Isis Didier Lins

Possui Graduação (2007), Mestrado (2010) e Doutorado (2013) em Engenharia de Produção (Área de Concentração: Pesquisa Operacional) pela Universidade Federal de Pernambuco (UFPE). É Professora Adjunta do Departamento de Engenharia de Produção e do quadro permanente do Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção da UFPE. Atua como pesquisadora no Centro de Estudos e Ensaios em Risco e Modelagem Ambiental (CEERMA-UFPE). É membro da comissão gestora do Programa de Recursos Humanos PRH 38.1/ANP/FINEP e da Associação Brasileira de Risco, Segurança de Processo e Confiabilidade (ABRISCO). Seus interesses científicos incluem Engenharia de Confiabilidade, Avaliação de Riscos, Machine Learning, Otimização em processos produtivos.

Informações coletadas do Lattes em 06/10/2025

Acadêmico

Formação acadêmica

Doutorado em Engenharia de Produção

2010 - 2013

Universidade Federal de Pernambuco
Título: Models for quantifying risk and reliability metrics via metaheuristics and support vector machines
, Ano de obtenção: 2013. Enrique Andrés López Droguett. Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil. Palavras-chave: Risk and reliability in oil and gas industries; Redundancy allocation; Inspection plans; Failure prediction; Multi-objective genetic Algorithms; Support Vector Machines.

Mestrado em Engenharia de Produção

2008 - 2009

Universidade Federal de Pernambuco
Título: Support vector machines and particle swarm optimization applied to reliability prediction
, Ano de Obtenção: 2010.Enrique Andrés López Droguett.Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil. Palavras-chave: Support Vector Machines; Particle Swarm Optimization; Reliability Prediction.

Graduação em Engenharia de Produção

2003 - 2007

Universidade Federal de Pernambuco
Título: Otimização multiobjetivo de confiabilidade e custo via algoritmos evolucionários em projeto de sistemas
Orientador: Enrique Andrés López Droguett

Ensino Médio (2º grau)

2000 - 2002

COLEGIO BOA VIAGEM

Pós-doutorado

2015 - 2015

Pós-Doutorado. , University of Maryland, UMD, Estados Unidos. , Grande área: Engenharias, Grande Área: Engenharias / Área: Engenharia de Produção / Subárea: Confiabilidade.

2013 - 2014

Pós-Doutorado. , Universidade Federal de Pernambuco, UFPE, Brasil. , Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil. , Grande área: Engenharias, Grande Área: Engenharias / Área: Engenharia de Produção / Subárea: Confiabilidade.

Formação complementar

2018 - 2018

Curso Geral de Propriedade Intelectual à Distância - DL 101P BR. (Carga horária: 75h). , World Intellectual Property Organization, WIPO, Suiça.

2012 - 2012

Novo Acordo Ortográfico - Teoria e Prática. (Carga horária: 80h). , Instituto Legislativo Brasileiro - Senado Federal, ILB, Brasil.

2010 - 2010

Curso Básico de Instrumentação. (Carga horária: 40h). , Instituto Brasileiro de Petróleo, Gás e Biocombustíveis, IBP, Brasil.

2007 - 2007

Curso de C/C++. (Carga horária: 24h). , Universidade Federal de Pernambuco - Centro de Informática, CIN, Brasil.

Idiomas

Inglês

Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.

Francês

Compreende Bem, Fala Razoavelmente, Lê Bem, Escreve Razoavelmente.

Áreas de atuação

Grande área: Engenharias / Área: Engenharia de Produção.

Grande área: Engenharias / Área: Engenharia de Produção / Subárea: Pesquisa Operacional.

Grande área: Engenharias / Área: Engenharia de Produção / Subárea: Confiabilidade.

Organização de eventos

LINS, I. D. . Presidente do Comitê Organizador e co-presidente do Comitê Técnico do Congresso ABRISCO 2021. 2021. (Congresso).

Participação em eventos

35th European Safety and Reliability & 33rd Society for Risk Analysis Europe Conference. Methodology for Integrating Partially Relevant Data in Reliability Assessment of Oil & Gas Offshore Equipment Under Development. 2025. (Congresso).

35th European Safety and Reliability & 33rd Society for Risk Analysis Europe Conference. Chair - Session 11E - Quantum Methods in Risk and Reliability. 2025. (Congresso).

35th European Safety and Reliability & 33rd Society for Risk Analysis Europe Conference. Optimization of Green Hydrogen Distribution Network Using Quantum Algorithms. 2025. (Congresso).

Encontro Técnico de Confiabilidade de Poços e Submarina.Risk and Reliability Uncertainty Monitoring for Decision Support during New Technology Development. 2025. (Encontro).

Offshore Technology Conference - OTC. 2025. (Congresso).

European Safety & Reliability Conference - ESREL. Presidente das Sessões Especiais: Quantum-based Optimization and Inference for Risk and Reliability Applications e Quantum Machine Learning for Risk and Reliability Applications. 2024. (Congresso).

I Simpósio de Computação Quântica - LACIQ UFPE.Aprendizado de Máquina Quântica para detecção de sonolência com sinais de EEG. 2024. (Simpósio).

LVI Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional.Chair da Sessão 70: SE-QPO - Métodos Quânticos e suas Aplicações em Pesquisa Operacional - 1. 2024. (Simpósio).

LVI Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional.Paricipação no minicurso: MC4 - MACHINE LEARNING UNDER A MODERN OPTIMIZATION LENS. 2024. (Simpósio).

Rio Oil & Gas 2024. 2024. (Congresso).

European Safety & Reliability Conference - ESREL. Presidente da sessão 20C: S.10: Advances in Reliability Engineering and Risk Management in Oil and Gas Industries II.. 2023. (Congresso).

European Safety & Reliability Conference - ESREL. Presidente da Sessão 18C: Safety and Reliability in Oil and Gas Industry II. 2023. (Congresso).

European Safety & Reliability Conference - ESREL. Quantum optimization for redundancy allocation problem considering various subsystems. 2023. (Congresso).

European Safety & Reliability Conference - ESREL. Presidente da Sessão 19C: S.10: Advances in Reliability Engineering and Risk Management in Oil and Gas Industries I.. 2023. (Congresso).

IX Encontro Nacional de Construção de Poços de Petróleo e Gás - ENAHPE 2023,.Risk and Reliability Uncertainty Monitoring for Decision Support during New Technology Development. 2023. (Encontro).

LV Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional - SBPO.Participação no minicurso MC4: Otimização estocástica multiestágio e o algoritmo SDDP aplicados a operação de sistemas elétricos. 2023. (Simpósio).

LV Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional - SBPO.Participação no minicurso MC1: Multidimensional Pareto front visualization for decision-making. 2023. (Simpósio).

European Conference on Safety and Reliability - ESREL. Presidente da Sessão 10H S.01 Advances in well engineering reliability and risk management: data collection and quantitative methods. 2022. (Congresso).

European Conference on Safety and Reliability - ESREL. A quantum optimization modeling for redundancy allocation problems. 2022. (Congresso).

European Conference on Safety and Reliability - ESREL. The use of Weibull-GRP virtual age model for addressing degradation due to demand-induced stress in reliability analysis of on-demand systems. 2022. (Congresso).

European Safety & Reliability Association Conference - ESREL. An NLP and Text Mining-based approach to categorize occupational accidents. 2020. (Congresso).

II Petrobras Well Engineering Reliability Workshop.Desenvolvimento de metodologia para avaliação do risco tecnológico e suporte a testes de equipamentos em desenvolvimento. 2020. (Outra).

II Workshop de Pesquisa da UFPE sobre Enfrentamento da COVID-19.Development of machine and deep learning models based on radiological images to support COVID 19 diagnosis. 2020. (Outra).

I Workshop de Pesquisa da UFPE sobre Enfrentamento da COVID-19.Development of machine and deep learning models based on radiological images to support COVID 19 diagnosis. 2020. (Outra).

