dc.contributor |
Universidade Federal de Santa Catarina |
pt_BR |
dc.contributor.advisor |
Rabelo, Ricardo José |
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dc.contributor.author |
Britto, Luiz Henrique Castro Costa |
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dc.date.accessioned |
2020-11-05T18:58:44Z |
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dc.date.available |
2020-11-05T18:58:44Z |
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dc.date.issued |
2020-10-20 |
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dc.identifier.uri |
https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/217329 |
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dc.description |
TCC(graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnológico. Engenharia de Controle e Automação. |
pt_BR |
dc.description.abstract |
A Hexagon é uma empresa global, líder em sensoriamento, software e soluções autônomas.
A sua divisão de agricultura é uma das grandes desenvolvedoras globais de
tecnologia para a Agricultura 4.0, oferecendo ferramentas para a otimização de todas
as etapas agrícolas, desde o planejamento do cultivo até o rastreamento do material
colhido. Com o intuito de atender as mais novas demandas do agronegócio, no
ano de 2019, a Hexagon finalizou o desenvolvimento de sua mais recente solução
de monitoramento, Rastreabilidade de Matéria Prima (RMT), um sistema que executa
o rastreamento automático da matéria prima desde a colheita no campo, até a
chegada na indústria. Após a sua implantação para um primeiro cliente, detectou-se
uma dificuldade no suporte e manutenção da solução, devido à dispersão e à dificuldade
de acesso aos dados utilizados na identificação de problemas em campo e de
desempenho da solução. Visando sanar essa dificuldade, o foco deste projeto foi o
desenvolvimento de uma ferramenta cujo objetivo é auxiliar no diagnóstico de problemas
em campo e acompanhamento do desempenho da solução de monitoramento
RMT. A ferramenta prposta é dividida em duas grandes partes, um Data Warehouse
que é populado de forma automática com dados de múltiplas fontes, juntamente com
um conjunto de Dashboards, para a visualização e análise dos dados; e um código
de análise correlacional de dados, que visa realizar um estudo exploratório dos dados.
Dentre os conceitos e tecnologias utilizadas no desenvolvimento do projeto, destaca-se
a linguagem de programação Python, Microsoft Power BI, serviços da plataforma de
computação em nuvem Amazon Web Services - Amazon RDS, AWS Lambda, AWS
IoT Core - técnicas de modelagem dimensional de banco de dado e conceitos estatísticos
de correlação de dados. Por fim, o documento apresenta os resultados obtidos
com a utilização da ferramenta desenvolvida, relatando detalhadamente os passos da
execução de seu projeto. |
pt_BR |
dc.description.abstract |
Hexagon is a global company, leader in sensing, software and autonomous solutions.
Its agriculture division is one of the major global developers of technology for Agriculture
4.0, offering tools for the optimization of all agricultural stages, from crop planning to
tracking harvested material. In order to meet the newest demands of agribusiness,
in 2019, Hexagon completed the development of its most recent monitoring solution,
Raw Material Traceability (RMT), a system that performs the automatic tracking of raw
material since its harvest, until it reaches the industry. After its implantation for a first
customer, a difficulty in the support and maintenance of the solution was detected, due
to the dispersion and the difficulty of accessing the data used to identify problems in the
field and solution performance. In order to remedy this difficulty, the focus of this project
was the development of a tool whose objective is to assist in the diagnosis of problems in
the field and monitoring the performance of the RMT monitoring solution. The proposed
tool is divided into two large parts, a textit Data Warehouse that is automatically
populated with data from multiple sources, together with a set of textit Dashboards, for
the visualization and analysis of the data; and a correlational data analysis code, which
aims to conduct an exploratory study of the data. Among the concepts and technologies
used in the development of the project, we highlight the Python programming language,
Microsoft Power BI, services of the cloud-based platform Amazon Web Services -
Amazon RDS, AWS Lambda, AWS IoT Core - dimensional modeling techniques of
database and statistical concepts of data correlation. Finally, the document presents
the results obtained with the use of the developed tool, reporting in detail the steps of
the execution of the project. |
pt_BR |
dc.language.iso |
por |
pt_BR |
dc.publisher |
Florianópolis, SC. |
pt_BR |
dc.rights |
Open Access |
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dc.subject |
Data Warehouse |
pt_BR |
dc.subject |
Dados |
pt_BR |
dc.subject |
Dashboards |
pt_BR |
dc.subject |
Monitoramento |
pt_BR |
dc.subject |
Agricultura 4.0 |
pt_BR |
dc.title |
Ferramenta de análise do desempenho de uma solução de monitoramento de processo agrícola sucroalcooleiro |
pt_BR |
dc.type |
TCCgrad |
pt_BR |
dc.contributor.advisor-co |
Fagundes, Hugo Pereira |
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