Sistema pericial para o estudo de composição de betões

O betão é o material de construção feito pelo Homem mais utilizado no mundo. A sua composição é um processo complexo que exige um conhecimento teórico sólido e muita experiência prática, pelo que poucas pessoas estão habilitadas para o fazer e são muito requisitadas. No entanto não existe muita oferta actual de software que contemple alguns dos aspectos importantes da composição do betão, nomeadamente para o contexto europeu. Nesse sentido, foi desenvolvido um sistema de apoio à decisão chamado Betacomp, baseado num sistema pericial, para realizar estudos de composição de betão. Este contempla as normas legais portuguesas e europeias, e a partir da especificação do betão apresenta toda a informação necessária para se produzir um ensaio de betão. A aquisição do conhecimento necessário ao sistema contou com a colaboração de um especialista com longa e comprovada experiência na área da formulação e produção do betão, tendo sido construída uma base de conhecimento baseada em regras de produção no formato drl (Drools Rule Language). O desenvolvimento foi realizado na plataforma Drools.net, em C# e VB.net. O Betacomp suporta os tipos de betão mais comuns, assim como adições e adjuvantes, sendo aplicável numa grande parte dos cenários de obra. Tem a funcionalidade de fornecer explicações sobre as suas decisões ao utilizador, auxiliando a perceber as conclusões atingidas e simultaneamente pode funcionar como uma ferramenta pedagógica. A sua abordagem é bastante pragmática e de certo modo inovadora, tendo em conta parâmetros novos, que habitualmente não são considerados neste tipo de software. Um deles é o nível do controlo de qualidade do produtor de betão, sendo feito um ajuste de compensação à resistência do betão a cumprir, proporcional à qualidade do produtor. No caso dos produtores de betão, permite que indiquem os constituintes que já possuem para os poderem aproveitar (caso não haja impedimentos técnicos) , uma prática muito comum e que permitirá eventualmente uma aceitação maior da aplicação, dado que reflecte a forma habitual de agir nos produtores.

Data mining languages for business intelligence

Doctoral Thesis in Information Systems and Technologies Area of Engineering and Manag ement Information Systems

Método AHP como optimização na selecção de fornecedores numa empresa de materiais de construção

Nos dias que correm cada vez mais a diferença entre o sucesso e o fracasso de uma empresa depende da estratégia que escolhem seguir, sendo de igual forma importante maximizar quer os recursos materiais quer os recursos humanos. Assim sendo, cada vez mais empresas optam por incentivar os seus colaboradores a desempenhar um papel importante no processo de decisão. Para isso a estratégia da empresa tem de estar alinhada com cada actividade desempenhada pelos seus colaboradores. Esta dissertação tem por base uma pesquisa de vários métodos multicritério existentes, tendo sido escolhido o método Analytic Hierarchy Process (AHP) para determinar o melhor fornecedor de cimento para a empresa Materiais de Construção da Minhoteira, Lda. Foi então necessário desenvolver um software tendo por base o Excel que permitisse fazer a análise das diversas alternativas perante os critérios mencionados. A aplicação informática “Make and Choice” procura contribuir da melhor forma para uma escolha potencialmente mais acertada. Conclui-se que “Make and Choice”, utilizando o método AHP, foi adequada para conseguir responder a todos os objectivos inicialmente propostos, foi ainda possível verificar os benefícios que advêm da sua aplicação. E desta forma, perceber que é possível ter o auxílio na tomada de decisão de ferramentas ou métodos que permitem obter a melhor solução.

