{"id":30,"date":"2025-03-19T22:28:01","date_gmt":"2025-03-20T01:28:01","guid":{"rendered":"https:\/\/utfpr.curitiba.br\/mba-preditiva-i4\/?page_id=30"},"modified":"2025-03-24T12:32:24","modified_gmt":"2025-03-24T15:32:24","slug":"estrutura-curricular","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/utfpr.curitiba.br\/mba-preditiva-i4\/estrutura-curricular\/","title":{"rendered":"Estrutura Curricular"},"content":{"rendered":"\n

O curso \u00e9 composto por disciplinas que abordam temas essenciais para a aplica\u00e7\u00e3o pr\u00e1tica das T\u00e9cnicas Preditivas na ind\u00fastria, integrando essas metodologias com ferramentas de Intelig\u00eancia Artificial voltadas ao diagn\u00f3stico e progn\u00f3stico de falhas.<\/p>\n\n\n\n

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Disciplina 01: <\/strong>PCM 4.0<\/td>Carga Hor\u00e1ria<\/strong> 40 horas<\/td><\/tr>
Objetivo: <\/strong>Esta disciplina visa proporcionar aos discentes a compreens\u00e3o do sistema gest\u00e3o das atividades de manuten\u00e7\u00e3o para ind\u00fastria 4.0, enfatizando a estrutura e documenta\u00e7\u00e3o gerada e monitorada pelo Planejamento e Controle de Manuten\u00e7\u00e3o (PCM) e as tecnologias i4.0 para automa\u00e7\u00e3o.<\/td><\/tr>
Ementa:<\/strong> Conceitos de Planejamento e Controle de manuten\u00e7\u00e3o na ind\u00fastria 4.0.  Tipos de Manuten\u00e7\u00e3o: Corretiva, Preventiva e Preditiva. Endere\u00e7amento de m\u00e1quina (TAG), mapeamento de processo, gera\u00e7\u00e3o, emiss\u00e3o e acompanhamento de ordens de servi\u00e7o (OS) e Planos de Manuten\u00e7\u00e3o (PM\u00b4s preventiva e preditiva). Planejamento e Execu\u00e7\u00e3o de Paradas. Gest\u00e3o de manuten\u00e7\u00e3o para Smart Factory. Planejamento remoto. Atividades de Manuten\u00e7\u00e3o executadas na NR 13 \u2013 Caldeiras, Vasos de Press\u00e3o e Tubula\u00e7\u00f5es. M\u00e9todos multicrit\u00e9rios e pesquisa operacional (modelagem matem\u00e1tica) aplicados na tomada de decis\u00e3o na gest\u00e3o de manuten\u00e7\u00e3o.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n
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Disciplina 02: <\/strong>Aplica\u00e7\u00f5es de Termografia em sistemas industriais<\/td>Carga Hor\u00e1ria<\/strong> 40 horas<\/td><\/tr>
Objetivo: <\/strong>Capacitar o aluno nos conceitos de Termodin\u00e2mica, an\u00e1lise t\u00e9rmica, procedimentos para realizar inspe\u00e7\u00e3o termogr\u00e1fica de equipamentos em instala\u00e7\u00f5es industriais. <\/td><\/tr>
Ementa:<\/strong> Conceitos gerais de termodin\u00e2mica e transmiss\u00e3o de calor. Processos e propriedades da Radia\u00e7\u00e3o t\u00e9rmica. Troca de calor por radia\u00e7\u00e3o entre superf\u00edcies. Sistema de medi\u00e7\u00e3o de temperatura por contato e sem contato. Avalia\u00e7\u00e3o de emissividade de superf\u00edcie. Resultado de medi\u00e7\u00e3o de temperatura por contato e sem contato. Fundamentos de Termografia infravermelha. Evolu\u00e7\u00e3o da tecnologia de sensores dos Termo visores. Opera\u00e7\u00e3o de Termo visores. Tipos de c\u00e2meras termogr\u00e1ficas existentes no mercado. Procedimento para realiza\u00e7\u00e3o da inspe\u00e7\u00e3o termogr\u00e1fica. Teoria geral sobre imagem digital. Obten\u00e7\u00e3o de uma imagem termogr\u00e1fica com qualidade. Avalia\u00e7\u00e3o de incerteza de resultado de medi\u00e7\u00e3o de temperatura. Processos de seguran\u00e7a do trabalho para realiza\u00e7\u00e3o das inspe\u00e7\u00f5es.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n
