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dc.contributor.advisorMontaño, Razer Anthom Nizer Rojas, 1975-pt_BR
dc.contributor.otherUniversidade Federal do Paraná. Setor de Educação Profissional e Tecnológica. Curso de Especialização em Inteligência Artificial Aplicadapt_BR
dc.creatorGomes, Rafael Eduardopt_BR
dc.date.accessioned2023-05-11T20:02:56Z
dc.date.available2023-05-11T20:02:56Z
dc.date.issued2022pt_BR
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1884/82517
dc.descriptionOrientador: Prof. Dr. Razer Anthom Nizer Rojas Montañopt_BR
dc.descriptionMonografia (especialização) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Educação Profissional e Tecnológica, Curso de Especialização em Inteligência Artificial Aplicada.pt_BR
dc.descriptionInclui referênciaspt_BR
dc.description.abstractResumo: A produtividade da mão de obra é um pilar fundamental na gestão industrial. O processo de automatização e digitalização da indústria - Indústria 3.0 e 4.0 - trouxeram avanços em relação ao controle das operações baseados em dados provenientes das máquinas e comandos numéricos, entretanto a obtenção de dados referentes ao trabalho humano segue dependendo de observação e aquisição manual. O propósito deste trabalho foi a comparação da acuracidade de um modelo baseado em poses e movimentos com aquisição de dados por câmeras genéricas e análise com inteligência artificial. O objetivo, identificação de perdas com atividades que não agregam valor (NVAA) em relação à análises realizadas por especialistas com uma assertividade de 90%, foi validado em aplicações industriais reais de diversos segmentos.pt_BR
dc.format.extent1 recurso online : PDF.pt_BR
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.languagePortuguêspt_BR
dc.subjectInteligência artificialpt_BR
dc.subjectIndustria - Controle de produçãopt_BR
dc.titleClassificação automática de movimentos relacionados a perdas de produtividade em linhas de produção através de visão computacional e inteligência artificialpt_BR
dc.typeTCC Especialização Digitalpt_BR


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