https://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/9382 Faculdade de Tecnologia de Bauru (Bauru) 2026-05-20T08:42:13Z https://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/44489 Title: Banco de dados para telemetria de água em condomínios: eficiência, economia e detecção de vazamentos Authors: GILIO, Pedro Henrique Silva; OLIVEIRA, Letícia Marques de Abstract: A crescente demanda por recursos hídricos e os desafios na gestão do consumo em condomínios têm impulsionado o uso de tecnologias de monitoramento, como a telemetria. Este trabalho apresenta uma pesquisa experimental de um sistema de banco de dados voltado para o armazenamento e análise de informações provenientes de hidrômetros. O funcionamento baseia-se em transmissores equipados com sensores magnéticos acoplados aos hidrômetros, que contabilizam o consumo a partir dos pulsos gerados pela rotação de uma engrenagem interna conforme a água passa pelo medidor. Esses dados são transmitidos em tempo real via protocolo LoRa (Long Range) para um gateway central. O sistema proposto organiza e estrutura os dados de consumo recebidos, possibilitando a geração de relatórios detalhados e gráficos de acompanhamento individualizado. Além disso, a base de dados viabiliza a individualização das contas de água, proporcionando maior transparência no rateio condominial e incentivando o uso consciente do recurso. Com a análise histórica das leituras, o modelo possibilita a detecção de vazamentos e padrões anômalos de consumo, oferecendo subsídios para decisões administrativas mais eficazes e sustentáveis. Os resultados demonstram que a integração entre a telemetria baseada em LoRa e um banco de dados robusto constitui uma solução prática, acessível e escalável para a gestão da água em ambientes coletivos, contribuindo para a redução de desperdícios e para a promoção de uma cultura de economia hídrica. 2025-12-09T00:00:00Z https://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/44483 Title: Criação de um banco de dados estruturado para promover acessibilidade digital em museus: uma jornada inclusiva para todos Authors: RIBEIRO, Arthur Bueno Damascena; CARNEIRO, Henrique; NAKAI, Yuji Usó Abstract: Os museus, enquanto instituições responsáveis por preservar a história e difundir o conhecimento por meio de obras de arte, enfrentam o desafio de serem frequentemente percebidos como elitistas e de difícil acesso. Essa percepção limita o contato do público em geral com o acervo cultural. Diante desse cenário, este trabalho propõe a criação de um acervo digital como estratégia para promover a acessibilidade cultural, eliminando barreiras e democratizando o acesso à cultura. Para isso, foi desenvolvido um site piloto utilizando HTML, PHP e JavaScript, com a disponibilização de obras acompanhadas de recursos de audiodescrição. As obras foram catalogadas e organizadas por meio da modelagem de um banco de dados relacional em MySQL. Essa estrutura possibilita uma conexão mais efetiva entre a população e o museu, promovendo a acessibilidade por meio de descrições verbais audíveis, permitindo que pessoas com deficiência visual explorem a arte e experimentem as emoções transmitidas pelas obras. Dessa forma, a solução proposta viabiliza o acesso autônomo, inclusivo e ampliado à arte e à cultura. 2025-07-09T00:00:00Z https://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/44482 Title: Business Intelligence: análise de dados de acidentes de trânsito fornecidos pelo Ministério da Justiça utilizando data warehouse Authors: MANARIN, João Augusto Melo; SILVA, Kevin Willians da; MOTTI, Rebeca Peixoto Abstract: O aumento significativo da frota de veículos nas vias urbanas e rodovias tem contribuído diretamente para a elevação no número de acidentes de trânsito, gerando impactos sociais, econômicos e sobre os sistemas de saúde. Diante desse cenário, este trabalho tem como objetivo aplicar tecnologias de Business Intelligence (BI) e data warehousing na análise de grandes volumes de dados de acidentes, com o intuito de extrair insights relevantes que auxiliem na formulação de políticas públicas mais eficazes e estratégias de prevenção. A metodologia baseia-se na construção de um data warehouse para organização dos dados, no desenvolvimento de dashboards interativos e na realização de análises multidimensionais que permitam identificar padrões, tendências e fatores críticos, como horários de maior incidência, condições climáticas e localizações geográficas. A pesquisa também inclui uma revisão de literatura, que oferece embasamento teórico para o uso dessas tecnologias no contexto da segurança viária. Os resultados obtidos demonstram que o uso de BI possibilita uma compreensão mais profunda dos fatores associados aos acidentes, apoiando a tomada de decisões mais assertivas. Conclui-se que a integração de ferramentas de BI à análise de dados de trânsito é uma estratégia promissora para reduzir a ocorrência de acidentes e promover maior segurança nas vias. 2025-07-01T00:00:00Z https://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/44481 Title: Coleta automatizada de dados públicos utilizando RPA e banco de dados Authors: IKEHARA, Leonardo Toshio Abstract: O aumento da disponibilidade de dados em ambientes digitais intensificou a necessidade por processos de coleta e organização mais eficientes, capazes de minimizar erros humanos e garantir confiabilidade às informações obtidas. Muitos desses dados, porém, continuam acessíveis apenas por meio de interfaces web, o que torna a coleta manual lenta, repetitiva e pouco escalável. Nesse contexto, este trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema baseado em Robotic Process Automation (RPA) para a coleta automática de cotações disponibilizadas pelo Banco Central do Brasil. Utilizando o Selenium WebDriver, o robô realiza a navegação pelas páginas, preenche parâmetros, extrai os dados exibidos e executa validações de integridade antes de armazená-los em um banco de dados relacional. O sistema também gera arquivos Excel para consulta imediata, assegurando rastreabilidade e padronização das informações coletadas. Os resultados demonstram que a adoção de RPA para raspagem estruturada de dados públicos pode reduzir custos operacionais, eliminar inconsistências e viabilizar a construção de séries históricas confiáveis, contribuindo para análises e decisões em contextos acadêmicos e corporativos. 2025-06-10T00:00:00Z