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Apresentação sobre indústria 4.0

1. Big Data e Indústria 4.0 Transformação Digital e Mineração de Dados

2. Objetivos de Aprendizagem • Entender como o Big Data pode beneficiar a indústria e a sociedade • Reconhecer as características do Big Data • Diferenciar as técnicas de mineração de dados

3. O que é Big Data? • Era da Informação: milhões de dados gerados diariamente • 2017 → 2.5 quintilhões de bytes/dia • 90% dos dados atuais foram gerados nos últimos 2 anos • Internet como principal fonte de dados (texto, imagem, vídeo, áudio)

4. O desafio do Big Data • Não basta volume de dados • É preciso processar, analisar e extrair conhecimento útil • Uso de ferramentas de gestão e análise

5. As 5 Características do Big Data (5Vs) • Volume – quantidade massiva de dados • Velocidade – rapidez na geração e consumo • Variedade – diferentes formatos (texto, vídeo, imagem, sensor) • Veracidade – confiabilidade dos dados • Valor – utilidade da análise para decisões

6. Big Data Analytics • Processo de tratamento e análise de dados • Envolve: - Métodos de gestão - Processamento e mineração de dados - Inteligência Artificial

7. Etapas do Big Data Analytics 1. Estabelecer questionamentos 2. Adquirir dados 3. Limpar dados 4. Realizar modelo 5. Analisar dados 6. Apresentar resultados 7. Analisar resultados 8. Refinar o problema

8. Inteligência Artificial (IA) • Surgiu na década de 1950 • Objetivo: simular raciocínio humano • Exemplo: Teste de Turing • Áreas: linguagem natural, raciocínio automatizado, aprendizado de máquina, visão computacional, robótica

9. IA e Big Data • IA permite análise de padrões em grandes volumes de dados • Machine Learning (aprendizado de máquina) e Mineração de Dados são fundamentais

10. Mineração de Dados (Data Mining) • Descobrir padrões, regras e previsões • Três técnicas principais: - Associação (ex.: sabão + amaciante) - Classificação (previsões com exemplos rotulados) - Agrupamento (segmentação por similaridade)

11. Big Data na Indústria 4.0 • Uso de sensores, dispositivos e algoritmos para: - Redução de defeitos - Otimização de matéria-prima e energia - Manutenção preditiva - Resposta rápida ao mercado

12. Exemplo do Ambiente Produtivo • Dados de máquinas e processos • Paradas e uso de energia • Manutenção preventiva • Algoritmos → redução de custos, defeitos e maior eficiência

13. Conclusão • Big Data transforma dados em conhecimento • Indústria 4.0 depende de análise rápida e confiável • IA + Big Data = vantagem competitiva

14. Perguntas e Reflexão • Quais os benefícios do Big Data para a sociedade? • Como a IA pode apoiar a análise de dados? • Exemplos de Big Data no dia a dia?