Projetos do GoPGPI

Projeto 1: Competitividade da Baixada Fluminense (Aberto desde 2019 - Edital: ??).

Componentes: Paulo Roberto

Resumo: Nesse projeto busca-se fazer um mapa de competitividade dos Municípios da Baixada Fluminense do Estado do RJ, comparando este mapa com regiões reconhecidas como benchmarks nacionais. O objetivo neste ano é levantar problemas de pesquisa que posteriormente poderão ser estudados em parceria com docentes e discentes do GPI.

Projeto 1: Redução da Complexidade de Controladores Usando Representação no Tempo (Aberto desde 2018 - Edital Interno 10/2018).

Componentes: Matheus, Patrick, Genildo

Resumo: No sistema nervoso biológico à informação sensorial proveniente dos sentidos, que é transmitida para o cérebro e processada pelos neurônios, é baseada em representações que utilizam pulsos elétricos (potenciais de ação). Estudos apontam que os intervalos de tempo entre um pulso e outro são modulados pela intensidade com que o sentido é estimulado. Nesse esquema a amplitude do sinal que estimula o órgão sensorial é representado por intervalos de tempo, ou mais curtos ou mais longos, entre potenciais de ação que ocorrem em sequência. Chamamos esse esquema de representação no tempo (Time Event Driven). É de conhecimento público que a natureza se utiliza de técnicas evolutivas (cruzamento, mutação e outras) que possuem a capacidade de aperfeiçoar suas criações ao passar dos anos. Dessa maneira é de se esperar que possa haver alguma vantagem por trás dessa representação. Em contrapartida controladores digitais artificiais processam informação representada por um conjunto de números binários (bits), onde não há qualquer relação com a representação no tempo, que chamamos de representação digital. É possível adaptar um controlador digital para que ele possa representar e processar informação de maneira semelhante ao que acontece no sistema nervoso. Dessa forma, o presente estudo busca fazer adaptações em um controlador digital e realizar estudos que visam identificar propriedades nas representações de informação baseadas no tempo que possibilitem implementar melhorias no projeto de controladores digitais.

Projeto 2: Aproveitamento de Capacidade Computacional Ociosa de IOTs de Chão de Fábrica para Construção de Modelos em Cyber-Camadas (Aprovado no 2019 / PIBITI).

Componentes: Bruna Santana, Gustavo Marques, Genildo

Resumo: A fase de virtualização (operações de modelagem e otimização na cyber camada) das indústrias 4.0 envolve pesados cálculos de modelos de previsão de demanda de mercado, otimização de recursos de produção e outros. Por esse motivo esses tipos de manufatura necessitam de elevado poder computacional que só pode ser encontrado em sistemas de computação de alto desempenho. Custos com esse tipo de sistema são frequentemente elevados e podem impactar nos aspectos econômicos e estratégicos das indústrias no geral em termos de viabilidade de adoção dessa nova arquitetura ou em termos de competitividade. Dispositivos de computação de chão de fábrica (IOTs) possuem baixo poder computacional quando são analisados em separado. Por esse motivo quando há a necessidade de uso de alto poder computacional para a realização de cálculos complexos tais dispositivos acabam sendo deixados de lado. Porém ao considerar a operação em conjunto (em paralelo) é possível que o poder computacional mútuo desses dispositivos possa ser relevante para auxiliar em cálculos complexos. Isso permitiria um sub-dimensionamento dos sistemas de computação de alto desempenho e, assim, uma redução no custo de investimento com eles. Nesse contexto, esse trabalho propõe um estudo acadêmico sobre a viabilidade de uso do poder computacional mútuo dos IOTs ociosos para o auxílio em cálculos complexos nas cyber camadas durante as fases de virtualização.

Projeto 3: Um Sistema de Computação Paralelo de Baixo Custo para Aplicações que usam Inteligência Artificial (Aprovado no 2019 / PIBICT).

Componentes: Carlos, Daniel, Genildo

Resumo: O estudo teórico, o estudo prático e o desenvolvimento de aplicações que usam inteligências artificiais aplicadas no controle de máquinas industriais (indústria 4.0) são temas fundamentais para a formação dos alunos que estarão expostos, em um futuro recente, à esse tipo de tecnologia. A metodologia de desenvolvimento de inteligências artificiais conhecida por Deep Learning é praticamente a única que temos para esse fim e consiste em treinar máquinas capazes de aprender tarefas. O custo computacional dessa fase de treinamento é alto e por esse motivo existe a necessidade de uma infra-estrutura que conta com um sistema de computação paralelo de alto desempenho. Infelizmente essa infra-estrutura é oferecida, no mercado em geral, à um elevado custo. Fato esse que a torna inviável para o Instituto Federal de Educação do Rio de Janeiro (IFRJ) devido às atuais políticas adotadas recentemente pela política vigente. Por outro lado, a popularização de plataformas de desenvolvimento computacionais de baixo custo, que contam com uma unidade central de processamento de elevado poder computacional, é promissora e pode impulsionar o desenvolvimento de dispositivos de processamento paralelo que atendam as nossas necessidades computacionais. Assim há uma esperança que ao adotar tais dispositivos seja possível criar uma infra-estrutura de computação paralela de baixo custo (possível de adquirir) que permita o estudo de inteligências artificiais no IFRJ. Contudo, antes de conclusões precipitadas é preciso um estudo que comprove que é possível desenvolver tal dispositivo de computação paralelo com essas novas plataformas aplicada às nossas necessidades. Nesse contexto, esse trabalho propõe um estudo acadêmico sobre a possibilidade de desenvolvimento de um sistema computacional paralelo de médio (talvez possamos chegar a um alto) desempenho, de baixo custo, para ser usado no estudo e desenvolvimento de inteligências artificiais aplicáveis aos maquinários das indústrias 4.0.

