GESTÃO ORGANIZACIONAL PARA ENGENHEIROS

​São 24 temas completamente diferentes um do outro, todos alinhando os conhecimentos básicos de Administração, Inteligência Artificial e Energia Elétrica, e especialmente elaborados pensando em contextos organizacionais e estratégicos que os engenheiros precisam conhecer.

 

Tema 1: Uso de IA para Otimização de Processos Produtivos em Usinas Fotovoltaicas

Objetivo: Investigar como algoritmos de aprendizado de máquina podem ser utilizados para melhorar a eficiência e reduzir custos operacionais em usinas solares.

AYRTON ELEOTERIO MARINS SILVA <aems@poli.br>,

ALISSON MATEUS BARBOSA BATALHA <ambb@poli.br>,

 

Tema 2: Chatbots com IA no Atendimento ao Cliente de Distribuidoras de Energia

Objetivo: Analisar o impacto do uso de chatbots inteligentes na melhoria do atendimento ao cliente em empresas distribuidoras de energia elétrica.

LAURA GONCALVES DA SILVA <lgs3@poli.br>,

DIOGO DARLYSON CARLOS FAUSTINO <ddcf@poli.br>,

 

Tema 3: Sistemas Inteligentes para Planejamento de Recursos Humanos no Setor Elétrico

Objetivo: Explorar o uso de IA para apoiar processos de recrutamento, treinamento e avaliação de desempenho em empresas do setor elétrico. Quais as questões éticas envolvidas?

DENILSON ANDRÉ DA SILVA <denilson.andre@upe.br>,

HELOISA HELENA MEDEIROS GALVAO <hhmg@poli.br>,

 

Tema 4: Aplicações de IA na Gestão de Estoques de Componentes Críticos em Subestações

Objetivo: Estudar como modelos preditivos baseados em IA podem otimizar o controle de estoques e reduzir falhas operacionais.

DAVI AUSTREGESILO NEPOMUCENO <dan@poli.br>,

 

Tema 5: Modelos de IA para Previsão de Demanda Elétrica e Impactos na Gestão Financeira

Objetivo: Examinar como técnicas de machine learning podem ser aplicadas para prever o consumo de energia e apoiar o planejamento financeiro.

MARIANA BARROS LINO <mbl1@poli.br>
SARA BARBOSA CORTEZ <sbc1@poli.br>

 

Tema 6: IA na Tomada de Decisão Multicritério para Investimentos em Geração Renovável

Objetivo: Avaliar o uso de algoritmos de apoio à decisão multicritério para orientar investimentos estratégicos em energia renovável.

 

Tema 7: Implementação de Sistemas de IA para Prevenção de Perdas Não Técnicas no Setor de Distribuição de Energia

Objetivo: Analisar como soluções baseadas em inteligência artificial podem ser aplicadas para detectar e mitigar perdas não técnicas (como furtos de energia, erros de medição e fraudes), melhorando a eficiência operacional e os indicadores de desempenho das distribuidoras.

John Phillip Oliveira Green <john.green@upe.br>,

Maryanna Duarte Dangelo Silva <mdds@poli.br>,

 

Tema 8: Aplicações de IA na Previsão de Preços e na Tomada de Decisão na Comercialização de Energia Elétrica

Objetivo: Explorar como algoritmos de inteligência artificial podem ser utilizados para prever preços no mercado de curto prazo de energia elétrica (PLD) e apoiar estratégias de compra e venda em comercializadoras, considerando riscos, sazonalidade e variabilidade climática. Esse tema permite que os alunos possam entender tópicos como: a) Previsão de séries temporais; b) Tomada de decisão baseada em dados; c) Risco de mercado; e d) Otimização de portfólio de contratos.

WASLLON LIMA DA SILVA <wls3@poli.br>,

Camilo Rafael de Almeida da Silva <camilo.silva@upe.br>,

 

Tema 9: Uso de IA para Previsão de Riscos Ocupacionais em Manutenção de Redes

Objetivo: Investigar o uso de visão computacional e modelos preditivos para aumentar a segurança no trabalho em campo.

BRUNO ALCANTARA DIAS RODRIGUES <badr@poli.br>,

ANA CLARA ALEXANDRE DE FREITAS <acaf1@poli.br>,

 

Tema 10: Análise de Sentimentos em Redes Sociais para Avaliação de Imagem de Concessionárias

Objetivo: Explorar como a análise de sentimentos baseada em IA pode apoiar estratégias de marketing e relacionamento com o cliente.

JOAO VITOR RAMOS BARBOSA <jvrb2@poli.br>,

 

Tema 11: IA na Gestão de Cargos e Salários em Empresas do Setor Elétrico

Objetivo: Estudar o uso de modelos de IA para estruturação e revisão de planos de cargos e salários com base em desempenho e mercado.