Gestão de multi-projeto no processo de desenvolvimento de produto

No âmbito da unidade curricular Dissertação/Projeto/Estágio do 2º ano do Mestrado em Engenharia mecânica – Ramo Gestão Industrial do Instituto Superior de Engenharia do Porto, o presente trabalho de dissertação foi enquadrado num projeto de desenvolvimento de ferramentas de apoio à gestão de projetos. O projeto foi desenvolvido no Instituto de Engenharia Mecânica e Gestão Industrial (INEGI) na unidade de Desenvolvimento de Produto e Sistemas (DPS). A realização deste projeto teve como objetivo o desenvolvimento e adequação de ferramentas de apoio à gestão de multi-projeto no processo de desenvolvimento de produto na organização em estudo – o INEGI – DPS. A gestão de projetos tem hoje uma grande importância nos resultados das empresas essencialmente em virtude da necessidade de estas competirem num mundo em grande mudança com concorrentes ferozes, em que a capacidade de responder às mudanças a tempo e de uma forma integrada se torna cada vez mais importante. A atividade levada a cabo pela DPS impõe a necessidade de uma gestão de projetos mais eficaz e eficiente suportada numa gestão de informação centralizada. O presente projeto de investigação teve, numa primeira fase, uma adaptação à organização em estudo. De seguida, foi conduzida uma revisão da literatura com o objetivo de se obter a fundamentação teórica necessária ao desenvolvimento de ferramentas com base nas metodologias lean. Prosseguiu com o levantamento da situação inicial da organização e com a identificação dos problemas existentes na gestão de projetos. Incluiu também uma revisão e análise das ferramentas existentes na unidade em estudo. Este conhecimento permitiu delinear uma visão para guiar o desenvolvimento das ferramentas. Após a definição da visão foi, então, realizado o desenvolvimento das ferramentas de auxílio à gestão multi-projeto na organização. A concretização deste trabalho resultou no desenvolvimento de três ferramentas de auxílio à gestão multi-projeto na unidade. Estas ferramentas tornam o processo de gestão de projetos mais simples e fácil de assimilar, requerendo apenas alguns inputs por parte dos colaboradores. Estas ferramentas estão apoiadas nos pilares do lean, e deste modo estão vocacionadas para reduzir o desperdício, promover a melhoria contínua, aumentar o desempenho global dos vários atores nos projetos de modo a entregar mais valor e qualidade superior com menores custos. Acima de tudo, valorizar o trabalho dos colaboradores, tornando-os mais eficientes, eficazes, motivados e comprometidos com a organização.

Using data mining techniques to support breast cancer diagnosis

More than ever, there is an increase of the number of decision support methods and computer aided diagnostic systems applied to various areas of medicine. In breast cancer research, many works have been done in order to reduce false-positives when used as a double reading method. In this study, we aimed to present a set of data mining techniques that were applied to approach a decision support system in the area of breast cancer diagnosis. This method is geared to assist clinical practice in identifying mammographic findings such as microcalcifications, masses and even normal tissues, in order to avoid misdiagnosis. In this work a reliable database was used, with 410 images from about 115 patients, containing previous reviews performed by radiologists as microcalcifications, masses and also normal tissue findings. Throughout this work, two feature extraction techniques were used: the gray level co-occurrence matrix and the gray level run length matrix. For classification purposes, we considered various scenarios according to different distinct patterns of injuries and several classifiers in order to distinguish the best performance in each case described. The many classifiers used were Naïve Bayes, Support Vector Machines, k-nearest Neighbors and Decision Trees (J48 and Random Forests). The results in distinguishing mammographic findings revealed great percentages of PPV and very good accuracy values. Furthermore, it also presented other related results of classification of breast density and BI-RADS® scale. The best predictive method found for all tested groups was the Random Forest classifier, and the best performance has been achieved through the distinction of microcalcifications. The conclusions based on the several tested scenarios represent a new perspective in breast cancer diagnosis using data mining techniques.

Strategic Bidding for Electricity Markets Negotiation Using Support Vector Machines

Energy systems worldwide are complex and challenging environments. Multi-agent based simulation platforms are increasing at a high rate, as they show to be a good option to study many issues related to these systems, as well as the involved players at act in this domain. In this scope the authors’ research group has developed a multi-agent system: MASCEM (Multi- Agent System for Competitive Electricity Markets), which simulates the electricity markets environment. MASCEM is integrated with ALBidS (Adaptive Learning Strategic Bidding System) that works as a decision support system for market players. The ALBidS system allows MASCEM market negotiating players to take the best possible advantages from the market context. This paper presents the application of a Support Vector Machines (SVM) based approach to provide decision support to electricity market players. This strategy is tested and validated by being included in ALBidS and then compared with the application of an Artificial Neural Network, originating promising results. The proposed approach is tested and validated using real electricity markets data from MIBEL - Iberian market operator.

Metalearner based on Dynamic Neural Network for Strategic Bidding in electricity Markets

The restructuring of electricity markets, conducted to increase the competition in this sector, and decrease the electricity prices, brought with it an enormous increase in the complexity of the considered mechanisms. The electricity market became a complex and unpredictable environment, involving a large number of different entities, playing in a dynamic scene to obtain the best advantages and profits. Software tools became, therefore, essential to provide simulation and decision support capabilities, in order to potentiate the involved players’ actions. This paper presents the development of a metalearner, applied to the decision support of electricity markets’ negotiation entities. The proposed metalearner executes a dynamic artificial neural network to create its own output, taking advantage on several learning algorithms implemented in ALBidS, an adaptive learning system that provides decision support to electricity markets’ players. The proposed metalearner considers different weights for each strategy, depending on its individual quality of performance. The results of the proposed method are studied and analyzed in scenarios based on real electricity markets’ data, using MASCEM - a multi-agent electricity market simulator that simulates market players’ operation in the market.

