Aplicação de técnicas de mineração em dados sintéticos para manutenção preditiva: um estudo de caso - Schena, Rafael; Netto, João Cesar; Becker, Karin (Anais do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD); 2022: Anais do XXXVII Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados, 2022)
Este artigo apresenta um caso de aplicação de técnicas de mineração de dados em dados sintéticos para manutenção preditiva de um sistema de propulsão naval, com o objetivo de analisar sua aplicabilidade e adequação na construção de modelos preditivos para manutenção. Na primeira etapa, aplicamos técnicas de mineração de dados no dataset original, e levantamos hipóteses sobre os resultados obtidos com dados sintéticos. Na segunda e terceira etapas, respectivamente, testamos as hipóteses levantadas na etapa inicial através da inserção de desbalanceamento de classes e incertezas de medição. Os resultados mostram formas de se enriquecer conjuntos de dados sintéticos para construção de modelos mais parecidos com cenários industriais reais.