RAFAEL BEZERRA DOS SANTOS <rbs6@poli.br>,

 

Tema 12: Emprego de Digital Twins com IA para Otimização Operacional de Plantas Hidrelétricas

Objetivo: Analisar o uso de gêmeos digitais integrados à IA para simulação e otimização de operações em usinas hidrelétricas.

 

Tema 13: IA na Previsão de Insolvência de Pequenas Empresas no Mercado Livre de Energia

Objetivo: Avaliar como modelos de IA podem identificar sinais de risco financeiro em players de geração distribuída e comercialização.

ARTUR BENJAMIN MONTEIRO NASCIMENTO <abmn@poli.br>,

 

Tema 14: Uso de IA para Otimização de Cronogramas em Projetos de Infraestrutura Energética

Objetivo: Investigar o uso de algoritmos de scheduling para melhorar o gerenciamento de tempo e recursos em projetos de expansão da rede elétrica.

ALLAN CARLOS HONORATO DA SILVA <achs@poli.br>,

 

Tema 15: Aplicação de IA na Gestão Integrada da Cadeia de Suprimentos em Empresas de Energia

Objetivo: Analisar como soluções inteligentes podem sincronizar logística, compras e estoques para reduzir custos e atrasos.

JOSE URBANO DE ANDRADE LIMA ALMEIDA FILHO <jualaf@poli.br>,
GABRIEL PEREIRA DE SOUZA <gps1@poli.br>,

 

Tema 16: Sistemas Baseados em IA para Gerenciamento de Crises e Continuidade Operacional em Concessionárias

Objetivo: Estudar como ferramentas de IA podem apoiar decisões durante interrupções, eventos climáticos extremos e falhas sistêmicas.

 

Tema 17: IA e Sustentabilidade Corporativa: Monitoramento Inteligente de Indicadores ESG no Setor Elétrico

Objetivo: Explorar como a inteligência artificial pode automatizar e auditar indicadores ESG (Ambientais, Sociais e de Governança).

ELIDA KAROLINA BARBOSA MARANHAO <ekbm@poli.br>,

​MATEUS DA SILVA MOURA <msm@poli.br>,

 

Tema 18: Ferramentas de IA para Apoiar Auditorias Internas em Empresas de Energia

Objetivo: Investigar como a IA pode ser utilizada para avaliação de compliance regulatório e controle interno de riscos financeiros e operacionais.

TULIO JOSE NOGUEIRA DE ARAUJO <tjna@poli.br>,
FRANCISCO CAUA HOLANDA DE MELO <fchm@poli.br>,

 

Tema 19: Análise Automatizada de Contratos Bilaterais com Técnicas de Processamento de Linguagem Natural

Objetivo: Avaliar como o NLP pode ajudar na análise de grandes volumes de contratos no mercado livre de energia.

 

Tema 20: Planejamento de Expansão Empresarial no Setor Energético com Apoio de IA e Big Data

Objetivo: Estudar como técnicas de IA podem apoiar a escolha de localizações, parcerias e portfólios em novos projetos.

 

Tema 21: IA na Análise de Perfil de Consumidores para Desenvolvimento de Produtos Tarifários Customizados para as Distribuidoras

Objetivo: Explorar o uso de clusterização e IA para segmentar clientes e criar estratégias de marketing e tarifação personalizadas.

JOAO VITOR SANTOS DA SILVA <jvss8@poli.br>,

ERICK SANTANA BEZERRA <esb2@poli.br>,

 

Tema 22: Avaliação Automatizada de Riscos Regulatórios em Projetos Energéticos com Técnicas de IA

Objetivo: Analisar como a IA pode ajudar empresas a monitorar mudanças regulatórias e avaliar seu impacto nos negócios.

 

Tema 23: Implementação de Sistemas de Recomendação para Apoio à Decisão Estratégica pela Diretoria Executiva

Objetivo: Investigar o uso de IA para gerar insights estratégicos a partir de dados operacionais, financeiros e de mercado.

José Mendes <jmendescjr@gmail.com>,

AMOS CHAGAS DA COSTA <acc5@poli.br>,

 

Tema 24: Desenvolvimento de Dashboards Inteligentes para Monitoramento Gerencial em Tempo Real

Objetivo: Estudar o impacto de painéis interativos alimentados por IA na gestão ágil de unidades operacionais ou comerciais.

THULIO NASCIMENTO DA SILVA <tns@poli.br>,

RIAN CARLOS ROGACIANO DA SILVA <rcrs@poli.br>,