Congresso da Associação Brasileira de Análise de Risco, Segurança de Processos e Confiabilidade - ABRISCO. Design of maintenance service contracts via principal-agent models. 2019. (Congresso).

Petrobras Well Engineering Reliability Workshop.Multiple objectives and attributes in reliability-based system design. 2019. (Outra).

Evolução da pós-graduação no Brasil nos últimos 20 anos e perspectivas futuras com um destaque nas Engenharias III - PPGEP-UFPE. 2018. (Outra).

Congresso da Associação Brasileira de Análise de Risco, Segurança de Processos e Confiabilidade - ABRISCO / PSAM Topical Meeting. Maximum likelihood estimates for the parameters of the q-Weibull distribution by an adaptive hybrid artificial bee colony optimization algorithm. 2015. (Congresso).

Congresso da Associação Brasileira de Análise de Risco, Segurança de Processos e Confiabilidade - ABRISCO / PSAM Topical Meeting. q-Weibull-based generalized renewal process. 2015. (Congresso).

Congresso da Associação Brasileira de Análise de Risco, Segurança de Processos e Confiabilidade - ABRISCO / PSAM Topical Meeting. Remaining useful life estimation by empirical mode decomposition and support vector machine. 2015. (Congresso).

Congresso da Associação Brasileira de Análise de Risco, Segurança de Processos e Confiabilidade - ABRISCO / PSAM Topical Meeting. Modeling reliability data sets with extreme values via q-exponential distribution. 2015. (Congresso).

Congresso da Associação Brasileira de Análise de Risco, Segurança de Processos e Confiabilidade - ABRISCO / PSAM Topical Meeting. Presidente da Sessão 3MA1 - Confiabilidade de Sistemas. 2015. (Congresso).

Congresso da Associação Brasileira de Análise de Risco, Segurança de Processos e Confiabilidade - ABRISCO / PSAM Topical Meeting. Presidente da Sessão 3MA2 - Confiabilidade de Sistemas. 2015. (Congresso).

18th Power Systems Computation Conference - PSCC. 2014. (Congresso).

UFPE: Inovando a Graduação. 2014. (Seminário).

Congresso da Associação Brasileira de Análise de Risco, Segurança de Processos e Confiabilidade - ABRISCO. Design of repairable systems by generalized renewal processes, discrete event simulation and multi-objective genetic algorithms. 2013. (Congresso).

Congresso da Associação Brasileira de Análise de Risco, Segurança de Processos e Confiabilidade - ABRISCO. Failure prediction of pre-salt equipment by bootstrapped support vector machines. 2013. (Congresso).

Congresso da Associação Brasileira de Análise de Risco, Segurança de Processos e Confiabilidade - ABRISCO. Presidente da Sessão 2T2A - Confiabilidade de Sistemas. 2013. (Congresso).

Congresso da Associação Brasileira de Análise de Risco, Segurança de Processos e Confiabilidade - ABRISCO. Rainfall forecast by support vector machines. 2013. (Congresso).

Congresso da Associação Brasileira de Análise de Risco, Segurança de Processos e Confiabilidade - ABRISCO. Optimal inspection plans via risk-based inspection and multi-objective genetic algorithms. 2013. (Congresso).

European Safety & Reliability Association Conference - ESREL. Prediction of surface meteorological variables in the southwestern tropical Atlantic by support vector machines. 2013. (Congresso).

11th International Probabilistic Safety Assessment and Management Conference, PSAM 11 - European Safety & Reliability Association Conference, ESREL. Multi-objective optimization of risk and cost for risk-based inspection plans. 2012. (Congresso).

11th International Probabilistic Safety Assessment and Management Conference, PSAM 11 - European Safety & Reliability Association Conference, ESREL. Uncertainty assessment through bootstrapped support vector regression. 2012. (Congresso).

11th International Probabilistic Safety Assessment and Management Conference, PSAM 11 - European Safety & Reliability Association Conference, ESREL. A novel methodology for quantitative ecological risk assessment for industrial accidents: an overview and case study. 2012. (Congresso).

European Safety & Reliability Association Conference - ESREL. Reliability prediction of oil wells by support vector machine with particle swarm optimization for variable selection and hyperparameter tuning. 2011. (Congresso).

Prediction and Research Moored Array in the Tropical Atlantic - PIRATA, Tropical Atlantic Climate Experiment - TACE, and Tropical Atlantic Variability - TAV Joint Meeting 2011. PIRATA-16/TACE/TAV Joint Meeting 2011.Sea surface temperature prediction using PIRATA data via particle-swarm optimized support vector machines. 2011. (Encontro).

10th International Probabilistic Safety Assessment and Management Conference - PSAM 10. Combining particle swarm optimization and support vector regression for reliability prediction. 2010. (Congresso).

10th International Probabilistic Safety Assessment and Management Conference - PSAM 10. Sea surface temperature prediction via support vector machines combined with particle swarm optimizaton. 2010. (Congresso).

10th International Probabilistic Safety Assessment and Management Conference - PSAM 10. A method for optimal allocation of defensive alternatives: analysis of a strategic interaction with a multi-objective approach. 2010. (Congresso).

10th International Probabilistic Safety Assessment and Management Conference - PSAM 10. Model uncertainty via mixed Bayesian networks. 2010. (Congresso).

10th International Probabilistic Safety Assessment and Management Conference - PSAM 10. Sea level prediction by support vector machines combined with particle swarm optimization. 2010. (Congresso).

REDS 2008 - Recife Decision Support School - IV Escola de Apoio à Decisão do Recife. 2008. (Outra).

SIDS 2008 - Seminar of Information and Decision System - I Seminário de Sistema de Informação e Decisão. 2008. (Seminário).

REDS 2006 - Recife Decision Support School - II Escola de Apoio à Decisão do Recife. 2006. (Outra).

XIV CONIC - XIV Congresso de Iniciação Científica da Universidade Federal de Pernambuco. Desenvolvimento de software para Teoria da Decisão. 2006. (Congresso).

V CEPE - Congresso de Ensino, Pesquisa e Extensão da Universidade Federal de Pernambuco. Ensino de programação em Pascal e auxílio às atividades relacionadas ao setor de informática da Área II. 2004. (Congresso).

Participação em bancas

Aluno: Caique Emanuel da Silva Nunes

LINS, I. D.MOURA, M. C.; MENDONCA, L. F. F.. DESENVOLVIMENTO DE MÉTODO BASEADO EM APRENDIZAGEM DE MÁQUINA PARA DETECÇÃO DE ÓLEO E LOOK-ALIKES EM IMAGENS. 2024. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Samuel Bezerra da Gama Neto

VILLA, A. A. O.; COSTA, J. A. P.;LINS, I. D.. Quantum machine learning aplicado à detecção de falhas em turbinas eólicas. 2024. Dissertação (Mestrado em Engenharia Mecânica) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Matheus Lopes Bittencourt

KRAMER, R. H. F. R.;LINS, I. D.; SARAIVA, R. D.. Proposta simheurística para resolução do problema de sequenciamento em máquina única com considerações ambientais e parâmetros estocásticos. 2024. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Clarissa Maria Rodrigues de Oliveira

KRAMER, R. H. F. R.;LINS, I. D.; BULHOES JUNIOR, T. L.. Implementação de métodos de otimização para a resolução de um problema de sequenciamento em máquinas paralelas com considerações ambientais. 2024. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Lavínia Maria Mendes Araújo

LINS, I. D.MOURA, M. C.; CANABARRO, A.. Prognostics and health management via quantum machine learning in the oil & gas industry. 2023. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Adriano de Araújo Borges

TEIXEIRA, E. S.; BEZERRA, P. T. L.; JUNIOR, P.;LINS, I. D.. Modelo QUBO para atribuição de PCI no 5G. 2023. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Software) - Centro de Estudos e Sistemas Avançados do Recife.

