| dc.contributor.advisor | Valle, Pablo Deivid, 1975- | pt_BR |
| dc.contributor.other | Universidade Federal do Paraná. Setor de Tecnologia. Curso de Graduação em Engenharia Mecânica | pt_BR |
| dc.creator | Terajima, Guilherme Yudi | pt_BR |
| dc.date.accessioned | 2025-10-21T20:57:21Z | |
| dc.date.available | 2025-10-21T20:57:21Z | |
| dc.date.issued | 2025 | pt_BR |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/1884/98945 | |
| dc.description | Orientador: Prof. Dr. Pablo Deivid Valle | pt_BR |
| dc.description | Monografia (graduação) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Curso de Graduação em Engenharia Mecânica | pt_BR |
| dc.description | Inclui referências | pt_BR |
| dc.description.abstract | Resumo : Novas tecnologias vêm sendo implementadas em ambientes industriais como objetivo de aumentar a eficiência operacional, reduzir falhas técnicas e melhorar a rastreabilidade de processos. Nesse contexto, o uso de sistemas inteligentes, como assistentes virtuais baseados em inteligência artificial(IA), surgiu como uma solução promissora para apoia a tomada de decisão técnica em tempo real. No entanto, a integração entre ferramentas de automação e modelos de linguagem natural ainda enfrenta desafios técnicos,como a adaptação a contextos industriais específicos e a confiabilidade na geração de respostas. Este estudo apresenta a concepção de um sistema composto por dois módulos independentes: um conjunto de automações desenvolvido com a ferramenta Microsoft Power Automate, responsável por executar comandos técnicos,e um assistente virtual baseado em linguagem natural, construído em Python com uso de bibliotecas como Lang Chain, FAISS e Open AI. O sistema permite que operadores interajam por meio da plataforma Microsoft Teams, selecionando comandos via Adaptive Cards ou enviando perguntas abertas para o assistente. Paraavaliarafuncionalidade, foram simulados três fluxos automáticos(ajuste de acesso, registro de falhas e envio para auditoria), além da implementação de um modelo de diagnóstico técnico treinado com base documental da linha de montagem. Os resultados mostraram alta taxa de sucesso nas interações com o sistema, bem como clareza e assertividade nas respostas do módulo de IA, compotencial para aplicação real em linhas produtivas. A combinação das tecnologias se mostrou viáve e eficaz para ambientes fabris, promovendo maior automação, autonomia operacional e suporte técnico em tempo real | pt_BR |
| dc.format.extent | 1 recurso online : PDF. | pt_BR |
| dc.format.mimetype | application/pdf | pt_BR |
| dc.language | Português | pt_BR |
| dc.subject | Inteligência artificial | pt_BR |
| dc.subject | Aprendizado do computador | pt_BR |
| dc.subject | Robótica | pt_BR |
| dc.subject | Processos de fabricação - Automação | pt_BR |
| dc.subject | Processamento da linguagem natural (Computação) | pt_BR |
| dc.title | Concepção de um assistente virtual para auxílio na tomada de decisão técnica em ambientes fabris | pt_BR |
| dc.type | TCC Graduação Digital | pt_BR |