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Título: Business Intelligence aplicado a manutenção de equipamentos de manutenção.
Autor(es): Campos, Vítor Luís de Araújo
Orientador(es): Palmieri, Karla Boaventura Pimenta
Membros da banca: Palmieri, Karla Boaventura Pimenta
Pinto, Arthur Caio Vargas
Fernandes, Fernando dos Santos Alves
Santos, Hugo Vinicius
Palavras-chave: Inteligência competitiva - administração
Equipamentos industriais - manutenção
Power BI - programa de computador
Data do documento: 2022
Referência: CAMPOS, Vítor Luis. Business Intelligence aplicado a manutenção de equipamentos de manutenção. 2022. 52 f. Monografia (Graduação em Engenharia de Controle e Automação) - Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2022
Resumo: Este trabalho apresenta uma nova abordagem para a gestão de indicadores-chave de desempenho de processos - KPI’S do inglês Key Perfomance Indicators, utilizados na rotina da manutenção de equipamentos de mineração. Foram desenvolvidos painéis automatizados, com o auxílio da ferramenta Power BI conectado diretamente com o banco de dados SQL Server, proporcionando análises rápidas e diretas utilizando Business Intelligence, com o objetivo de agilizar e otimizar o processo de tomada de decisão da liderança, possibilitar a observação de desvios e perdas na manutenção, e análise de resultados em tempo real. Tal automatização permite eliminar atividades de rotina com baixo valor agregado e aumenta a confiabilidade das informações divulgadas, reduzindo o número de erros de manipulação e interpretação de dados.
Resumo em outra língua: This work presents a new approach for the management of key performance indicators of processes - KPI'S of the English Key Performance Indicators, used in the routine of the maintenance of mining equipment, automated panels were developed, with the help of the Power BI tool connected directly with the SQL Server database, providing quick and direct analysis using Business Intelligence, with the objective of streamlining and optimizing the leadership decision-making process, enabling the observation of deviations and losses in maintenance, and analysis of results in real time. Such automation makes it possible to eliminate routine activities with low added value and increases the reliability of the information disclosed, reducing the number of errors in data manipulation and interpretation.
URI: http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/4738
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