Determinant factors of turnover versus permanence of portuguese repatriates: an exploratory study

The study seeks to identify the determinant factors of the repatriate’s decision to remain or leave the company after repatriation, in a convenience sample of 40 Portuguese returnees working in companies based in Portugal. The main results were as follows: (1) there are seven factor categories: (a) salaries and benefits; (b) possibility of promotion, development, professional development; (c) organizational support (during and after the international mission) recognition of work; (d) economic and social atmosphere of the company, (e) good relationship with leadership; (f) convenience and/or personal / family well-being and; (g) external alternatives; (2) the main factors leading to permanence are (a) possibility of promotion, development and professional development and; (b) the existence of personal and family well-being / convenience; (3) the main factors leading to abandonment are (a) lack of organizational support and recognition of work performed; (b) lack of possibility of promotion, development and professional development and; (c) lack of personal / family well-being / convenience. Globally, the study suggests that the factors leading to permanence are very similar to those that lead to abandonment, although in reverse.

Utilização de Cabos de alta Temperatura em linhas Aéreas em Média Tensão

A presente dissertação teve como objetivo fazer uma análise da viabilidade técnica da utilização dos condutores de alta temperatura nas linhas aéreas de MT, identificar vantagens, analisar inconvenientes, e estabelecer um comparativo a custos médios com as soluções convencionais. Foi efetuado o estudo de um caso real da EDP Distribuição que consistia na necessidade do aumento da capacidade de transporte de energia da linha aérea a 15 kV Espinho-Sanguedo. Neste foi ponderada a solução onde se poderia efetuar passagem de linha simples para linha dupla em alumínio-aço (AA) 160 mm2 ou a solução alternativa e inovadora de substituição dos condutores existentes por condutores de alta temperatura ACCC 182 mm2. Para isso foram efetuados cálculos e também criada uma ferramenta de apoio à decisão, para validação dos mesmos, com o intuito de mais tarde poder ser aplicada nas linhas aéreas em Média Tensão em todo o país e, sempre que necessário, se possa fazer um estudo de ponderação técnica de forma sistemática e estruturada. Neste trabalho estão identificadas as vantagens, foram relatados os inconvenientes, e estabeleceu-se um comparativo a custos médios da utilização de condutores de alta temperatura com as soluções convencionais. Antes de poder ser realizado um estudo do caso concreto da Linha aérea Espinho-Sanguedo foi necessário um aprofundamento do estado da arte no que diz respeito à comparação entre o cabo de alta temperatura ACCC e o cabo convencional ACSR, sendo este o mais utilizado nas linhas aéreas em MT. Os cabos de alta temperatura trouxeram inovações neste tema de transporte de energia, e como tal surgiu a necessidade de um estudo mais aprofundado da sua constituição, destacando o seu núcleo formado pelo compósito de fibra de carbono e fibra de vidro. Foi também analisado vantagens e desvantagens do cabo de alta temperatura e até mesmo situações onde a sua aplicação poderá ser vantajosa, de modo a tirar proveito das suas caraterísticas em que se destacam altas temperaturas de funcionamento e flechas reduzidas. Para elaborar um projeto de uma linha aérea em média tensão é necessário considerar a legislação em vigor, os aspetos ambientais e económicos, respeitando e garantindo as premissas do cálculo elétrico e mecânico. Economicamente este tipo de cabo (ACCC) é mais dispendioso do que os convencionais, no entanto o estudo realizado permitiu perceber que a sua implementação técnica é vantajosa em linhas aéreas de elevada capacidade de transporte de energia, sobretudo nos casos onde serão necessárias instalar linhas duplas ou linhas simples de seções elevadas. Devido às suas caraterísticas mecânicas, estes cabos permitem melhorar as linhas na sua dimensão, podendo diminuir o número de apoios a instalar, podendo diminuir a robustez dos apoios e permitir maior facilidade na montagem. Estas vantagens traduzem-se em menores impactos ambientais e permitem sobretudo reduzir os constrangimentos com os proprietários dos terrenos onde os apoios são implantados.