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Disciplina 03: <\/strong>Laborat\u00f3rio de Termografia<\/td>Carga Hor\u00e1ria<\/strong> 30 horas<\/td><\/tr>
Objetivo: <\/strong>Capacitar o aluno no processo de Inspe\u00e7\u00e3o termogr\u00e1fica em instala\u00e7\u00f5es industriais e emiss\u00e3o de relat\u00f3rios identificando anomalias e mensurando seus riscos.<\/td><\/tr>
Ementa: <\/strong>Manejo completo de c\u00e2mera termogr\u00e1ficas. Montagem da a c\u00e2mera (bateria, cart\u00e3o, carregador, protetor de lente). Manuseio e posi\u00e7\u00e3o de trabalho, montagem no trip\u00e9. Uso de softwares para an\u00e1lise das imagens (termogramas). Foco e enquadramento corretos para melhoria da imagem. Relat\u00f3rio com a identifica\u00e7\u00e3o de defeitos em equipamentos mec\u00e2nicos e el\u00e9tricos com recomenda\u00e7\u00e3o de a\u00e7\u00f5es para solu\u00e7\u00e3o e\/ou melhoria nas instala\u00e7\u00f5es. <\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n
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Disciplina 04: <\/strong>Fundamentos de an\u00e1lise de vibra\u00e7\u00e3o         <\/strong><\/td>Carga Hor\u00e1ria <\/strong>30 horas<\/td><\/tr>
Objetivo: <\/strong>Capacitar profissionais em aplicar a an\u00e1lise vibra\u00e7\u00e3o (coleta de dados, monitoramento e an\u00e1lise espectral). Apresentar os princ\u00edpios f\u00edsicos envolvidos nas an\u00e1lises de vibra\u00e7\u00f5es de equipamentos, monitoramento de condi\u00e7\u00f5es e pr\u00e1ticas de manuten\u00e7\u00e3o com estudo das falhas de m\u00e1quinas e seu espectro associado e forma de onda temporal. A disciplina se concentra na coleta e an\u00e1lise peri\u00f3dica de dados para programas de manuten\u00e7\u00e3o baseados em condi\u00e7\u00f5es.<\/td><\/tr>
Ementa: <\/strong>Princ\u00edpio de vibra\u00e7\u00f5es. Monitoramento de vibra\u00e7\u00e3o. FFT. Sinal no Tempo. Aquisi\u00e7\u00e3o de dados mostrando os tipos de Transdutores (Sensores de proximidade, sensores de vibra\u00e7\u00e3o e aceler\u00f4metros). Sele\u00e7\u00e3o do transdutor. Montagem do transdutor e frequ\u00eancia natural. Sele\u00e7\u00e3o do ponto de medi\u00e7\u00e3o (rotas e erros comuns de medi\u00e7\u00e3o). Processamento de sinal. Filtros (Low pass, band pass, high pass, band stop). Amostragem. Aliasing – Range din\u00e2mico.  Resolu\u00e7\u00e3o. Fmax. Coleta de dados no Tempo. M\u00e9dias (linear, overlap, peak hold, s\u00edncrona). Janelas e Leakage. An\u00e1lise de Vibra\u00e7\u00e3o (an\u00e1lise espectral). Introdu\u00e7\u00e3o a An\u00e1lise Sinal no Tempo. Envelope (demodula\u00e7\u00e3o). Tend\u00eancias. Resson\u00e2ncia. An\u00e1lise de falhas: d<\/strong>esbalanceamento, desalinhamento, folga, desgaste em rolamentos e empenamento. Principais falhas que ocorrem em m\u00e1quinas rotativas. Implanta\u00e7\u00e3o de um programa de monitoramento de condi\u00e7\u00e3o de sucesso. Ajuste de linhas de base. Ajuste de alarmes (globais, bandas, estat\u00edstico e componente). Gera\u00e7\u00e3o de relat\u00f3rios e Cases de sucesso.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n
