Um Estudo de Caso do Uso de Mineração de Dados e Aprendizado de Máquina no Aprimoramento de Inspeções de Estações Rádio Base

Resumo

Atualmente, empresas de telefonia despendiam força de trabalho num lento processo de vistoria de Estações Rádio Base. Tendo como cenário a emergência da indústria 4.0, incorporar algoritmos de inteligência computacional no aceleramento desse processo figura como uma vantagem competitiva. É nesse contexto que este trabalho apresenta uma solução algorítmica com o objetivo de auxiliar técnicos e engenheiros de telecomunicação na tarefa de determinar quais itens da vistoria são passíveis de abono. Por meio da utilização de ferramentas de mineração de dados e processamento de linguagem natural extraiu-se a informação necessária para treinar algoritmos de aprendizado de máquina que sugerem aos usuários quais itens tem maior probabilidade de abono. O trabalho, portanto, representa um esforço preliminar na aceleração do processo dessas vistorias.