Aplicação de técnicas de mineração de dados para identificação de falhas freqüentes na frota fiscalizada pela EMTU

Abstract

Apesar do avanço da tecnologia em desenvolver novos softwares para a captação, processamento e armazenamento de informações, muitas ferramentas ainda são desconhecidas. Com isso, a exploração das informações armazenadas em bancos de dados não é realizada de maneira integral. Neste sentido, este estudo monográfico tem como objetivo a aplicação de técnicas de mineração de dados na base de dados do órgão fiscalizador do transporte coletivo de Campinas, a Empresa Metropolitana de Transportes Urbanos de São Paulo S/A – EMTU, visando encontrar regras de associação que possam revelar padrões de conhecimento que irão auxiliar o inspetor de manutenção durante a inspeção veicular. A base de dados, em que foram realizados os experimentos de mineração de dados, foi captada dos arquivos do Departamento de Fiscalização e Inspeção da EMTU; são referentes às inspeções realizadas entre o ano de 2009 e 2010. Para implementação do projeto, foi utilizado o software Weka, que além de ser de domínio público, implementa as principais tarefas de mineração de dados: associação, classificação e clusterização. Nesse trabalho foi utilizada a tarefa de associação para identificação: das falhas mais freqüentes nos veículos; qual a freqüência de falhas não sanadas; que empresa tem maior constância de falhas não sanadas. As regras encontradas na mineração de dados, na base de dados da inspeção veicular da EMTU, revelaram não haver suficiente preocupação de algumas empresas em resolver falhas referentes à conservação da carroceria dos veículos. As falhas de manutenção, embora com menor freqüência de ocorrências, em relação às falhas de conservação, também mostraram dados bastantes altos, 65% de falhas não resolvidas. Os resultados mostram que determinadas empresas merecem maior atenção por parte dos inspetores de manutenção no sentido de buscar melhorias na qualidade dos serviços prestados.