas disponíveis. A escolha do Python se justifica pela sua versatilidade e facilidade de uso, características que o tornam uma excelente ferramenta tanto para iniciantes quanto para profissionais mais experientes. O simulador foi projetado para proporcionar um ambiente controlado e seguro, ideal para testar e validar diferentes configurações de rede, realizar testes de estresse e permitir a interação direta de usuários sem experiência prévia, sem comprometer a integridade de uma infraestrutura física real. Além disso, o simulador oferece uma grande flexibilidade, possibilitando a criação e experimentação de diversos cenários de rede, tornando-se uma ferramenta valiosa para o aprendizado prático e a análise técnica avançada de redes de computadores. O ambiente de desenvolvimento escolhido para este projeto é o Visual Studio Code (VS Code), devido à sua extensibilidade, suporte ao linting e integração robusta com Python, fatores que facilitam o processo de desenvolvimento, depuração e análise do sistema, assegurando maior eficiência e controle na implementação do simulador
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    Estação de tratamento de efluentes autônoma
    (2023-12-04) Barcelos, Gabriel Brandão; Doutor Thiago Henrique Barbosa de Carvalho Tavares
    Com o surgimento das fábricas a partir da primeira revolução industrial, a poluição gerada por elas em inúmeras esferas tornou-se um problema enorme. Portanto, a mitigação deste problema tornou-se necessária para um meio ambiente mais saudável. As reservas hídricas sofriam com os descartes de forma incorreta antes de soluções serem desenvolvidas para acabar com este problema. A Estação de Tratamento de Efluentes (ETE) veio a calhar como uma solução encontrada pelas empresas, com foco no tratamento correto do efluente gerado por elas mesmas. Este trabalho, por sua vez, visa desenvolver um projeto de automação de uma Estação de Tratamento de Efluentes com foco na programação dos dispositivos, Controlador Lógico Programável (CLP) e Interface Homem-Máquina (IHM) utilizados para obtenção do objetivo. A empresa responsável pela estrutura apresentou uma solução por meio da automação de um problema relacionado à capacidade de tratamento. Desta forma, esse trabalho é a apresentação da solução proposta.
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    Aplicação de inteligência artificial na predição de horas gastas no processo produtivo do núcleo da parte ativa de transformadores de grande porte
    (2023-12-05) Araújo, Filipe Augusto Valentins ; Doutor Thiago Henrique Barbosa de Carvalho Tavares
    No trabalho é destacado a importância do desenvolvimento industrial no crescimento empresarial e na resposta às demandas sociais, com foco na otimização de processos para empresas multinacionais. Propõe-se uma abordagem para lidar com a urgente necessidade de otimização enfrentada por uma grande empresa de transformadores, especialmente no setor de Planejamento, Programação e Controle da Produção (PPCP). Um algoritmo em Python, utilizando Inteligência Artificial (IA), foi desenvolvido para prever o tempo necessário na fabricação de núcleos de grande dimensão. A implementação do projeto envolveu o uso de ferramentas como Excel e VBA para criar uma interface gráfica amigável. Durante o processo, três métodos de regressão - Random Forest, Support Vector Machine e Rede Neural Artificial - foram avaliados para determinar o modelo mais adequado. Os resultados indicaram que o modelo Random Forest teve o melhor desempenho, sendo escolhido para a implementação final. A conclusão bem-sucedida do projeto permitiu a proposta de automação do cálculo das horas gastas no setor de fabricação do núcleo para o setor de PPCP. Esse avanço demonstra a aplicação prática da IA na otimização de processos industriais, proporcionando eficiência e automação em atividades críticas.