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http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/75533
Registro completo de metadados
Campo DC | Valor | Idioma |
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dc.contributor.advisor | Castelo Branco, Carlos Gustavo | - |
dc.contributor.author | Souza, Luís Felipe dos Santos | - |
dc.date.accessioned | 2023-12-27T17:51:32Z | - |
dc.date.available | 2023-12-27T17:51:32Z | - |
dc.date.issued | 2023 | - |
dc.identifier.citation | SOUZA, Luís Felipe dos Santos. Programa anual de manutenção preventiva, aplicando business intelligence na otimização do processo de gestão: estudo de caso de uma subestação de 69 kV. 2023. 58 f. Monografia (Graduação em Engenharia Elétrica) – Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2023. | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/75533 | - |
dc.description.abstract | For the proper functioning of a substation, it is necessary to properly carry out preventive maintenance procedures, as well as the efficient management of the data obtained, favoring the decision-making process. In this sense, it was relevant to study the application of a business intelligence tool to optimize the process of managing information acquired from a preventive maintenance program carried out in a 69 kV substation. This work aims to compare the most relevant business intelligence tools on the market, in order to define which one will be used in the study, study preventive maintenance processes, aiming to understand which information is relevant for the preparation of dashboards and develop a platform based on in business intelligence to present information clearly and accurately. The research methodology used to prepare the work was the case study of using the Power BI tool to manage the data obtained from the annual preventive maintenance plan. The entire interface production process is described, pointing out the most relevant points. The developed platform is compared with the solution currently used, in order to evaluate the benefits generated by implementing the new solution. The results indicate that the more visual nature of Power BI favors the interpretation of data, facilitating the diagnosis and decision-making processes. | pt_BR |
dc.language.iso | pt_BR | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.title | Programa anual de manutenção preventiva, aplicando business intelligence na otimização do processo de gestão: estudo de caso de uma subestação de 69 kV | pt_BR |
dc.type | TCC | pt_BR |
dc.description.abstract-ptbr | Para o bom funcionamento de uma subestação, faz-se necessário a realização adequada dos procedimentos de manutenção preventiva, bem como o gerenciamento eficiente dos dados obtidos, favorecendo o processo de tomada de decisão. Nesse sentido, mostrou-se relevante estudar a aplicação de uma ferramenta de business intelligence para otimizar o processo de gestão das informações adquiridas a partir de um programa de manutenção preventiva realizado em uma subestação de 69 kV. Este trabalho tem como objetivos comparar as ferramentas de business intelligence mais relevantes no mercado, a fim de definir qual será utilizada no estudo, estudar os processos de manutenção preventiva, objetivando compreender quais informações são relevantes para a elaboração dos dashboards e desenvolver uma plataforma com base em business intelligence para apresentar as informações de forma clara e precisa. A metodologia de pesquisa utilizada para a elaboração do trabalho foi o estudo de caso da utilização da ferramenta Power BI para gerir os dados obtidos a partir do plano anual de manutenção preventiva. É descrito todo o processo de produção das interfaces, apontando os pontos mais relevantes. A plataforma desenvolvida é comparada com a solução utilizada atualmente, a fim de avaliar os benefícios gerados pela implementação da nova solução. Os resultados indicam que a natureza mais visual do Power BI favorece a interpretação dos dados, facilitando os processos de diagnóstico e tomada de decisão. | pt_BR |
dc.subject.ptbr | Power BI | pt_BR |
dc.subject.ptbr | Business intelligence | pt_BR |
dc.subject.ptbr | Manutenção preventiva | pt_BR |
dc.subject.ptbr | Subestação | pt_BR |
dc.subject.cnpq | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA | pt_BR |
local.advisor.lattes | http://lattes.cnpq.br/2557582010114870 | pt_BR |
local.date.available | 2023-12 | - |
Aparece nas coleções: | ENGENHARIA ELÉTRICA - Monografias |
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Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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