Projeto 1: Estimativa do Potencial de Produção Intelectual do IFRJ (Encerrado em 2018 - Edital Interno 10/2017)

Componentes: Leonardo, Daniel, Kelly, Isabela, Genildo

Projeto 2: Perfil dos discentes e egressos do Curso Superior de Tecnologia em Gestão da Produção Industrial do IFRJ no mercado de trabalho

(Aprovado no PIVIC 2019/2020)

Componentes: Francele, Beatriz, Leonardo Nardi, Ana Carla

Resumo: O objetivo do projeto consiste em analisar o perfil dos discentes e egressos do CST em Gestão da Produção Industrial do IFRJ no mercado de trabalho a partir do estágio profissional. Para esse alcance, a metodologia abrangerá a construção e aplicação do questionário como instrumento de levantamento de dados, tabulação dos dados no Excel, elaboração de um relatório com a utilização de tabelas e gráficos, construção de um banco de dados relacional, seleção das variáveis da base de dados, criação do dataset e aplicação do algoritmo supervisionado Árvore de decisão.

Projeto 3: Influência da Educação Financeira na Carreira do Gestor de Produção (Em processo de escrita (em 2019) p/ PIBICT 2020)

Componentes: Lucas França, Lucas Reis, Paulo Roberto

Resumo: O trabalho se resume em verificar se noções sobre crédito, investimentos e aposentadoria melhoram a capacidade de gestão dos profissionais que trabalham no departamento de produção. Nosso objetivo até junho é definir o problema da pesquisa, premissas e tentar justificar a relevância deste estudo. No segundo semestre, trabalharemos o referencial teórico e a metodologia da pesquisa. Tentaremos submeter este projeto de pesquisa à jornada de iniciação científica 2020.

Projeto 1: Lean no Sistema Metrológico Empresarial: Um estudo Conceitual e Aplicado

(Aprovado no PIBIC/PROCIÊNCIA 2019/2020)

Componentes: Lucas, Heymert, Letícia, Ana Carla

Resumo: O lean manufacturing ou manufatura enxuta surgiu no Japão, na fábrica da Toyota, após a segunda guerra mundial. A filosofia se baseia em eliminar os desperdícios e agregar valor para os clientes por meio da melhoria contínua, assim como aperfeiçoar os processos e procedimentos com ações ininterruptas de redução de desperdícios. O objetivo geral da pesquisa consiste em realizar um estudo conceitual e aplicado sobre lean thinking em uma empresa de pequeno porte de calibração, localizada em Olaria/Rio de Janeiro. A escolha do local de aplicação ocorreu pelo fato dos discentes do curso de Gestão da Produção Industrial (IFRJ/campus Nilópolis) serem selecionados, em sua maioria, para realizarem o estágio em empresas de metrologia. Os objetivos específicos são mapear o estado da arte sobre lean thinking no segmento de metrologia nos congressos brasileiros e nos periódicos da Capes; levantar o número de publicação no período entre 2008 a 2018; evidenciar as ferramentas aplicadas, barreiras, facilitadores e impactos positivos e negativos no segmento de metrologia e; diagnosticar o cenário atual da empresa objeto de estudo e aplicar a ferramenta lean A3 em tal empreendimento. A principal justificativa desse projeto é a existência de uma grande lacuna no meio científico dos congressos brasileiros, pois não houve publicações integrando lean e metrologia nos últimos dez anos, representando, portanto, uma oportunidade de ampliação e divulgação do tema para os pesquisadores. Para o alcance dos objetivos, o projeto propõe dois estudos: conceitual e aplicado. O estudo conceitual será conduzido por meio de uma revisão sistemática com análise bibliométrica. Enquanto, o estudo aplicado versará a aplicação da ferramenta lean A3 na empresa objeto de estudo. Os resultados esperados desse projeto são duas publicações em congressos de relevância na área acadêmica do tema proposto. O produto do artigo conceitual será submetido para publicação no Congresso Internacional de Logística e Operações (IFLOG), em 2019, e o produto resultante do estudo aplicado será submetido ao Congresso de Sistemas Lean, em 2020.

Sem projetos cadastrados nessa linha ainda - criada em 2019.