Moocare: utilizando predição de dados e Internet das Coisas para o gerenciamento da alimentação e produção de leite na pecuária leiteira
| Nível educacional (dc.audience.educationLevel) | Graduação | pt_BR |
| Orientador(a) (dc.contributor.advisor) | Righi, Rodrigo da Rosa | |
| Lattes Orientador(a) (dc.contributor.advisorLattes) | http://lattes.cnpq.br/2332604239081900 | pt_BR |
| Autor(a) (dc.contributor.author) | Deon, Cássio | |
| Curso (dc.curso) | Ciência da Computação | pt_BR |
| Data de Disponibilização (dc.date.accessioned) | 2022-04-12T18:01:13Z | |
| dc.date.available (dc.date.available) | 2022-04-12T18:01:13Z | |
| Data da defesa / Data do evento (dc.date.issued) | 2018-07-12 | |
| Resumo (dc.description.resumo) | A pecuária leiteira representa grande valor para as áreas sociais e econômicas devido ao alto valor de produção do leite. Nesta área destacam-se as práticas do manejo nutricional e do controle leiteiro, estando a primeira diretamente relacionada com a produtividade de uma vaca e a segunda abrangendo as atividades de monitorar a quantidade e a qualidade do leite produzido pelos animais. Contudo, existe uma lacuna de pesquisa que proponha e valide um modelo computacional para automatizar e individualizar a alimentação dos animais e que forneça dados de previsão da produção de leite. Deste modo, este trabalho propõem o modelo MooCare para auxiliar os produtores no manejo de bovinos leiteiros visando obter melhores índices de produtividade. Para isto o modelo realiza a automação e individualização da alimentação dos animais através da análise de sua produção e emprego de tecnologias da Internet das Coisas. Além disto, o MooCare proporciona a previsão da produção de leite das vacas utilizando o modelo auto-regressivo integrado de médias móveis ARIMA. O modelo também possui um sistema de notificação, que visa alertar o produtor quando uma inconformidade com a produção for encontrada. Com o propósito de avaliar o modelo, foi simulado o acompanhamento de lactações com base em dados reais de produção obtidos de uma propriedade leiteira. Os testes apresentaram resultados encorajadores quanto ao modelo MooCare. A assertividade da predição indicou pequenas diferenças da produção real, com um erro médio de 2,5 litros para cada valor previsto. O sistema de notificação foi capaz de identificar um problema com uma lactação corrente e o cálculo da alimentação correspondeu ao tratamento sugerido na literatura | pt_BR |
| URI (dc.identifier.uri) | http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/11035 | |
| Nome da instituição (dc.publisher) | Universidade do Vale do Rio dos Sinos | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Predição da produção de leite | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Notificações | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Alimentação automática de vacas | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | ARIMA | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Internet das coisas | pt_BR |
| Título (dc.title) | Moocare: utilizando predição de dados e Internet das Coisas para o gerenciamento da alimentação e produção de leite na pecuária leiteira | pt_BR |
| Tipo de arquivo (dc.type) | TCC | pt_BR |
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