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Objetivo
O objetivo desse trabalho foi entender como os dados de produtividade da cana de açúcar
podem ajudar a entender os fatores de impacto na produtividade e ajudar a melhorar os
processosprodutivosenvolvidos.Especificamente,estetrabalhodestacaquaissãoosmaiores
influenciadores,positivosounegativos,daprodutividadedacanadeaçúcarmedidaatravésdo
indicadordeAçúcarTotalRecuperado(ATR).
Paraessetrabalhoforamusadosdadosde5safrasdas2unidadesdogrupoNovamérica.
Ovolumedosdadosdas5safrasusadoparageraroindicadoreraenormeoquelevavamuito
tempoparagerarumrelatórioestáticoedificultavaaanálise;
Metodologia
Para entender os influenciados da produtividade da cana de açúcar, usamos uma área da
inteligênciaartificialparadescobertadeconhecimentoeusamosumametodologiaconhecida
como KDD (knowledge-discovery in databases) ou descoberta de conhecimento em bases de
dados.
Um processo que nasceu no início dos anos 80 e teve grandes avanços com o pesquisador
americanoUsamaFayyadevemsendodesenvolvidaatéhoje.
OKDDéumprocesso,umprocessodedescobertadeconhecimentoembancodedadosetem
comoobjetivoencontrarpadrõesnãotriviaisemdadosarmazenadosemumbancodedados,
para isso dispõe de diversas técnicas para a extração do conhecimento e também diversas
etapas,comoapresentadanafiguraabaixo,adaptadadoFAYYAD.
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OProcessoédivididoemetapasecadaetapatemsuaimportância.
Asetapassãoasseguintes:
Etapa
Objetivo
1
Limpeza de dados
Eliminar dados inconsistentes e/ou com ruídos.
2
Integração de
dados
Compatibilizar os dados de múltiplas origens
3
Seleção de dados
Buscar os dados relevantes à tarefa de análise
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4
Transformação de
dados
Transformar os dados para o formato apropriado para a tarefa de
mineração
5
Mineração dos
dados.
Extrair conhecimento através de mecanismos inteligentes de extração
6
Avaliação dos
padrões.
Identificar se o padrão extraído é realmente um conhecimento,
baseado em medidas de interesse.
7
Apresentação do
Conhecimento
Apresentar o conhecimento minerado usando técnicas adequadas de
representação.
Umadasprincipaisetapasdesseprocessoconsistenamineraçãodedados.Queéondevamos
gerarospadrõesparafazeraapresentaçãodoresultado.
AnáliseseResultados
Comessametodologiaeusandodiversasferramentasdesenvolvidaspelamaxitparafacilitaro
processodeKDD,usandotambémdeferramentasdeanáliseestatísticas.Buscamosentender
ocomportamentodoindicadoreidentificarosfatoresquelevamoslocaisateremummelhor
oupiorrendimento.
Nesseprocessoidentificamos30variáveisqueinfluenciavamorendimentodalavourapositiva
enegativamente.
E dentre essas variáveis foi possível dizer quais afetavam mais ou menos o desempenho da
lavoura.
Também com os dados das 5 safras tratados, estruturados e equalizados foi possível fazer
diversas análises e comparações em poucos segundos, o que antes demorava horas de um
analistaparaserfeito.Alémdotratamentomanual.
Realizeumplanodeaçõesparamelhoriasdedesempenho
deUsinas,cominterpretaçõesdedadosreaise
recomendaçõesbaseadasnasanálisesdosdadosenas
estratégiasdocliente.
Faleconosco:
www.agroresultados.com.br
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