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Disciplina 05<\/strong>: Laborat\u00f3rio de an\u00e1lise de vibra\u00e7\u00e3o<\/td>Carga Hor\u00e1ria<\/strong> 15 horas<\/td><\/tr>
Objetivos: <\/strong>Proporcionar aos alunos a compreens\u00e3o da execu\u00e7\u00e3o da an\u00e1lise de vibra\u00e7\u00e3o, validando o conte\u00fado te\u00f3rico atrav\u00e9s de simula\u00e7\u00f5es, exemplos pr\u00e1ticos e medi\u00e7\u00f5es realizadas em pr\u00e1tica<\/td><\/tr>
Ementa: <\/strong>Aquisi\u00e7\u00e3o de dados. Processamento de sinal. Coleta de dados no Tempo. M\u00e9dias (linear, overlap, peak hold, s\u00edncrona). Janelas e Leakage. An\u00e1lise de Vibra\u00e7\u00e3o. An\u00e1lise Espectral. Envelope (demodula\u00e7\u00e3o). Tend\u00eancias. Resson\u00e2ncia. An\u00e1lise de falhas: desbalanceamento, desalinhamento, folga, desgaste em rolamentos, empenamento. Bump Test. Run Up \/ Coast Down. Opera\u00e7\u00e3o do coletor de vibra\u00e7\u00e3o.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n
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Disciplina 06: <\/strong>T\u00e9cnicas preditivas aplicadas no monitoramento dos lubrificantes<\/td>Carga Hor\u00e1ria <\/strong>15 horas<\/td><\/tr>
Objetivo: <\/strong>Proporcionar conhecimentos sobre a import\u00e2ncia da lubrifica\u00e7\u00e3o na manuten\u00e7\u00e3o industrial, bem como, os tipos de lubrificantes existentes e suas particularidades em determinados tipos de ind\u00fastria (como a ind\u00fastria aliment\u00edcia e farmac\u00eautica). Prover conhecimento suficiente para a aplica\u00e7\u00e3o de lubrifica\u00e7\u00e3o industrial visando a prote\u00e7\u00e3o contra contamina\u00e7\u00e3o. Instruir sobre os ensaios de laborat\u00f3rio mais utilizados em an\u00e1lise de lubrificantes, a correta interpreta\u00e7\u00e3o dos dados e como eles podem ser usados na manuten\u00e7\u00e3o preditiva e proativa.<\/td><\/tr>
Ementa: <\/strong>Princ\u00edpios da lubrifica\u00e7\u00e3o industrial. Tipos e propriedades gerais dos lubrificantes (\u00f3leos e graxas). Princ\u00edpios b\u00e1sicos de lubrifica\u00e7\u00e3o. Constru\u00e7\u00e3o de plano preventivo para lubrifica\u00e7\u00e3o industrial. Gest\u00e3o da lubrifica\u00e7\u00e3o em ind\u00fastria de alimentos, bebidas e farmac\u00eautica. T\u00e9cnicas preditivas aplicadas no monitoramento da qualidade do lubrificante e interpreta\u00e7\u00e3o de resultados de laborat\u00f3rio. Sistema autom\u00e1tico de monitoramento dos lubrificantes (tecnologias da ind\u00fastria 4.0). Identifica\u00e7\u00e3o e combate ao verniz em \u00f3leos lubrificantes.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n
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Disciplina 07: <\/strong>Estat\u00edstica Aplicada<\/td>Carga Hor\u00e1ria <\/strong>30 horas<\/td><\/tr>
Objetivo:<\/strong> Introduzir os conceitos b\u00e1sicos de Estat\u00edstica e Probabilidade presentes em uma an\u00e1lise de dados, e apresentar os conceitos e m\u00e9todos necess\u00e1rios para compreens\u00e3o das t\u00e9cnicas estat\u00edsticas aplicadas a problemas de Engenharia da Confiabilidade.<\/td><\/tr>