Aluno: Arthur Martins Valentim

ROSA, C. B.; NEUENFELDT JUNIOR, A. L.; RECH, C.;LINS, I. D.. O desafio da digitalização industrial no setor metalmecânico com foco em componentes de máquinas agrícolas. 2023. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Santa Maria.

Aluno: Diego Aichelle

MOURA, M. C.LINS, I. D.; CANABARRO, A.. Use of quantum algorithms for classification of rolling bearing damage. 2023. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Jorge Cley de Oliveira Rosa

LINS, I. D.; FREJ, E. A.; BALANIUK, R.. Risco de corrupção: a priorização de municípios alagoanos para investigação. 2023. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Paulo Gabriel Santos Campos de Siqueira

MOURA, M. C.LINS, I. D.; RAMOS, M. A.. Stochastic model for quantitative ecological risk assessment of oil spills near Fernando de Noronha Archipelago. 2022. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Igor Eduardo Santos de Melo

KRAMER, R. H. F. R.;LINS, I. D.; SUBRAMANIAN, A.. Modelagem matemática e algoritmos heurísticos para o problema de roteamento de ônibus escolares envolvendo múltiplos períodos. 2022. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Gabriel Lopes Lima

LINS, I. D.; KRAMER, R. H. F. R.; MORABITO NETO, R.. Algoritmos para resolução do problema do corte máximo: abordagem exata e meta-heurísticas. 2022. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Reginaldo Cunha Sales Júnior

MOURA, M. C.LINS, I. D.FIRMINO, P. R. A.. Desenvolvimento de algoritmo genético para solução do problema da programação de carregamento de veículos. 2022. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: HIAGO HENRIQUE GOMES DE ARAÚJO

LINS, I. D.MOURA, M. C.; NASCIMENTO, E. G. S.. Uma abordagem de redes neurais não supervisionadas para a detecção de anomalia de equipamentos em cenários de mau funcionamento de sensores. 2022. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Marcela Silva Guimarães Vasconcelos

LINS, I. D.MOURA, M. C.; TRAPP, A. C.. Data-based approach to newsvendor problems subject to purchase price uncertainty. 2021. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Thais Campos Lucas

MOURA, M. C.LINS, I. D.; SOUZA, G. F. M.. Desenvolvimento de modelo multiobjetivo para projeto e gestão de cadeias de suprimentos resilientes e sustentáveis. 2021. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Luan Emerson Soares de Lima

LINS, S. L. S.;LINS, I. D.; LIMA, E. A. O.. Modelagem do roteamento de leituristas: uma abordagem cluster first-route second para o problema do carteiro chinês capacitado. 2021. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Gisela Fernandes Barros

LINS, I. D.MOURA, M. C.FIRMINO, P. R. A.. Sequenciamento ótimo de lotes de produção em uma fábrica de sacos industriais de papel. 2021. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: CARINA LEMOS PITON

RAMOS, F. S.;LINS, I. D.; FERREIRA, T. A. E.; RAMOS, M. A.. Conflito no tráfego entre usuários autônomos e usuários humanos: chicken game em modelos baseados em agentes. 2021. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Monalisa Cristina Moura dos Santos

LINS, I. D.MOURA, M. C.; DINIZ, F. B.. A proposed methodology using artificial intelligence to estimate the state of charge for batteries of electric vehicles. 2020. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Rafael Luiz Velôzo Santiago

LINS, I. D.MOURA, M. C.; SCHOUERY, R. C. S.. Design of maintenance service contracts via principal-agent models. 2020. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Beatriz Sales da Cunha

MOURA, M. C.LINS, I. D.; MELLO, C. A. B.. Development of computer vision-based models for automated crack detection. 2020. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Amanda da Silva Xavier

LINS, S. L. S.;LINS, I. D.; FERREIRA JUNIOR, N. R.. Sequenciamento preemptivo e designação de tarefas em máquinas paralelas uniformes com técnicas de fluxo em redes. 2020. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Edwedja de Lima Silva

MOURA, M. C.; FONTANA, M. E.;LINS, I. D.. Avaliação de diferentes modelos de decisão multicritério para seleção de fornecedores de equipamentos. 2020. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção - Centro Acadêmico do Agreste) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Guilherme Rodolfo Neves Almeida de Barros Padilha

MOURA, M. C.LINS, I. D.FIRMINO, P. R. A.. Desenvolvimento de um modelo de gestão para operações logísticas no varejo em centrais híbridas de distribuição via simulação de eventos discretos. 2020. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Fernanda Carvalho Pinheiro

LINS, I. D.MOURA, M. C.; SANTOS, A. M. P.. In-line real-time water activity prediction based on soft sensors: a case study in a pet food industry. 2019. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Paulo Renato Ferreira Targino Soares

LINS, I. D.MOURA, M. C.; TEIXEIRA, J. M. X. N.. Realidade virtual como ferramenta de treinamento para brigada de emergência de uma refinaria. 2019. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: DANIEL BRUNO LOPES DA SILVA

LINS, S. L. S.;LINS, I. D.; FERREIRA JUNIOR, N. R.. Estudo do problema do conjunto fechado de peso máximo: aspectos matemáticos, algoritmos e aplicações. 2019. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Laiany Rodrigues Marinho

MOURA, M. C.; FONTANA, M. E.;LINS, I. D.. Modelo de otimização de investimentos em resiliência de sistemas de distribuição de água sujeitos a interrupções. 2019. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção - Centro Acadêmico do Agreste) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Lucas Matheus do Nascimento

MOURA, M. C.LINS, I. D.; SILVA, R. B.. Modelagem e análise de um sistema de armazenagem de produtos perecíveis utilizando simulação de eventos discretos. 2019. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: July Bias Macedo

MOURA, M. C.LINS, I. D.; VIANNA, S. S. V.. A machine learning-based methodology for automated classification of risks in an oil refinery. 2019. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: ADRYENNE CRISTINNI DE OLIVEIRA ANDRADE

RAMOS, F. S.;LINS, I. D.; FERREIRA, T. A. E.. Processos de aprendizagem em modelos agent-based: os algoritmos reinforcement learning aplicados a teoria dos jogos. 2019. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Renato Rosenbluth

LINS, I. D.MOURA, M. C.FIRMINO, P. R. A.. Metodologia para gestão, renovação e análise de emissões de viaturas: estudo de caso na Polícia Federal. 2019. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Roosevelt Alves Fernandes Leadebal Júnior

LINS, I. D.MOURA, M. C.FIRMINO, P. R. A.. Dimensionamento da área de perícia documentoscópica de uma superintendência da Polícia Federal via teoria das filas. 2019. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Yuri Amaral Conte Lofredo Mourão

LINS, I. D.MOURA, M. C.; GARCIA, P. A. A.. Estimação das demandas de manutenção em poços marítimos de petróleo via processos de renovação generalizados. 2019. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Fábio Mota Muniz

RAMOS, F. S.;LINS, I. D.; FERREIRA, T. A. E.. Aprimoramento da alocação de recursos na investigação criminal: uma abordagem segundo a teoria dos jogos. 2019. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Ana Cláudia Souza Vidal de Negreiros

LINS, I. D.MOURA, M. C.; CRIBARI NETO, F.. On the parameter estimation problem of the q-Exponential diistribution for reliability applications. 2018. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Marcos Vinicius Pinto de Andrade

MOURA, M. C.LINS, I. D.; TEICHRIEB, V.. A data collecting framework for human reliability analysis via game engine based simulators. 2018. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Everton Tozzo

COSTA, A. P. C. S.;LINS, I. D.; CARVALHO JUNIOR, M. A.. A hybrid multi-objective genetic algorithm for scheduling heterogeneous workover rigs on onshore oil fields. 2017. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: ADEMIR OLIVEIRA SANTOS

LINS, I. D.; COSTA, A. P. C. S.; RAPOSO, M. C. F.. Modelo de roteamento ecoeficiente envolvendo manutenção de frotas. 2017. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Thaís Lima Corrêa

