20/06/2025 –, Sala Quentão
A palestra abordará como a solução generators usa timeseries database, Python assíncrono e SQL para processar dados em tempo real, gerando alarmes precisos sem exigir conhecimento em Python.
A manutenção preditiva evita falhas, reduz custos e aumenta eficiência operacional através do monitoramento contínuo de dados, geração de alarmes inteligentes e planejamento da rotina de reparos. Nesta palestra, você verá como construímos uma engine que empodera engenheiros e técnicos a criarem seus próprios cálculos para gerar alarmes precisos, combinando seus conhecimentos com modelos de machine learning para uma atuação ainda mais segura.
Usando Python, TDSB e arquitetura assíncrona, nossa solução transforma dados em decisões ágeis, unindo expertise humana e inteligência artificial para antecipar problemas e otimizar recursos na Indústria 4.0.
- Conhecimentos em banco de dados, especialmente os não estruturados
- Noções básicas de conceitos python como async
- Noções básicas sobre estrutura de dados como filas
- Como a manutenção preditiva economiza tempo e recursos
- A relação entre dados em tempo real e Indústria 4.0
- A importância dos banco de dados timeseries para arquitetura de dados em tempo real e otimização de custos
- Como o conhecimento e atuação direta dos técnicos e engenheiros pode tornar a cadeia da manutenção preditiva mais confiável e segura
Ciência e Análise de Dados, Internet das Coisas (IoT)
Luciana é atualmente uma engenheira de dados na empresa Shape Digital, que decidiu, com muita coragem, migrar da área de medicina veterinária para tecnologia.
Engenheira de dados Sênior na Shape Digital. Engenheira Mecânica pela UFPI com pós em Eng de Software pela PUC-RIO. Aspirante a atleta, gamer afundada e viciada em leitura.