[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"doc-detail-119735-pt":3,"doc-seo-119735-112":30,"detail-sidebar-cat-0-pt-112":92},{"code":4,"msg":5,"data":6},0,"success",{"doc_id":7,"user_id":8,"nickname":9,"user_avatar":10,"doc_module":4,"category_id":11,"category_name":12,"doc_title":13,"doc_description":14,"doc_content":15,"file_id":16,"file_url":17,"file_type":18,"file_size":19,"view_count":20,"is_deleted":4,"is_public":20,"is_downloadable":20,"audit_status":20,"page_count":21,"language":22,"language_code":23,"site_id":24,"html_lang":23,"table_of_contents":25,"faqs":26,"seo_title":27,"seo_description":14,"update_tm":28,"read_time":29},119735,687207017582,"Himbo","https://ap-avatar.wpscdn.com/davatar_994ba38a5ba835b3df7d355c54d3ed8d",32,"Pesquisa e Relatórios","Aplicação de Técnicas de Machine Learning para a Previsão de Processos Industriais","A dissertação desenvolve uma investigação para otimizar processos industriais através da implementação de técnicas de Machine Learning, integráveis aos sistemas de planeamento de produção. O trabalho orienta-se para automatizar, prever e apoiar decisões na gestão da produção com base em dados históricos, considerando benefícios práticos e impactos no equilíbrio entre crescimento económico, sustentabilidade e desenvolvimento circular. O estudo inclui a análise de métodos como AutoML e séries temporais, suportando previsões essenciais ao desenvolvimento de planos de produção.","Universidade do Minho  \nEscola de Engenharia  \nAfonso José Torres da Silva e Sousa  \nAplicação de Técnicas de Machine Learning para a Previsãode Processos Industriais  \nOctober 2022  \nAfonso José Torres da Silva e Sousa  \nAplicação de Técnicas de Machine Learning para a Previsão de Processos Industriais  \nDissertação de Mestrado  \nMestrado Integrado em Engenharia e Gestão de Sistemas de Informação  \nTrabalho efetuado sob a orientação de:  \nProfessor Doutor Paulo Alexandre Ribeiro Cortez  \nDIREITOS DE AUTOR E CONDIÇÕES DE UTILIZAÇÃO DO TRABALHO POR TERCEIROS  \nEste é um trabalho académico que pode ser utilizado por terceiros desde que respeitadasas regras e boas práticas internacionalmente aceites, no que concerne aos direitos de autore direitos conexos.  \nAssim, o presente trabalho pode ser utilizado nos termos previstos na licença abaixo indicada.  \nCaso o utilizador necessite de permissão para poder fazer um uso do trabalho em condiçõesnão previstas no licenciamento indicado, deverá contactar o autor, através do RepositóriUM da Universidade do Minho.  \nLicença concedida aos utilizadores deste trabalho  \n6  \nAGRADECIMENTOS  \nA felicidade está caminho que percorremos e não no destino ao qual chegamos, por isso, quero agradecer a todos que caminharam ao meu lado. Tornaram esta viagem única.  \nAo professor Doutor Paulo Cortez, agradeço a partilha do conhecimento, o qual me permitiu desenvolver competências na área de Machine Learning, e da sua disponibilidade demonstrada, para a elaboração deste projeto.  \nAos meus colegas do CCG, obrigado por todo o apoio e companheirismo. Vocês tiveramum papel fundamental no meu percurso pessoal e profissional, durante o último ano.  \nÀ minha Mãe e ao meu Pai, agradeço por tudo o que fizeram por mim nos últimos 24 anos da minha existência.  \nÀ Joanna, com quem tenho o prazer de partilhar todos os meus momentos, o meu mais profundo obrigado. És a minha inspiração, sem ti ao meu lado, não seria a pessoa que sou hoje.  \nA todos que marcaram o meu trajeto, o meu obrigado.  \nDECLARAÇÃO DE INTEGRIDADE  \nDeclaro ter atuado com integridade na elaboração do presente trabalho académico e confirmo que não recorri à prática de plágio nem a qualquer forma de utilização indevida ou falsificação de informações ou resultados em nenhuma das etapas conducente à sua elaboração.  \nMais declaro que conheço e que respeitei o Código de Conduta Ética da Universidade do Minho.  \nRe sumo  \nNo âmbito do desenvolvimento de novas soluções para a otimização dos processos industriais de produção, novos desafios têm surgidos devido à complexidade de criação de valor, e àsimplicações associadas aos processos produtivos ao longo das cadeias de abastecimento. Embora o desenvolvimento tecnológico seja um objetivo inerente a todas as empresas, é necessário assegurar que o crescimento económico seja proporcional aos benefícios que este irá providenciar à sociedade, assim como, realizado segundo políticas de desenvolvimentosustentável e circular.  \nEsta dissertação tem como objetivo conceber uma investigação relativa à implementação detécnicas de Machine Learning (ML), que poderão ser associadas aos sistemas de planeamento de produção, permitindo automatizar, prever e atuar sobre a gestão dos processos de produção. Os objetivos passam por investigar quais os benefícios da implementação dedeterminado método e técnica de Machine Learning, de modo a criar previsões essenciais para o desenvolvimento de um plano de produção, com base nos resultados obtidos através de dados históricos.  \nPalavras-Chave: Análises Preditivas, AutoML, Indústria 4.0, Machine Learning, Séries Temporais.  \nAbstr act  \nIn the development of new solutions for the optimization of industrial production processes, new challenges have risen due to the complexity of value creation and the implications associated with production processes, along the supply chains. While technological development is an inherent goal for every company, it is necessary to ensure that economic","cbCainxihwK2alCF","https://ap.wps.com/l/cbCainxihwK2alCF","pdf",1462852,1,78,"Portuguese","pt",112,"# Resumo\n# Abstract\n# Lista de Figuras\n# Lista de Tabelas\n# Lista de Abreviaturas, Siglas e Acrónimos\n# 1 Introdução\n## 1.1 Enquadramento e Motivação\n## 1.2 Objetivos e Resultados Esperados\n## 1.3 Organização do Documento\n## 1.4 Abordagem Metodológica\n# 2 Estado de Arte\n## 2.1 Estratégia de Pesquisa Bibliográfica\n## 2.2 Indústria 4.0\n## 2.3 Inteligência Artificial\n## 2.4 Machine Learning\n## 2.5 Machine Learning no Planeamento de Cadeias de Abastecimento\n## 2.6 Ferramentas Tecnológicas\n# 3 Caso de Estudo - Previsão de Encomendas\n## 3.1 Iteração 1\n## 3.2 Iteração 2\n## 3.3 Considerações finais\n# 4 Caso de Estudo - Previsão do Tempo de Produção","[{\"question\":\"Qual é o objetivo central da dissertação?\",\"answer\":\"Conceber uma investigação sobre a implementação de técnicas de Machine Learning associadas a sistemas de planeamento de produção, para automatizar, prever e apoiar a gestão dos processos produtivos com base em dados históricos.\"},{\"question\":\"Que tipo de previsões a dissertação pretende apoiar?\",\"answer\":\"Previsões essenciais para o desenvolvimento de um plano de produção, suportadas pelos resultados obtidos a partir de séries temporais e dados históricos, para orientar decisões na produção.\"},{\"question\":\"Que áreas e técnicas são estudadas no estado de arte?\",\"answer\":\"São abordadas temáticas como Indústria 4.0, Inteligência Artificial, Machine Learning (incluindo aprendizagem supervisionada, não-supervisionada e reinforcement learning) e Automated Machine Learning (AutoML), além de séries temporais e aplicação ao planeamento de cadeias de abastecimento.