LINS, I. D.; CAVALCANTE, C. A. V.; NASCIMENTO, A. D. C.. q-Weibull generalized renewal process with reliability applications. 2017. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Caio Bezerra Souto Maior

LINS, I. D.; CAVALCANTE, C. A. V.; NASCIMENTO, A. D. C.. Remaining useful life prediction via empirical mode decomposition, wavelets and support vector machine. 2017. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Alessandro da Silva Simão

LINS, I. D.MOURA, M. C.FERREIRA, R. J.. Modelagem e simulação do transporte de minério de ferro no Norte do Brasil em situações de contingência. 2017. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Daniela Morais Pereira

LINS, I. D.MOURA, M. C.FERREIRA, R. J.. Determinação do período ótimo de substituição de equipamento médico de alta complexidade por meio de análise de obsolescência. 2017. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Gisele Tatiane de Lima e Silva

MOURA, M. C.LINS, I. D.; BARBOSA, C. M. B. M.. Otimização multiobjetivo de rotas de evacuação em cenários de nuvem tóxica. 2017. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Henrique Pinto dos Santos Zaidan

MOURA, M. C.LINS, I. D.; SILVA, A. S.. Análise da garantia estendida para equipamentos hospitalares: uma abordagem via teoria dos jogos e processo de renovação generalizado. 2016. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Bruno Nunes Guedes

MOURA, M. C.LINS, I. D.; SILVA, A. S.. Analysis of extended warranties for medical equipment: a game theory based approach using priority queues. 2016. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Sharlene Neuma Henrique da Silva

MOURA, M. C.LINS, I. D.; CRISTINO, C. T.. Processo de renovação generalizado para análise de sistemas reparáveis baseado na distribuição q-Exponencial. 2016. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Erasmo Nunes Melo

MOURA, M. C.LINS, I. D.; SILVA, G. L.. O efeito da simulação de evacuação de multidão na segurança e no estudo de layout. 2015. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Jaqueline Matias da Silva

ALMEIDA FILHO, A. T.;LINS, I. D.; MEDEIROS, L. H. A.. Avaliação econômica de causas judiciais sob a ótica de um investimento. 2015. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Ana Maiara Rodrigues Pereira

MEDEIROS, D. D.;LINS, I. D.; ROSAS, P. A. C.. Avaliação da qualidade em serviços públicos de saúde em um hospital usando a análise hierárquica. 2015. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Rita de Cássia de Vasconcelos Pedrosa

MEDEIROS, D. D.;LINS, I. D.; FARIAS, S. A.. Avaliação da qualidade em um serviço público de saúde com a aplicação do modelo de Kano e SERVPERF. 2015. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Giannini Italino Vieira Alves

RÊGO, L. C.; FARO, J. H.;LINS, I. D.. Jogos Blotto sequenciais com informação imperfeita. 2014. Dissertação (Mestrado em Estatística) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Larissa de Arruda Xavier

MEDEIROS, D. D.; ALENCAR, L. H.;LINS, I. D.; OLIVEIRA, O. J.; SIQUEIRA, M. N.. UMA ABORDAGEM PARA AVALIAÇÃO DA QUALIDADE EM FRANQUIAS DE ALIMENTAÇÃO: A VISÃO DO FRANQUEADOR, FRANQUEADO E CLIENTE. 2024. Tese (Doutorado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Rafael Valença Azevedo

MOURA, M. C.LINS, I. D.RÊGO, L. C.; SILVA, M. F.; COLOMBO, D.. Development of Bayesian multilevel models for reliability assessment of under-development technologies in the oil and gas industry: case studies for an expansible packer and a sliding sleeve valve for open-hole wells. 2024. Tese (Doutorado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Januario Leal de Moraes Vieira

VILLA, A. A. O.;LINS, I. D.; ALMEIDA, L. M.; ROSAS, P. A. C.; REN, T. I.. PROGNÓSTICO DE FALHAS EM REDUTORES DE VELOCIDADE DE TURBINAS EÓLICAS UTILIZANDO TÉCNICAS DE APRENDIZAGEM DE MÁQUINA A PARTIR DE SINAIS DE VIBRAÇÃO. 2024. Tese (Doutorado em Engenharia Mecânica) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: André Philippi Gonzaga de Albuquerque

MEDEIROS, D. D.; ALENCAR, L. H.;LINS, I. D.; OLIVEIRA, O. J.; SILVA, D. P.. Avaliação da qualidade de serviços em compras on-line: uma abordagem integrando a teoria de resposta ao item e o modelo Kano-fuzzy. 2023. Tese (Doutorado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: VICTOR DIOGHO HEUER DE CARVALHO

COSTA, A. P. C. S.; MEDEIROS, D. D.;LINS, I. D.; ALBUQUERQUE, R. O.; MORENO-JIMENEZ, J. M.. Modeling and applying an analytical process based on social web exploration to support decisions in public security. 2023. Tese (Doutorado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: ANA LUIZA FREIRE DE LORENA

COSTA, A. P. C. S.; MORAIS, D. C.;LINS, I. D.; JUGEND, D.; CARPINETTI, L. C. R.. A risk management maturity model proposal for Brazilian public organisations. 2023. Tese (Doutorado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Ana Cláudia Souza Vidal de Negreiros

LINS, I. D.MOURA, M. C.; CAVALCANTE, C. A. V.; MEDEIROS, F. N. S.; MENDONCA, L. F. F.. A novel automated oil spill detection approach based on the q-Exponential distribution and machine learning models. 2022. Tese (Doutorado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: July Bias Macedo

Moura, M. C.LINS, I. D.; ALENCAR, M. H.; BARALDI, P.; RAMOS, M. A.. Development of natural language processing-bsaed solutions for risk analysis: applications to a hydropower company and an O&G industry. 2022. Tese (Doutorado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Luanda Regina Reis de Lima

ALENCAR, L. H.;LINS, I. D.; MEDEIROS, D. D.; MORIOKA, S. N.; SILVA, D. A. L.. Proposta para análise do envolvimento das partes interessadas no gerenciamento da sustentabilidade em projetos de construção civil no setor público. 2022. Tese (Doutorado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Nattane Luíza da Costa

BARBOSA, R. M.; LEITAO JUNIOR, P. S.; COSTA, R. M.;LINS, I. D.; LIMA, M. D.. Uso e estabilidade de seletores de variáveis baseados nos pesos de conexão de redes neurais artificiais. 2021. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Goiás.

Aluno: Raissa Correa de Carvalho

MEDEIROS, D. D.; MORAIS, D. C.;LINS, I. D.; SILVA, C. E. S.; OLIVEIRA, O. J.. Uma abordagem para implementação dos requisitos da norma NBR ISO 9001:2015 em pequenas e médias empresas utilizando a metodologia TRIZ. 2021. Tese (Doutorado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: João Mateus Marques de Santana

MOURA, M. C.; CAVALCANTE, C. A. V.;LINS, I. D.; SOUZA, G. F. M.; GARCIA, P. A. A.. Development of models for designing maintenance service contracts considering imperfect repairs and Stackelberg competition. 2020. Tese (Doutorado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Caio Bezerra Souto Maior

MOURA, M. C.; CAVALCANTE, C. A. V.;LINS, I. D.; MELO, P. F. F. F.; MARTINS, M. R.. Development of machine and deep learning-based models for risk and reliability problems. 2020. Tese (Doutorado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Elaine Guerrero Pena

SOUZA, R. M. C. R.;LINS, I. D.; BASTOS FILHO, C. J. A.; POZO, A. T. R.; OCHI, L. S.. Algoritmo evolucionário multiobjetivo dinâmico com estratégia de previsão no espaço de busca. 2020. Tese (Doutorado em Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Naiara Meireles de Souza

