Aplicação de um modelo de descoberta de conhecimento na era do Big Data

Autores

DOI:

https://doi.org/10.47456/bjpe.v7i3.35743

Palavras-chave:

Desenvolvimento de produto, Descoberta de conhecimento, Big data, rede social

Resumo

A facilidade e a evolução do acesso tecnológico têm sido responsáveis pela velocidade e pelo volume com que os dados são produzidos. Em consequência, surgem cenários, oportunidades e desafios que favorecem as tomadas de decisão e auxiliam o processo de desenvolvimento do produto (PDP). Diante disso, o presente trabalho desenvolveu o modelo denominado MDC-PDP (Modelo de descoberta de conhecimento no processo de desenvolvimento de produto), com objetivo de apoiar a descoberta de conhecimento no processo de desenvolvimento do produto. Para dar suporte ao modelo, foram utilizadas as metodologias tradicionais associadas às demandas do Big Data. Para ilustrar a sua aplicação, o presente modelo foi aplicado no domínio de aplicação da indústria de moda. O modelo evidenciou que esforços empreendidos na compreensão antecipada dos dados, podem contribuir para que os dados extraídos sejam menos complexos. Outra evidência é a dissociação entre volume e valor dos dados, pois o valor dos dados não está vinculado ao seu volume. Por fim o MDC-PDP também contribuiu na obtenção de conhecimentos úteis e novos no desenvolvimento de coleção de moda, sendo possível aplicar o modelo em outros domínios de aplicação.

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Biografia do Autor

Emerson Rabelo, Instituto Federal do Paraná

Possui graduação em Informática pela Universidade Estadual de Maringá (UEM-2003); Mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Estadual de Maringá (UEM-2007). Doutorado em Engenharia de Produção pelo Programa de Pós-Graduação em Engenharia da Universidade Metodista de Piracicaba (UNIMEP);  Atualmente é professor de dedicação exclusiva do Instituto Federal do Paraná . Tem experiência na área de Ciência da Computação, atuando principalmente nos seguintes temas: Banco de dados, KDD, Data Mining , Big Data, engenharia de software, sistema operacional, sistema de informação e sistema distribuído.

Fernando Celso de Campos, UNIMEP – Universidade Metodista de Piracicaba - PPGEP/FEAU

Possui graduação em Ciência da Computação pelo Instituto de Ciências Matemáticas de São Carlos (ICMSC-USP) (1987), mestrado em Engenharia Mecânica pela Escola de Engenharia de São Carlos (EESC-USP) (1994), doutorado em Engenharia Mecânica pela Faculdade de São Carlos Engenharia (EESC-USP) (1999), pós-doutorado em Engenharia de Produção pelo DEP-UFSCar (2016). Atualmente é professor e pesquisador da Universidade Metodista de Piracicaba-UNIMEP atuando em cursos de graduação e pós-graduação. Tem experiência na área de Engenharia de Produção, com ênfase em Tecnologia da Informação Aplicada (sistema de informação, modelagem de processos, governança de TI, ERP, gestão do conhecimento), Tecnologias Digitais (Business Intelligence, BIA, Big Data Analysis, IoT), Green IT. Sustentabilidade (TI Verde, Economia Circular, Produção Mais Limpa), Indústria 4.0, Manutenção Industrial (PCM, Preventiva, Preditiva, Prescritiva, TPM), APL / gestão de cluster / modelos de cooperação, gestão de operações estratégicas e alternativas de projeto. Atuou na Engenharia de Métodos em projetos de melhoria contínua (Lean Manufacturing, SMED, Lean Office, Lean Healthcare, Gestão do uso de tecnologias na área da saúde).

Leandro Magno Correa da Silva, IFPR - Instituto Federal do Paraná

Professor do ensino básico, técnico e tecnológico no IFPR - Instituto Federal do Paraná. Mestre em Inovações Tecnológicas pela UTFPR - Universidade Tecnológica Federal do Paraná. Especialista em Tecnologia da Informação pelo SPEI - Sociedade Paranaense de Ensino em Informática. Bacharel em Ciência da Computação pela UEM - Universidade Estadual de Maringá - Mestrado profissional em Inovações Tecnológicas - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, UTFPR. Experiência em Ciência da Computação nos temas: Desenvolvimento e Engenharia de Software, Algoritmos, Sistemas Operacionais, Arquitetura de Computadores, Bancos de Dados, Redes de Computadores, Sistemas Distribuídos e Inteligência Artificial.

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Publicado

17.08.2021

Como Citar

Rabelo, E., Campos, F. C. de, & Silva, L. M. C. da. (2021). Aplicação de um modelo de descoberta de conhecimento na era do Big Data. Brazilian Journal of Production Engineering, 7(3), 106–125. https://doi.org/10.47456/bjpe.v7i3.35743

Edição

v. 7 n. 3 (2021): Número Regular (Julho - Setembro)

Seção

ENGENHARIA DO PRODUTO

Licença

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