\"}]","Aplicação de Técnicas de Machine Learning para a Previsão de Processos Industriais | PDF",1785726018,120,{"code":4,"msg":31,"data":32},"ok",{"site_id":24,"language":23,"slug":33,"title":13,"keywords":34,"description":14,"schema_data":35,"social_meta":87,"head_meta":89,"extra_data":91,"updated_unix":28},"application-of-machine-learning-techniques-for-the-prediction-of-industrial-processes","",{"@graph":36,"@context":86},[37,54,69],{"@type":38,"itemListElement":39},"BreadcrumbList",[40,44,48,51],{"item":41,"name":42,"@type":43,"position":20},"https://docshare.wps.com","Home","ListItem",{"item":45,"name":46,"@type":43,"position":47},"https://docshare.wps.com/pt/document/","Document",2,{"item":49,"name":12,"@type":43,"position":50},"https://docshare.wps.com/pt/document/pesquisa-e-relatórios/",3,{"item":52,"name":13,"@type":43,"position":53},"https://docshare.wps.com/pt/document/application-of-machine-learning-techniques-for-the-prediction-of-industrial-processes/119735/",4,{"url":52,"name":13,"@type":55,"author":56,"headline":13,"publisher":58,"fileFormat":61,"inLanguage":23,"description":14,"dateModified":62,"datePublished":63,"encodingFormat":61,"isAccessibleForFree":64,"interactionStatistic":65},"DigitalDocument",{"name":9,"@type":57},"Person",{"url":41,"name":59,"@type":60},"DocShare","Organization","application/pdf","2026-08-10","2026-08-03",true,{"@type":66,"interactionType":67,"userInteractionCount":20},"InteractionCounter",{"@type":68},"ViewAction",{"@type":70,"mainEntity":71},"FAQPage",[72,78,82],{"name":73,"@type":74,"acceptedAnswer":75},"Qual é o objetivo central da dissertação?","Question",{"text":76,"@type":77},"Conceber uma investigação sobre a implementação de técnicas de Machine Learning associadas a sistemas de planeamento de produção, para automatizar, prever e apoiar a gestão dos processos produtivos com base em dados históricos.","Answer",{"name":79,"@type":74,"acceptedAnswer":80},"Que tipo de previsões a dissertação pretende apoiar?",{"text":81,"@type":77},"Previsões essenciais para o desenvolvimento de um plano de produção, suportadas pelos resultados obtidos a partir de séries temporais e dados históricos, para orientar decisões na produção.",{"name":83,"@type":74,"acceptedAnswer":84},"Que áreas e técnicas são estudadas no estado de arte?",{"text":85,"@type":77},"São abordadas temáticas como Indústria 4.0, Inteligência Artificial, Machine Learning (incluindo aprendizagem supervisionada, não-supervisionada e reinforcement learning) e Automated Machine Learning (AutoML), além de séries temporais e aplicação ao planeamento de cadeias de abastecimento.","https://schema.org",{"og:url":52,"og:type":88,"og:title":13,"og:site_name":59,"og:description":14},"article",{"robots":90,"canonical":52},"index,follow",{"doc_id":7,"site_id":24},{"code":4,"msg":5,"data":93},[94,99,103,107,111,115,119,121,125,129],{"id":95,"doc_module":4,"doc_module_name":46,"category_name":96,"show_sort_weight":97,"slug":98},26,"Contos e Romances",60,"story-novel",{"id":100,"doc_module":4,"doc_module_name":46,"category_name":101,"show_sort_weight":97,"slug":102},46,"Estilo de Vida","lifestyle",{"id":104,"doc_module":4,"doc_module_name":46,"category_name":105,"show_sort_weight":97,"slug":106},28,"Exames","exam",{"id":108,"doc_module":4,"doc_module_name":46,"category_name":109,"show_sort_weight":97,"slug":110},47,"Geral","general",{"id":112,"doc_module":4,"doc_module_name":46,"category_name":113,"show_sort_weight":97,"slug":114},29,"Histórias em Quadrinhos","comic",{"id":116,"doc_module":4,"doc_module_name":46,"category_name":117,"show_sort_weight":97,"slug":118},27,"Literatura","literature",{"id":11,"doc_module":4,"doc_module_name":46,"category_name":12,"show_sort_weight":97,"slug":120},"research-report",{"id":122,"doc_module":4,"doc_module_name":46,"category_name":123,"show_sort_weight":97,"slug":124},33,"Religião e Espiritualidade","religion-spirituality",{"id":126,"doc_module":4,"doc_module_name":46,"category_name":127,"show_sort_weight":97,"slug":128},31,"Saúde e Cuidados","healthcare",{"id":130,"doc_module":4,"doc_module_name":46,"category_name":131,"show_sort_weight":97,"slug":132},45,"Tecnologia","technology"]