ALMEIDA FILHO, A. T.; MEDEIROS, D. D.;LINS, I. D.; COSTA, S. E. G.; ALMEIDA, M. R.. Framework para apoio à decisão multicritério nos pilares de custo e segurança do programa world-class manufacturing. 2020. Tese (Doutorado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Thiago José Marques Moura

REN, T. I.; BARBOSA, L. S; SOUZA, R. M. C. R.;LINS, I. D.; BRITTO JUNIOR, A. S.. MINE - a framework for dynamic regressor selection. 2019. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Josimar Mendes de Vasconcelos

NASCIMENTO, A. D. C.; CYSNEIROS, F. J. A.; CYSNEIROS, A. H. M. A.;LINS, I. D.; LIMA NETO, E. A.. Essays on new models and the Mellin transform: experiments on survival and radar data. 2018. Tese (Doutorado em Estatística) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Marilia Abilio Ramos

LINS, I. D.DROGUETT, E. A. L.; PACHECO FILHO, J. G. A;MOURA, M. C.; BENACHOUR, M.; SALES FILHO, R. L. M.; VILELA, R.. Methodology for human reliability analysis of oil refinery and petrochemical plants operations: the HERO HRA methodology. 2017. Tese (Doutorado em Engenharia Química) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Ricardo José Ferreira

CRISTINO, C. T.;FIRMINO, P. R. A.LINS, I. D.MOURA, M. C.; SILVA, R. B.. Development of a mixed model using generalized renewal processes and the Weibull distribution. 2016. Tese (Doutorado em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: Cícero Carlos Felix de Oliveira

CRISTINO, C. T.;FIRMINO, P. R. A.LINS, I. D.MOURA, M. C.; NASCIMENTO, A. D. C.. Transformação de processos de renovação generalizados em processos homogêneos de Poisson e seus desdobramentos. 2016. Tese (Doutorado em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: CAIO FILIPE DE LIMA MUNGUBA

VILLA, A. A. O.; MENEZES, F. D.; LEITE, G. N. P.;LINS, I. D.. GERENCIAMENTO DE MANUTENÇÃO PREDITIVA EM PARQUES EÓLICOS COM APRENDIZADO POR REFORÇO MULTIAGENTE. 2024. Exame de qualificação (Doutorando em Engenharia Mecânica) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Thiago José Marques Moura

SOUZA, R. M. C. R.; VELLASCO, M. M. B. R.;LINS, I. D.. Um framework para integração dinâmica de regressores ponderada por competência. 2016. Exame de qualificação (Doutorando em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: NILCIVANIA BARBOSA OLIVEIRA LUCAS

FIRMINO, P. R. A.; OLIVEIRA, C. C. F.; RODRIGUES, F. A. A.;LINS, I. D.. Modelagem e previsão da inadimplência em contratos de microcrédito a partir de dados agregados. 2022. Exame de qualificação (Mestrando em Desenvolvimento Regional Sustentável) - Universidade Federal do Cariri.

Aluno: Mateus Vieira Torres

ALENCAR, L. H.;LINS, I. D.. Modelo de recomendação para alocação de recursos humanos em projetos de engenharia utilizando Machine Learning. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Yan Ribeiro de Melo

ALENCAR, M. H.;LINS, I. D.. Desenvolvimento de Políticas de Manutenção Oportunas Para Sistemas Remotamente Localizados. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Sergio Leandro Pessoa de Queiroz Campos

SILVA, M. M.;LINS, I. D.. Aplicação da aprendizagem de reforço para manutenção baseada na condição em gasodutos sujeitos a corrosão interna. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Daniel Iglesias Cavalcanti Melo

FREJ, E. A.;LINS, I. D.. Aplicação de análise de regressão linear múltipla para avaliação do valor do tempo de vida do consumidor em um sistema de e-commerce brasileiro. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Allan Guerra Macedo

SILVA, G. C. S.;LINS, I. D.. Avaliação dos atributos de um campo society utilizando o modelo de Kano. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: João Victor Bonfim Aragão

LINS, I. D.; COSTA, A. P. C. S.. Indústria do futuro: como a utilização dos dados baseados na tecnologia 5G impactará os moldes de produção. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Luiz Henrique Regueira Araujo

LINS, I. D.; SILVA, M. M.. Priorização de requisitos que contribuem para a satisfação em academias de musculação aplicando o modelo de Kano. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Júlia Figueredo de Alencar

FREJ, E. A.;LINS, I. D.. Seleção de modelo de previsão de demanda agregada para série temporal no setor industrial de tintas e vernizes. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Mariana Valois Ribeiro Silva

LINS, I. D.; SILVA, M. M.. Uma análise de custos em uma microempresa de produtos ortopédicos. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: João Arthur Santos Martins de Faria

LINS, I. D.; LINS, L. N.. Avaliação da qualidade do serviço de varejo farmacêutico em Recife utilizando SERVPERF. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Taciana Farias Ferreira de Lima

COSTA, A. P. C. S.;LINS, I. D.. Estudo de caso para um desempenho mais eficaz no monitoramento da segurança alimentar. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Jullyane Costa da Silva

MEDEIROS, D. D.;LINS, I. D.. Aplicação do modelo Kano para apoiar as estratégias de melhoria da prestação de serviço nas academias de ginástica e musculação da Região Metropolitana do Recife. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Luiza Tavares Sampaio

FREJ, E. A.;LINS, I. D.. Aplicação do controle estatístico de processo para redução de variabilidade numa indústria de alimentos. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Renato Amorim de Lima

MEDEIROS, D. D.;LINS, I. D.. Utilização do ciclo PDCA para redução de desperdício de um insumo em uma indústria de bens de consumo. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Caio Lopes de Melo

LINS, L. N.;LINS, I. D.. Logística de medicamentos em um hospital público da Região Metropolitana do Recife. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Millena Constantino da Silva

MEDEIROS, D. D.;LINS, I. D.. Aplicação do ciclo PDCA em uma loja de varejo. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Thomaz Veríssimo Oliveira da Trindade

MEDEIROS, D. D.;LINS, I. D.. Utilização de métodos de previsão de demanda para auxiliar o planejamento de compra de insumos em uma indústria de materiais de construção civil. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Bárbara da Cunha Maltez Carvalho

SILVA, G. C. S.;LINS, I. D.. Avaliação da qualidade em serviços: uma aplicação do modelo de Kano em supermercados. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Rúbia Martins Plastino

LINS, I. D.; POLETO, T.. Análise do marketing ambiental para o setor de higiene pessoal e beleza no Recife: abordagem utilizando o modelo de Kano. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Arthur Roberto Lapa de Carvalho Neto

MOURA, M. C.LINS, I. D.. Proposta de aplicação do programa 5S em uma distribuidora de alimentos congelados e resfriados. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Leonardo Cavalcanti de Albuquerque Amorim

MOURA, M. C.LINS, I. D.. Análise dos componentes principais e de cluster na identificação de fatores relevantes na decisão de adotar um animal. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Miguel Augusto Morais Junior

MOURA, M. C.LINS, I. D.. Aplicação da curva ABC com classificação multicritério através do software Visual Promethee no gerenciamento de estoques de uma microempresa. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Rodrigo José Barreira

DAHER, S. F. D.;LINS, I. D.. Implementação do Sistema Toyota de Produção em uma indústria de vidro. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Jean Felipe Souza

LINS, I. D.; SILVA, G. C. S.. Sobre as relações entre a evolução da tecnologia e do trabalho, a automação industrial e o desemprego. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Hugo Barbosa Torres

CAVALCANTE, C. A. V.;LINS, I. D.. Aplicação da teoria das filas no setor de pós-vendas de uma concessionária de veículos. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Camila Correa de Melo

LINS, I. D.; DAHER, S. F. D.. Aplicação de programas kaizen para a sustentação do lean manufacturing em uma fábrica de alimentos na região de Pernambuco. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Walter Almeida

