Banca de DEFESA: DANIEL HERRERA DE OLIVEIRA LEMOS

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: DANIEL HERRERA DE OLIVEIRA LEMOS
DATA: 21/03/2024
HORA: 09:00
LOCAL: online
TÍTULO:

OTIMIZAÇÃO DA CATEGORIZAÇÃO DE ACIDENTES DE TRABALHO NA EMPRESA VALE S.A. COM A COMPARAÇÃO DE ALGORITMOS DE CLASSIFICAÇÃO

PALAVRAS-CHAVES:

Acidentes de trabalho, Mineração de texto, KNIME, CRISP-DM, Aprendizado de
máquina.

PÁGINAS: 78
GRANDE ÁREA: Engenharias
ÁREA: Engenharia da Computação
RESUMO:

Os acidentes de trabalho são eventos negativos que resultam em lesões físicas ou psicológicas para os
trabalhadores, representando uma preocupação significativa para empregadores e trabalhadores devido
aos impactos negativos na saúde, produtividade e bem-estar geral. Estatísticas da Organização
Internacional do Trabalho (OIT) mostram que ocorre uma morte a cada 15 segundos devido a acidentes
de trabalho ou doenças relacionadas à atividade profissional, totalizando 2,3 milhões de mortes por
ano. No Brasil, uma pessoa morre a cada três horas e meia de trabalho diário, colocando o país em
quarto lugar no ranking global de acidentes com vítimas fatais. E no Brasil, a Vale, empresa de
mineração, foi afetada por dois grandes acidentes: o rompimento da barragem de rejeitos de mineração
em Mariana em 2015 e o rompimento da barragem em Brumadinho em 2019. Esses desastres
ambientais resultaram em mortes, devastação de comunidades e contaminação do rio Doce. Com base
na problemática atual, como a tecnologia pode auxiliar a mitigar esse problema? O seguinte projeto
tem por foco utilizar mineração de texto juntamente com o aprendizado de máquina, que é uma técnica
indutiva para obter conclusões a partir de um conjunto de exemplos. O aprendizado de máquina tem
sido aplicado na prevenção de acidentes de trabalho, permitindo a análise de grandes volumes de dados
e a identificação de possíveis riscos ocupacionais. A pesquisa tem como objetivo geral otimizar a
classificação de acidentes de trabalho na Vale S.A. através dos dados coletados. Para construção do
trabalho proposto, o sistema envolve a utilização da plataforma KNIME utilizando a metodologia
CRISP-DM, com estruturados e bem definidos para realizar toda a parte de leitura e tratamento dos
dados, análise exploratória de dados e modelagem dos dados. Para alcançar o objetivo principal da
pesquisa, será realizado uma comparação de algoritmos de classificação, avaliando as métricas de
avaliação e identificando os algoritmos com melhor desempenho.

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MEMBROS DA BANCA:
Interno - 853053 - ANTONIO FERNANDO LAVAREDA JACOB JUNIOR
Presidente(a) - 7370 - CICERO COSTA QUARTO
Externo à Instituição - JADELSON AGUILAR SABINO - NENHUMA
Externo à Instituição - MATHEUS CHAVES MENEZES - NENHUMA