Programa<\/strong>: Conceitos e Defini\u00e7\u00f5es; T\u00e9cnicas de Amostragem; Estat\u00edstica Descritiva; Vari\u00e1veis Aleat\u00f3rias; Medidas de Posi\u00e7\u00e3o, Dispers\u00e3o e Assimetria; Introdu\u00e7\u00e3o \u00e0 Probabilidade; Modelos de Distribui\u00e7\u00e3o Probabilidade (Discretos e Cont\u00ednuos; Estima\u00e7\u00e3o de Par\u00e2metros; An\u00e1lise de Correla\u00e7\u00e3o e de Regress\u00e3o Linear; Dados Censurados; Fundamentos da Engenharia da Confiabilidade: Fun\u00e7\u00e3o Densidade de Probabilidade f(x), Fun\u00e7\u00e3o Densidade de Probabilidade Acumulada F(x), Fun\u00e7\u00e3o Confiabilidade R(x), Fun\u00e7\u00e3o Confiabilidade Condicional R(t|T), Fun\u00e7\u00e3o Taxa de Falhas h(x), Fun\u00e7\u00e3o de Vida M\u00e9dia MTBF, MTTF, MTTR, Fun\u00e7\u00e3o Disponibilidade A(x).<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n
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Disciplina 08: <\/strong>Engenharia de Confiabilidade<\/td>Carga Hor\u00e1ria<\/strong> 30 horas<\/td><\/tr>
Objetivo: <\/strong>Capacitar profissionais nos conceitos da Engenharia da Confiabilidade aplicada \u00e0 Gest\u00e3o de Ativos e SMART RCM.<\/td><\/tr>
Programa: M\u00f3dulo te\u00f3rico:<\/strong> Introdu\u00e7\u00e3o \u00e0 Engenharia da Confiabilidade aplicada \u00e0 Gest\u00e3o de Ativos. Conceito e aplica\u00e7\u00e3o da an\u00e1lise dos Modos de Falha, seus Efeitos e sua Criticidade (FMECA – Failure Mode, Effects, and Criticality Analysis). Conceito e aplica\u00e7\u00e3o da an\u00e1lise de Causa Raiz (RCA – Root Cause Analysis). Conceito e aplica\u00e7\u00e3o do FRACAS Norma MIL-STD-2155 – Failure Reporting, Analysis and Corrective Action Systems. Conceito e aplica\u00e7\u00e3o da Manuten\u00e7\u00e3o centrada na confiabilidade (MCC) e fases de implanta\u00e7\u00e3o na ind\u00fastria. Introdu\u00e7\u00e3o ao conceito de SMART RCM para aplica\u00e7\u00e3o industrial.  M\u00f3dulo pr\u00e1tico: <\/strong>Aplica\u00e7\u00e3o da an\u00e1lise de Dados de Vida (LDA – Life Data Analysis) por meio de modelos param\u00e9tricos e  dis-param\u00e9tricos. An\u00e1lise sist\u00eamica da confiabilidade (ASC) itens\/componentes repar\u00e1veis e n\u00e3o repar\u00e1veis. Diagrama de Blocos de Confiabilidade (RBD – Reliability Block Diagram). An\u00e1lise da Confiabilidade, Disponibilidade e Mantenabilidade (RAM – Reliability, Availability and Maintainability).  <\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n
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Disciplina 09: <\/strong>Ci\u00eancia de Dados na Automa\u00e7\u00e3o Inteligente <\/strong><\/td>Carga Hor\u00e1ria <\/strong>40 horas<\/td><\/tr>
Objetivo: <\/strong>introdu\u00e7\u00e3o a Linguagem de Programa\u00e7\u00e3o em Python. Elabora\u00e7\u00e3o de Dashboards para Visualiza\u00e7\u00e3o de Dados. S\u00e9ries Temporais e An\u00e1lise de Dados. Software de Programa\u00e7\u00e3o de Automa\u00e7\u00e3o (CODESYS). Aplica\u00e7\u00f5es de Automa\u00e7\u00e3o em CODESYS. Leitura e Grava\u00e7\u00e3o de Dados em CLPs. Conex\u00e3o Real-Virtual de CLP (Sistemas Cyber-F\u00edsicos). Ci\u00eancia de Dados para Manuten\u00e7\u00e3o Preditiva, Estrutura e An\u00e1lise de Dados (Data Analytics) com Software de Minera\u00e7\u00e3o de Dados Orange. <\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n
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Disciplina 10: <\/strong>Ensaios preditivos n\u00e3o destrutivos (ND)<\/td>Carga Hor\u00e1ria <\/strong>15 horas<\/td><\/tr>