LINS, I. D.; CAVALCANTE, C. A. V.. Modelo de análise de investimentos aplicada à gestão de estoques: um estudo de caso em uma empresa do ramo de lentes oftálmicas. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Pedro Felipe Barbosa Castilho

LINS, I. D.; GUSMÃO, A. P. H.. Aplicação de FMEA para elaboração de programas de manutenção para equipamentos de uma empresa de construção civil. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Raquel Oliveira da Silveira Barros

LINS, I. D.; ALENCAR, M. H.. Aplicação do ciclo PDCA com auxílio de ferramentas da qualidade para melhoria de produtividade de moinho de trigo: estudo de caso em indústria alimentícia localizada em Ipojuca no estado de Pernambuco. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: MAÍRA KAGOHARA

CAVALCANTE, C. A. V.;LINS, I. D.. Estudo do monitoramento da confiabilidade de equipamentos através de gráficos de controle. 2015. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Ítalla Dayanna Araujo da Silva

DAHER, S. F. D.;LINS, I. D.. Empirical mode decomposition e support vector machine aplicados à previsão de demanda. 2015. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Rodrigo Leal Tarragô

LINS, I. D.; ALMEIDA FILHO, A. T.. Implantação de um escritório de projetos numa empresa de gerenciamento de resíduos sólidos: um estudo de caso. 2015. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Leonardo de Andrade Melo

LINS, I. D.; FERREIRA, R. J. P.. Aplicação do controle estatístico do processo (CEP) em uma indústria de usinagem de Pernambuco: um estudo de caso. 2015. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Methodio Arcuri de Godoy

LINS, I. D.MOURA, M. C.. Implementação do TPM para reduzir as perdas: um estudo de caso numa máquina sanduicheira. 2015. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

SILVA, M. A.; FERREIRA JUNIOR, A. V.;LINS, I. D.. Membro de Comissão Examinadora de Seleção Pública Simplificada para Preenchimento de Cargo de Professor Substituto do Departamento de Oceanografia da UFPE, Área Matemática, Edital n. 22/2017. 2017. Universidade Federal de Pernambuco.

RAPOSO, M. C. F.;RÊGO, L. C.; WANDERLEY, A. L.;LINS, I. D.. Primeiro Membro Suplente de Banca Examinadora para Seleção de Professor Efetivo, Setor de Estudos de Estatística da UFCA, Edital n. 57/2016/UFCA. 2016. Universidade Federal do Cariri.

LINS, I. D.. Avaliador Ad Hoc do Processo Seletivo do Programa Institucional de Bolsas de Iniciação Científica (2022/2023) - PIBIC/CNPq/UFPE. 2022. Universidade Federal de Pernambuco.

LINS, I. D.. Avaliador Ad Hoc do Processo Seletivo do Programa Institucional de Bolsas de Iniciação Científica (2021/2022) - PIBIC/CNPq/UFPE. 2021. Universidade Federal de Pernambuco.

LINS, I. D.. Avaliador de Relatório Final PIBIC/CNPq/UFPE (2020/2021) e de Resumo do XXIX Congresso de Iniciação Científica da UFPE (CONIC 2020). 2021. Universidade Federal de Pernambuco.

LINS, I. D.. Avaliador Ad Hoc do Processo Seletivo do Programa Institucional de Bolsas de Iniciação Científica (2020/2021) - PIBIC/CNPq/UFPE. 2020. Universidade Federal de Pernambuco.

LINS, I. D.. Avaliador de Relatório Final PIBIC/CNPq/UFPE (2019/2020) e de Resumo do XXVIII Congresso de Iniciação Científica da UFPE (CONIC 2020). 2020. Universidade Federal de Pernambuco.

LINS, I. D.. Avaliador Ad Hoc do Processo Seletivo do Programa Institucional de Bolsas de Iniciação Científica (2019/2020) - PIBIC/CNPq/UFPE. 2019. Universidade Federal de Pernambuco.

LINS, I. D.. Avaliador de Relatório Final PIBIC/CNPq/UFPE (2018/2019) e de Resumo do XXVII Congresso de Iniciação Científica da UFPE (CONIC 2019). 2019. Universidade Federal de Pernambuco.

LINS, I. D.. Avaliador Ad Hoc do Processo Seletivo do Programa Institucional de Bolsas de Iniciação Científica (2018/2019) - PIBIC/CNPq/UFPE. 2018. Universidade Federal de Pernambuco.

LINS, I. D.. Avaliador de artigos - XLIX Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional (SBPO 2017). 2017. Universidade Federal de Pernambuco.

LINS, I. D.. Avaliador Ad Hoc do Processo Seletivo do Programa Institucional de Bolsas de Iniciação Científica (2016/2017) - PIBIC/CNPq/UFPE. 2016. Universidade Federal de Pernambuco.

LINS, I. D.. Avaliador de artigos - XLVIII Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional (SBPO 2016). 2016. Universidade Federal de Pernambuco.

LINS, I. D.. Avaliador Ad Hoc do Processo Seletivo do Programa Institucional de Bolsas de Iniciação Científica (2015/2016) - PIBIC/CNPq/UFPE. 2015. Universidade Federal de Pernambuco.

LINS, I. D.. Avaliador de artigos - European Safety & Reliability Association Conference (ESREL 2015). 2015.

LINS, I. D.. Avaliador de artigos - XLVII Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional (SBPO 2015). 2015.

LINS, I. D.. Avaliador de artigos - XLVI Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional (SBPO 2014). 2014.

Orientou

Antonio Matheus Araújo Villarim

Proposição de modelo para o planejamento da expansão de sistemas elétricos de potência considerando geração renovável e sistemas de armazenamento de energia; Início: 2025; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco, Agência Nacional do Petróleo, Gás Natural e Biocombustíveis; (Orientador);

LEONARDO STRECK RAUPP

A definir; ; Início: 2025; Tese (Doutorado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco, Agência Nacional do Petróleo, Gás Natural e Biocombustíveis; (Orientador);

Caique Emanuel da Silva Nunes

Integração de Visão Computacional e Ferramentas de Análise de Riscos para Avaliação Assistida de Sistemas de Produção de O&G; Início: 2024; Tese (Doutorado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco, Agência Nacional do Petróleo, Gás Natural e Biocombustíveis; (Orientador);

Lavínia Maria Mendes Araújo

Quantum machine learning in risk and reliability; Início: 2023; Tese (Doutorado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco, Agência Nacional do Petróleo, Gás Natural e Biocombustíveis; (Orientador);

Rafael Luiz Velôzo Santiago

Development of game-based maintenance contracts; Início: 2021; Tese (Doutorado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco; (Orientador);

Monalisa Cristina Moura dos Santos

Desenvolvimento de métodos baseados em deep learning para apoio ao diagnóstico por imagem da COVID-19; Início: 2020; Tese (Doutorado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco; (Orientador);

Vitoria Milena Alves Bezerra

Quantum optimization in risk and reliability in the oil & gas industry; Início: 2024; Iniciação científica (Graduando em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco, Agência Nacional do Petróleo, Gás Natural e Biocombustíveis; (Orientador);

LEONARDO STRECK RAUPP

PHYSICS-INFORMED DEEP LEARNING FRAMEWORK FOR BEARING FAILURE DIAGNOSTICS USING VIBRATION SIGNAL; 2025; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco, Agência Nacional do Petróleo, Gás Natural e Biocombustíveis; Orientador: Isis Didier Lins;

Caique Emanuel da Silva Nunes

DESENVOLVIMENTO DE MÉTODO BASEADO EM APRENDIZAGEM DE MÁQUINA PARA DETECÇÃO DE ÓLEO E LOOK-ALIKES EM IMAGENS; 2024; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco, Agência Nacional do Petróleo, Gás Natural e Biocombustíveis; Orientador: Isis Didier Lins;

