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 DadosDO - 10.5753/sbbd.2022.224627, 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.