Objetivo: <\/strong>Capacitar o aluno nos conceitos dos principias ensaios n\u00e3o destrutivos aplicados na manuten\u00e7\u00e3o preditiva de m\u00e1quinas e equipamentos industriais.<\/td><\/tr>
Programa: <\/strong>Introdu\u00e7\u00e3o aos END (ensaios n\u00e3o destrutivos). Princ\u00edpios de funcionamento dos ensaios e os equipamentos utilizados. Vantagens e desvantagens de aplica\u00e7\u00e3o de ensaios n\u00e3o destrutivos na manuten\u00e7\u00e3o preditiva de ativos industriais. Interpreta\u00e7\u00e3o e registro dos resultados (laudo da aplica\u00e7\u00e3o do ensaio).<\/strong> Principias Normas de aplica\u00e7\u00e3o dos ensaios n\u00e3o destrutivos. Estudos de Caso. Atividades de laborat\u00f3rio:<\/strong> Ensaio por l\u00edquidos penetrantes. Ensaio por part\u00edculas magn\u00e9ticas. Ensaio por ultrassom. Ensaio por raio-X. Inspe\u00e7\u00e3o por Borosc\u00f3pio (Endoscopia industrial). <\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n
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Disciplina 11: <\/strong>Tecnologias ODS, MCA, ESA, Ultrassom Ac\u00fastico aplicadas na manuten\u00e7\u00e3o preditiva<\/td>Carga Hor\u00e1ria <\/strong>15 horas<\/td><\/tr>
Objetivo: <\/strong>Capacitar os alunos na compreens\u00e3o das t\u00e9cnicas preditivas de MCA, ESA, ODS e Ultrassom Ac\u00fastico, suas aplica\u00e7\u00f5es e benef\u00edcios para o programa de manuten\u00e7\u00e3o preditiva.<\/td><\/tr>
Programa: Ultrassom: <\/strong>Detec\u00e7\u00e3o de vazamentos de ar comprimido, vapores e gases.Inspe\u00e7\u00e3o de Valvulas e purgadores; Detec\u00e7\u00e3o de defeitos em rolamentos, folga e outras falhas mec\u00e2nicas; Detec\u00e7\u00e3o de problemas de lubrifica\u00e7\u00e3o; Detec\u00e7\u00e3o de falhas el\u00e9tricas (corona, tracking e fugas). ESA – Electrical Signatur Analysis (An\u00e1lise de assinatura el\u00e9trica): Avaliar a <\/strong>condi\u00e7\u00e3o do motor. Forma de Onda. Espectro de corrente em baixa e alta frequ\u00eancia. Espectro de tens\u00e3o em baixa e alta frequ\u00eancia. Avaliar a qualidade de energia (harm\u00f4nicos, transit\u00f3rios, picos e quedas de tens\u00e3o e corrente, diagrama Fasorial e distor\u00e7\u00e3o harm\u00f4nica total. Avaliar o desperd\u00edcio de energia (efici\u00eancia, fator de pot\u00eancia, carga, pot\u00eancia consumida em kW\/h). MCA – Motor Circuit Analysis (An\u00e1lise do Circuito do Motor): <\/strong>Detec\u00e7\u00e3o e separa\u00e7\u00e3o de falhas de estator, rotor e isolamento para terra. Falhas entre espiras. Falhas de bobinas. Falhas entre fases. Falhas de isolamento. Falhas nos cabos. Resist\u00eancia das conex\u00f5es. Excentricidade. Quebra de barras do rotor. Vazios de fundi\u00e7\u00e3o (bolhas). ODS – Operating Deflection Shape: <\/strong>Avalia\u00e7\u00e3o dos comportamentos din\u00e2micos e est\u00e1ticos do equipamento. Condi\u00e7\u00e3o real de deforma\u00e7\u00e3o. Dire\u00e7\u00f5es de deslocamento m\u00e1ximo. Excita\u00e7\u00f5es dos modos de resson\u00e2ncia.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n
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Disciplina 12: <\/strong>Testes de laborat\u00f3rio e confec\u00e7\u00e3o modelos para monitoramento de m\u00e1quinas el\u00e9tricas<\/td>Carga Hor\u00e1ria<\/strong> 30 horas <\/td><\/tr>