Lavínia Maria Mendes Araújo

Prognostics and health management via quantum machine learning in the oil & gas industry; 2023; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco, Agência Nacional do Petróleo, Gás Natural e Biocombustíveis; Orientador: Isis Didier Lins;

Jorge Cley de Oliveira Rosa

Risco de corrupção: a priorização de municípios alagoanos para investigação; 2023; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco, ; Orientador: Isis Didier Lins;

HIAGO HENRIQUE GOMES DE ARAÚJO

Uma abordagem de redes neurais não supervisionadas para a detecção de anomalia de equipamentos em cenários de mau funcionamento de sensores; 2022; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Isis Didier Lins;

Gabriel Lopes Lima

Algoritmos para resolução do problema do corte máximo: abordagem exata e meta-heurísticas; 2022; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Isis Didier Lins;

Gisela Fernandes Barros

Sequenciamento ótimo de lotes de produção em uma fábrica de sacos industriais de papel; 2021; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco, ; Orientador: Isis Didier Lins;

Marcela Silva Guimarães

A data-based approach to newsvendor problems subject to purchase price uncertainty; 2021; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco, ; Orientador: Isis Didier Lins;

Monalisa Cristina Moura dos Santos

A proposed methodology using artificial intelligence to estimate the state of charge for batteries of electric vehicles; 2020; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Isis Didier Lins;

Rafael Luiz Velôzo Santiago

Design of maintenance service contracts via principal-agent models; 2020; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Isis Didier Lins;

Yuri Amaral Conte Lofredo Mourão

Estimação das demandas de manutenção em poços marítimos de petróleo via processos de renovação generalizados; 2019; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Isis Didier Lins;

Paulo Renato Ferreira Targino Soares

Realidade virtual como ferramenta de treinamento para brigada de emergência de uma refinaria; 2019; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco, ; Orientador: Isis Didier Lins;

Fernanda Carvalho Pinheiro

In-line real-time water activity prediction based on soft sensors: a case study in a pet food industry; 2019; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Isis Didier Lins;

Renato Rosenbluth

Metodologia para gestão, renovação e análise de emissões de viaturas: estudo de caso na Polícia Federal; 2019; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco, ; Orientador: Isis Didier Lins;

Ana Cláudia Souza Vidal de Negreiros

On the parameter estimation problem of the q-Exponential distribution for reliability applications; 2018; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Isis Didier Lins;

ADEMIR OLIVEIRA SANTOS

Modelo de roteamento ecoeficiente envolvendo manutenção de frotas; 2017; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco, ; Orientador: Isis Didier Lins;

Thaís Lima Corrêa

q-Weibull generalized renewal process with reliability applications; 2017; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Isis Didier Lins;

Alessandro da Silva Simão

Modelagem e simulação do transporte de minério de ferro no Norte do Brasil em situações de contingência; 2017; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco, ; Orientador: Isis Didier Lins;

Caio Bezerra Souto Maior

Remaining useful life prediction via empirical mode decomposition, wavelets and support vector machine; 2017; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Isis Didier Lins;

Daniela Morais Pereira

Determinação do período ótimo de substituição de equipamento médico de alta complexidade por meio de análise de obsolescência; 2017; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco, ; Orientador: Isis Didier Lins;

Ana Cláudia Souza Vidal de Negreiros

A novel automated oil spill detection approach based on the q-Exponential distribution and machine learning models; 2022; Tese (Doutorado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Isis Didier Lins;

Davi Bernhard de Souza

2022; Universidade Federal de Pernambuco, ; Isis Didier Lins;

Paulo Victor de Oliveira Gomes Menezes

Análise de dados históricos e aplicação de modelos estatísticos para previsão de demanda em uma empresa distribuidora de alimentos; 2023; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco; Orientador: Isis Didier Lins;

Raphael Albuquerque Xavier e Silva

Estudo de caso sobre aplicações de modelos clássicos de previsão de demanda para uma empresa de delivery de alimentos; 2023; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco; Orientador: Isis Didier Lins;

Felipe Cavalcanti de Barros Felipe

Application of machine learning and imbalanced learning methods in skewed classification problems; 2022; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco; Orientador: Isis Didier Lins;

Carolina Coutinho Persivo Cunha

Construção e uso de painéis de business intelligence como ferramenta de apoio à decisão em um órgão fazendário estadual; 2022; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco; Orientador: Isis Didier Lins;

LEONARDO STRECK RAUPP

Proposição de hiperparâmetros para a elaboração adequada de um limiar de falha em detecção de anomalias via autoencoders; 2022; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco; Orientador: Isis Didier Lins;

Rafael Duarte Guimarães

Otimização multiobjetivo de fluxos de equipamentos de proteção individual em uma cadeia de suprimentos resiliente e sustentável na pandemia de COVID-19; 2022; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco; Orientador: Isis Didier Lins;

INGRID KAROLINE PALMEIRA DOS SANTOS

Machine learning e sua aplicação na roteirização logística: uma revisão sistemática; 2022; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco; Orientador: Isis Didier Lins;

Lucas Henrique Azevedo dos Santos

Uma avaliação da satisfação dos clientes de empresas de produtos óticos: uma aplicação do modelo de Kano; 2021; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco; Orientador: Isis Didier Lins;

Henrique Vasconcelos Maciel

Seleção de características para entendimento dos principais fatores associados à taxa de homicídios dos municípios brasileiros; 2021; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco; Orientador: Isis Didier Lins;

Jairo César Cavalcanti Capuano

Estudo de previsão de vendas no setor têxtil: uma abordagem via séries temporais; 2019; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco; Orientador: Isis Didier Lins;

Maria Carolina Aguiar de Freita Lima

Minimização de custos utilizando modelo do transporte para determinação de clientes atendidos por centros de distribuição; 2019; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco; Orientador: Isis Didier Lins;

HIAGO HENRIQUE GOMES DE ARAÚJO

Prediction of bearing remaining useful life via multi-input multi-output support vector machines; 2018; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco; Orientador: Isis Didier Lins;

Rafael Guilherme Ribeiro do Valle

Estudo do comportamento de falhas e políticas manutenção em uma linha de produção de alimentos; 2018; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco; Orientador: Isis Didier Lins;

Aline Maria de Oliveira Lira

A influência do nível de serviço logístico na satisfação do cliente: estudo de caso em uma empresa de materiais de construção civil; 2017; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco; Orientador: Isis Didier Lins;

Josenildo Gonçalves de Carvalho

Utilização do ciclo PDCA e ferramentas da qualidade para redução de perda de estrato no envase de cerveja em uma indústria de Pernambuco; 2017; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco; Orientador: Isis Didier Lins;

Marcela Silva Guimarães

Modelagem e resolução de um problema real de roteirização no contexto da indústria do vidro; 2016; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco; Orientador: Isis Didier Lins;

Beatriz Sales da Cunha

Towards the definition of resilient and sustainable supply chain design based on multi-objective genetic algorithm; 2016; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco; Orientador: Isis Didier Lins;

Victor Luis Almeida de Oliveira

Roteirização de vendedores de uma empresa de materiais de construção civil da região Nordeste do Brasil; 2016; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco; Orientador: Isis Didier Lins;

Debora Mendonça de Santana

Roteirização de veículos para transporte de funcionários - estudo de caso em Pernambuco; 2016; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco; Orientador: Isis Didier Lins;

Fernando de Azevedo Mello Correia de Araújo

Aplicação de técnicas de gerenciamento de riscos em um armazém logístico de uma empresa do setor de bebidas; 2015; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco; Orientador: Isis Didier Lins;

Mariana Angelo Emery de Castro

Aplicação do trabalho padronizado em uma indústria de equipamentos automotivos; 2015; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco; Orientador: Isis Didier Lins;

Gabriela Belém de Oliveira Calado

Implantação da metodologia 5S em um centro de distribuição direta de uma empresa multinacional do setor de bebidas; 2015; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco; Orientador: Isis Didier Lins;

