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dc.contributor.advisorLima, Helen de Cássia Sousa da Costapt_BR
dc.contributor.authorFerreira, Gabriel Henrique dos Santos-
dc.date.accessioned2022-07-27T19:13:46Z-
dc.date.available2022-07-27T19:13:46Z-
dc.date.issued2022pt_BR
dc.identifier.citationFERREIRA, Gabriel Henrique dos Santos. Aplicação de técnicas de mineração de dados para a predição de falhas corretivas em caminhões fora de estrada. 2022. 41 f. Monografia (Graduação em Engenharia de Computação) - Instituto de Ciências Exatas e Aplicadas, Universidade Federal de Ouro Preto, João Monlevade, 2022.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/4431-
dc.description.abstractEste trabalho propõe a geração de conhecimento útil relacionado ao problema da predição de falhas em caminhões fora de estrada com a utilização de técnicas e tarefas de mineração de dados aplicadas a uma base de dados de uma grande mineradora do estado de Minas Gerais-Brasil. Este estudo faz uma análise sobre dados coletados por sensores de 19 caminhões e indicadores de performance dos mesmos. Para realizar a predição, foi utilizada a tarefa de classificação com os algoritmos Random Forest, Naive Bayses e XGBoost. Com essa abordagem foi possível predizer 62,22% das falhas nos caminhões com o algoritmo Naive Bayses.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.subjectMineração de dados - computaçãopt_BR
dc.subjectMinas e recursos minerais - carregamento e transportept_BR
dc.subjectCaminhõespt_BR
dc.subjectManutençãopt_BR
dc.titleAplicação de técnicas de mineração de dados para a predição de falhas corretivas em caminhões fora de estrada.pt_BR
dc.typeTCC-Graduaçãopt_BR
dc.contributor.refereeAssis, Gilda Aparecida dept_BR
dc.contributor.refereeAraújo, Janniele Aparecida Soarespt_BR
dc.contributor.refereeLima, Helen de Cássia Sousa da Costapt_BR
dc.description.abstractenThis work proposes the genaration of useful knowledge related to the problema of predicting failures in off-roal trucks with the use of data mining techniques and tasks Applied to a database of a large mining company in the state of Minas Gerais -Brazil. This study analyses data collected by sensors from 19 trucks and their performance indicators. To perform the prediction, we used the classification task with the algorithms Random Forest, Naive Bayses and XGBoost. With this approach was able to predict 62,22% of truck failures with the algorithms Naive Bayses.pt_BR
dc.contributor.authorID16.1.8213pt_BR
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