Objetivo: <\/strong>Capacitar o participante a aplicar ferramentas de gest\u00e3o da manuten\u00e7\u00e3o, a planejar e executar a manuten\u00e7\u00e3o de sistemas eletromec\u00e2nicos, a analisar as principais caracter\u00edsticas de m\u00e1quinas el\u00e9tricas e compreender os sistemas de monitoramento e controle do estado de funcionamento de sistemas eletromec\u00e2nicos, utilizando ferramentas de diagn\u00f3stico em experimentos pr\u00e1ticos de laborat\u00f3rio.<\/td><\/tr>
Programa: <\/strong>Ferramentas de gest\u00e3o da manuten\u00e7\u00e3o. Manuten\u00e7\u00e3o de sistemas eletromec\u00e2nicos. Caracter\u00edsticas de m\u00e1quinas el\u00e9tricas, ensaios e diagn\u00f3sticos. Monitoramento da condi\u00e7\u00e3o de funcionamento, caso do motor de indu\u00e7\u00e3o. M\u00e9todos estat\u00edsticos param\u00e9tricos, caso do modelo de regress\u00e3o linear m\u00faltipla aplicado em motores de indu\u00e7\u00e3o.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n
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Disciplina 13: <\/strong>Semin\u00e1rios Direcionados<\/td>Carga Hor\u00e1ria <\/strong>30 horas<\/td><\/tr>
Objetivo:<\/strong> Apresentar as novas tecnologias aplicadas a \u00e1rea de T\u00e9cnicas Preditivas de manuten\u00e7\u00e3o numa vis\u00e3o ampla, tanto acad\u00eamica como de mercado.<\/td><\/tr>
Programa:<\/strong> Manuten\u00e7\u00e3o para ind\u00fastria 4.0. T\u00e9cnicas preditivas e ensaios n\u00e3o destrutivos. Pol\u00edticas de monitoramento de equipamentos e processos. Metodologias aplicadas \u00e0 manuten\u00e7\u00e3o. Efici\u00eancia energ\u00e9tica. Inova\u00e7\u00f5es tecnol\u00f3gicas na \u00e1rea. <\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n
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O curso \u00e9 composto por disciplinas que abordam temas essenciais para a aplica\u00e7\u00e3o pr\u00e1tica das T\u00e9cnicas Preditivas na ind\u00fastria, integrando essas metodologias com ferramentas de Intelig\u00eancia Artificial voltadas ao diagn\u00f3stico e progn\u00f3stico de falhas. Disciplina 01: PCM 4.0 Carga Hor\u00e1ria … Continue lendo →<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":16,"featured_media":0,"parent":0,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"footnotes":""},"class_list":["post-30","page","type-page","status-publish","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/utfpr.curitiba.br\/mba-preditiva-i4\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/30","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/utfpr.curitiba.br\/mba-preditiva-i4\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/utfpr.curitiba.br\/mba-preditiva-i4\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/utfpr.curitiba.br\/mba-preditiva-i4\/wp-json\/wp\/v2\/users\/16"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/utfpr.curitiba.br\/mba-preditiva-i4\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=30"}],"version-history":[{"count":9,"href":"https:\/\/utfpr.curitiba.br\/mba-preditiva-i4\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/30\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":106,"href":"https:\/\/utfpr.curitiba.br\/mba-preditiva-i4\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/30\/revisions\/106"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/utfpr.curitiba.br\/mba-preditiva-i4\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=30"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}