Navegando por Autor "Barbosa, Bruno Ramalho de Oliveira"
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TCC Análise da relação entre dados de monitoramento online e offline da qualidade da água do NUPLAM(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2025-06-26) Barbosa, Bruno Ramalho de Oliveira; Siroky, Andressa Nunes; http://lattes.cnpq.br/4572878633164464; http://lattes.cnpq.br/8942508434164433; Pinho, André Luís Santos de; http://lattes.cnpq.br/7753762932186347; Veríssimo, Lourena Mafra; http://lattes.cnpq.br/9173400981540256O Núcleo de Pesquisa em Alimentos e Medicamentos (NUPLAM) é uma unidade suplementar da Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN), responsável pela produção de medicamentos para o Sistema Único de Saúde (SUS). Além da fabricação e distribuição de medicamentos, o NUPLAM também atua como espaço acadêmico para desenvolvimento de pesquisas, projetos de extensão e ensino. Este Trabalho de Conclusão de Curso teve como objetivo investigar a viabilidade de prever os resultados de medições laboratoriais offline da qualidade da água purificada a partir dos dados de monitoramento online, com foco na variável Carbono Orgânico Total (TOC), um dos principais parâmetros exigidos por normas sanitárias para garantir a pureza da água utilizada na indústria farmacêutica. As medições offline são realizadas em laboratório e aceitas por órgãos reguladores. Já os dados online são coletados por sensores e são utilizados apenas como ferramentas complementares de acompanhamento. O desafio proposto pelo NUPLAM foi estabelecer uma relação estatisticamente significativa entre essas duas formas de coleta e, se possível, construir uma equação que permitisse estimar os valores offline com base nos dados online. Para isso, foram aplicadas técnicas de séries temporais e regressão, com ênfase na construção de um modelo de regressão com erros ARIMA, apropriado para lidar com dados autocorrelacionados ao longo do tempo. Os modelos ajustados indicaram que os dados online possuem relação significativa com os dados offline, sendo possível construir uma equação preditiva com bom ajuste, baixo erro quadrático médio e resíduos satisfatórios. A análise demonstrou que a variável online pode ser utilizada para prever os valores laboratoriais com razoável precisão. O modelo escolhido apresentou o menor erro entre os modelos testados, e a análise dos resíduos reforçou a adequação do ajuste. No entanto, destaca-se que a inclusão de outras variáveis associadas à medição do TOC pode aprimorar ainda mais a capacidade preditiva do modelo. Além de oferecer uma solução prática ao NUPLAM, o trabalho demonstra, na prática, a aplicação da estatística em contextos industriais reais, evidenciando como essa ciência pode ser útil na otimização de processos, na redução de custos e no apoio à tomada de decisões de empresas, núcleos de pesquisa e outras instituições. O trabalho também ressalta o potencial das abordagens preditivas no monitoramento contínuo da qualidade da água do NUPLAM, promovendo maior eficiência sem comprometer o cumprimento das normas regulatórias.