Apoio à gestão na tomada de decisão na ATAHCA: um estudo de caso

A informação assume, hoje em dia, uma importância crescente. Desde a sua constituição, as organizações produzem diariamente informação que alimenta o seu sistema de informação organizacional. Este, passa por um ciclo de vida que abrange processos relacionados com o seu planeamento e desenvolvimento, sem o qual não seria possível tomar decisões e dar resposta às solicitações do meio envolvente, devido ao enorme volume de dados a processar pelas organizações. Com este estágio pretende-se abordar a importância da informação na gestão do património da associação ATAHCA – Associação de Desenvolvimento das Terras Altas do Homem, Cávado e Ave, onde se incluem edifícios, mobiliário, obras de arte, máquinas, utensílios, ferramentas, meios de transporte e documentos. Assim, o objetivo deste trabalho consiste em desenvolver um sistema de apoio à tomada de decisão baseado na inventariação de todo o património. A criação de um manual de procedimentos é essencial para garantir o correto manuseamento do sistema e servirá de contributo à gestão eficaz da informação. O sistema de informação a desenvolver será um modelo de apoio à decisão que permita fazer a gestão do inventário/património, mas também que possibilite a quantificação e o valor patrimonial do mesmo. Pretende-se, ainda, discutir e analisar o contributo da gestão da informação no apoio à tomada de decisão assertiva e rentável para a organização.

Enhancing Agent Mediated Electronic Markets with Ontology Matching Services and Social Network Support

Os Mercados Eletrónicos atingiram uma complexidade e nível de sofisticação tão elevados, que tornaram inadequados os modelos de software convencionais. Estes mercados são caracterizados por serem abertos, dinâmicos e competitivos, e constituídos por várias entidades independentes e heterogéneas. Tais entidades desempenham os seus papéis de forma autónoma, seguindo os seus objetivos, reagindo às ocorrências do ambiente em que se inserem e interagindo umas com as outras. Esta realidade levou a que existisse por parte da comunidade científica um especial interesse no estudo da negociação automática executada por agentes de software [Zhang et al., 2011]. No entanto, a diversidade dos atores envolvidos pode levar à existência de diferentes conceptualizações das suas necessidades e capacidades dando origem a incompatibilidades semânticas, que podem prejudicar a negociação e impedir a ocorrência de transações que satisfaçam as partes envolvidas. Os novos mercados devem, assim, possuir mecanismos que lhes permitam exibir novas capacidades, nomeadamente a capacidade de auxiliar na comunicação entre os diferentes agentes. Pelo que, é defendido neste trabalho que os mercados devem oferecer serviços de ontologias que permitam facilitar a interoperabilidade entre os agentes. No entanto, os humanos tendem a ser relutantes em aceitar a conceptualização de outros, a não ser que sejam convencidos de que poderão conseguir um bom negócio. Neste contexto, a aplicação e exploração de relações capturadas em redes sociais pode resultar no estabelecimento de relações de confiança entre vendedores e consumidores, e ao mesmo tempo, conduzir a um aumento da eficiência da negociação e consequentemente na satisfação das partes envolvidas. O sistema AEMOS é uma plataforma de comércio eletrónico baseada em agentes que inclui serviços de ontologias, mais especificamente, serviços de alinhamento de ontologias, incluindo a recomendação de possíveis alinhamentos entre as ontologias dos parceiros de negociação. Este sistema inclui também uma componente baseada numa rede social, que é construída aplicando técnicas de análise de redes socias sobre informação recolhida pelo mercado, e que permite melhorar a recomendação de alinhamentos e auxiliar os agentes na sua escolha. Neste trabalho são apresentados o desenvolvimento e implementação do sistema AEMOS, mais concretamente: • É proposto um novo modelo para comércio eletrónico baseado em agentes que disponibiliza serviços de ontologias; • Adicionalmente propõem-se o uso de redes sociais emergentes para captar e explorar informação sobre relações entre os diferentes parceiros de negócio; • É definida e implementada uma componente de serviços de ontologias que é capaz de: • o Sugerir alinhamentos entre ontologias para pares de agentes; • o Traduzir mensagens escritas de acordo com uma ontologia em mensagens escritas de acordo com outra, utilizando alinhamentos previamente aprovados; • o Melhorar os seus próprios serviços recorrendo às funcionalidades disponibilizadas pela componente de redes sociais; • É definida e implementada uma componente de redes sociais que: • o É capaz de construir e gerir um grafo de relações de proximidade entre agentes, e de relações de adequação de alinhamentos a agentes, tendo em conta os perfis, comportamento e interação dos agentes, bem como a cobertura e utilização dos alinhamentos; • o Explora e adapta técnicas e algoritmos de análise de redes sociais às várias fases dos processos do mercado eletrónico. A implementação e experimentação do modelo proposto demonstra como a colaboração entre os diferentes agentes pode ser vantajosa na melhoria do desempenho do sistema e como a inclusão e combinação de serviços de ontologias e redes sociais se reflete na eficiência da negociação de transações e na dinâmica do mercado como um todo.

