Problema: Excesso de emissão de material
particulado nas chaminés de uma papeleira. O
processo possuía mais de 100 variáveis que já
eram monitoradas e influenciavam diretamente a
emissão de materiais particulados, a quantidade
excessiva de dados tornava difícil o processo
de análise de causa raiz, dificultando também a
tomada de ações corretivas para adequação às
normas ambientais.
Solução: Após
tratamento dos dados coletados foi utilizado o
Módulo de Inteligência Artificial, B-Zek, que
testa diversos algoritmos de Machine Learning e
devolve o resultado daquele que possuir maior
confiabilidade, diminuindo o tempo de análises
de causa raiz e auxiliando na tomada de
decisões mais assertivas e imediatas.
Resultado:
O processo ficou mais transparente e foi
possível compreender quais variáveis que mais
influenciam na emissão de poluentes, traçando
medidas preventivas diretamente na causa raiz
dos problemas.
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