Análise e implementação de melhorias no serviço Pós-Venda na área automóvel

No âmbito da unidade curricular de Dissertação/Projeto/Estágio, pertencente ao segundo ano do Mestrado em Engenharia Mecânica – Ramo de Gestão Industrial do Instituto Superior de Engenharia do Porto, o presente trabalho foi desenvolvido no Grupo JAP, Grupo do setor automóvel, desenvolvido especificamente no serviço pós-venda. Numa realidade bastante diferente de outros tempos onde havia grandes margens com a venda de produtos, hoje a realidade é bem diferente. Num contexto de competição global onde as margens são mais reduzidas, o serviço pós-venda, onde o cliente é acompanhado desde da compra até o fim de vida do produto, constitui uma fonte de receitas relevante bem como um diferenciador chave dentre as empresas de revenda automóvel. Por estas razões, são cada vez mais as empresas que seguem a filosofia Lean, orientando toda a sua estrutura produtiva no sentido de atingir zero desperdícios, sem interferir com a qualidade do produto final. A realização deste projeto teve como objetivo o desenvolvimento e adequação de ferramentas de melhoria e apoio ao serviço pós-venda no Grupo. Com a elaboração deste trabalho, pretende-se fazer uma análise a todo o processo do serviço pós-venda, identificando os problemas que ocorrem ao longo do processo e desenvolver um plano de ações de melhoria, utilizando para isso as ferramentas da metodologia Lean. Em primeiro lugar, fez-se uma análise do processo do serviço pós-venda e do serviço do armazém de peças, onde foram identificados alguns pontos de melhoria e recolhidos as primeiras informações para uma análise mais aprofundada de cada problema. Posteriormente, estabeleceu-se um plano de ações para eliminar ou minimizar os desperdícios encontrados no processo, aumentar a produtividade e a qualidade do serviço prestado ao cliente, e procedeu-se à implementação das melhorias. Após a implementação das melhorias, fez-se uma avaliação das mesmas e constatou-se um aumento de produtividade, uma redução de desperdícios e um aumento dos índices de qualidade. Em suma uma melhoria no serviço prestado ao cliente.

An architecture for an effective usage of data mining in business intelligence systems

Business Intelligence (BI) is one emergent area of the Decision Support Systems (DSS) discipline. Over the last years, the evolution in this area has been considerable. Similarly, in the last years, there has been a huge growth and consolidation of the Data Mining (DM) field. DM is being used with success in BI systems, but a truly DM integration with BI is lacking. Therefore, a lack of an effective usage of DM in BI can be found in some BI systems. An architecture that pretends to conduct to an effective usage of DM in BI is presented.

Dynamic artificial neural network for electricity market prices forecast

This paper presents an artificial neural network applied to the forecasting of electricity market prices, with the special feature of being dynamic. The dynamism is verified at two different levels. The first level is characterized as a re-training of the network in every iteration, so that the artificial neural network can able to consider the most recent data at all times, and constantly adapt itself to the most recent happenings. The second level considers the adaptation of the neural network’s execution time depending on the circumstances of its use. The execution time adaptation is performed through the automatic adjustment of the amount of data considered for training the network. This is an advantageous and indispensable feature for this neural network’s integration in ALBidS (Adaptive Learning strategic Bidding System), a multi-agent system that has the purpose of providing decision support to the market negotiating players of MASCEM (Multi-Agent Simulator of Competitive Electricity Markets).

Meta-heuristics self-configuration for scheduling

Scheduling resolution requires the intervention of highly skilled human problemsolvers. This is a very hard and challenging domain because current systems are becoming more and more complex, distributed, interconnected and subject to rapidly changing. A natural Autonomic Computing evolution in relation to Current Computing is to provide systems with Self-Managing ability with a minimum human interference. This paper addresses the resolution of complex scheduling problems using cooperative negotiation. A Multi-Agent Autonomic and Meta-heuristics based framework with self-configuring capabilities is proposed.