Leonardo Torres Berenstein

Implantação de um sistema de monitoramento e rastreamento numa operação de distribuição de uma empresa de bebidas: um estudo de caso; 2015; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco; Orientador: Isis Didier Lins;

Ryan Charles de Andrade

Diagnóstico do transporte de cabotagem em portos brasileiros; 2015; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco; Orientador: Isis Didier Lins;

Felipe Viana Gomes

Aplicação de ferramentas da qualidade para identificação de causas e propostas de melhoria para o sucateamento em uma indústria no setor de refrigeração; 2015; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco; Orientador: Isis Didier Lins;

Maria Vitória da Silva Lima

Optimal design of resilient and sustainable hydrogen supply chains; 2025; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco, Agência Nacional do Petróleo, Gás Natural e Biocombustíveis; Orientador: Isis Didier Lins;

Vitoria Milena Alves Bezerra

Quantum optimization in risk and reliability; 2024; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Isis Didier Lins;

Davi de Moraes Pinheiro Monteath Caldas

Development of immersive games involving emergency scenarios in the oil & gas industry; 2024; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Isis Didier Lins;

Geovanna Pinheiro Moura

Uma análise da relação entre ansiedade, estresse e sucesso acadêmico; 2024; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Isis Didier Lins;

Luana de Melo Queiroz

Development of immersive games involving emergency scenarios in the process industry; 2024; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco, Fundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco; Orientador: Isis Didier Lins;

Nicole Verza dos Santos

Suporte à detecção de derramamento de petróleo em imagens SAR com o uso de visão computacional e modelos de aprendizagem de máquina; 2023; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco, Agência Nacional do Petróleo, Gás Natural e Biocombustíveis; Orientador: Isis Didier Lins;

Kenenton Kenedy Fabricio da Silva

Desenvolvimento de testes de confiabilidade em ambientes simulados para equipamentos em desenvolvimento; 2022; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia Mecânica) - Universidade Federal de Pernambuco, Fundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco; Orientador: Isis Didier Lins;

Ana Beatriz Mariano da Cruz

Diagnóstico de falhas em sistemas de produção a partir de modelos deep learning para detecção de anomalia; 2022; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Isis Didier Lins;

Caio Hordonho Santillo

An NLP and clustering approach for information retrieval from scientific papers; 2022; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Isis Didier Lins;

Nicole Verza dos Santos

Detection of oil spills on images using computer vision and machine learning models; 2022; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco, Fundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco; Orientador: Isis Didier Lins;

Érika Priscilla de Lima

An NLP and text mining approach for information retrieval from COVID-19-related literature; 2021; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Isis Didier Lins;

Felipe Cavalcanti de Barros Felipe

Metodologia para avaliação de confiabilidade de sistemas produtivos baseada em deep learning; 2021; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Isis Didier Lins;

LEONARDO STRECK RAUPP

Metodologia para avaliação de confiabilidade de sistemas produtivos baseada em deep learning; 2020; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Isis Didier Lins;

Rafael Duarte Guimarães

Optimal design of resilient and sustainable supply chains; 2020; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Isis Didier Lins;

LEONARDO STRECK RAUPP

Metodologia para avaliação de confiabilidade de sistemas produtivos baseada em deep learning; 2019; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Isis Didier Lins;

HIAGO HENRIQUE GOMES DE ARAÚJO

Prognóstico de falha de sistemas via support vector machines e análise de incerteza; 2018; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Isis Didier Lins;

Rafael Guilherme Ribeiro do Valle

Modelagem de contratos de manutenção via teoria dos jogos e processos estocásticos; 2017; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Isis Didier Lins;

HIAGO HENRIQUE GOMES DE ARAÚJO

Prognóstico de falha de sistemas sob manutenção baseada na condição via support vector machines e análise de incerteza; 2017; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Isis Didier Lins;

Monalisa Cristina Moura dos Santos

Metodologia de prognóstico de falha de sistemas via support vector machines e técnicas de pré-processamento de dados; 2017; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco, Fundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco; Orientador: Isis Didier Lins;

Monalisa Cristina Moura dos Santos

Metodologia para diagnóstico e prognóstico de falha de sistemas via support vector machines e técnicas de pré-processamento de dados; 2017; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco, Fundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco; Orientador: Isis Didier Lins;

Jairo César Cavalcanti de Ataíde

Estudo comparativo de métodos de previsão de séries temporais com aplicações em sistemas produtivos; 2016; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Isis Didier Lins;

Monalisa Cristina Moura dos Santos

Metodologia de prognóstico de falha de sistemas sob manutenção baseada na condição via support vector machines e técnicas de pré-processamento de dados; 2016; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco, Fundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco; Orientador: Isis Didier Lins;

Wesllen de Oliveira Borba

Relatório de estágio curricular na AMBEV S/A - Filial Itapissuma; 2022; Orientação de outra natureza; (Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco; Orientador: Isis Didier Lins;

Rodrigo Vieira Buregio

Relatório de estágio curricular na V-Analytics Consultoria em Gestão LTDA; 2021; Orientação de outra natureza; (Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco; Orientador: Isis Didier Lins;

Silas Vieira de Santana

Relatório de estágio curricular no Centro de Abastecimento e Logística de Pernambuco (CEASA-PE/OS); 2018; Orientação de outra natureza; (Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco; Orientador: Isis Didier Lins;

JOÃO MARCONI SOARES DE SOUZA LIMA FILHO

Relatório de estágio curricular na M; Dias Branco S; A; Indústria e Comércio de Alimentos; 2016; Orientação de outra natureza; (Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco; Orientador: Isis Didier Lins;

Lucas Matheus do Nascimento

Relatório de estágio curricular no Centro de Estudos e Ensaios em Risco e Modelagem Ambiental (CEERMA) - UFPE; 2016; Orientação de outra natureza; (Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco; Orientador: Isis Didier Lins;

Mariana Huggins Uchoa de Miranda

Estágio não-curricular; 2015; Orientação de outra natureza; (Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco; Orientador: Isis Didier Lins;

Rodrigo José Barreira

Relatório de estágio curricular na Owens-Illinois; 2015; Orientação de outra natureza; (Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco; Orientador: Isis Didier Lins;

Beatriz Sales da Cunha

Relatório de estágio curricular na ASA Indústria e Comércio LTDA; 2015; Orientação de outra natureza; (Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco; Orientador: Isis Didier Lins;

Ítalla Dayanna Araújo Silva

Relatório de estágio curricular; 2015; Orientação de outra natureza; (Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco; Orientador: Isis Didier Lins;

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BEZERRA, V. M. A. ; LINS, I. D. ; ARAUJO, L. M. M. ; MAIOR, C. B. S. ; LIMA, M. V. S. ; VILLARIM, A. M. A. ; MOURA, M. C. . Optimization of Green Hydrogen Distribution Network Using Quantum Algorithms. In: 35th European Safety and Reliability & the 33rd Society for Risk Analysis Europe Conference, 2025, Stavanger, Noruega. 35th Esrel and 33rd SRA-E Conference Program, 2025.
NUNES, C. E. S. ; SANTOS, N. V. ; LINS, I. D. ; MOURA, M. C. ; MIRANDA, J. G. V. . Automated Crack Detection Using Maximum Angular Multiscale Entropy and Machine Learning. In: 35th European Safety and Reliability & the 33rd Society for Risk Analysis Europe Conference, 2025, Stavanger, Noruega. 35th Esrel and 33rd SRA-E Conference Program, 2025.
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NUNES, C. E. S. ; LINS, I. D. . INTEGRAÇÃO DE MÉTODOS DE APRENDIZAGEM DE MÁQUINA EM MODELO DE VOTAÇÃO PARA DETECÇÃO DE VAZAMENTOS DE ÓLEO EM IMAGENS DE SENSORIAMENTO REMOTO. In: IX Encontro de Pesquisa e Pós-Graduação em Engenharia de Produção, 2024, Rio de Janeiro. Anais do IX EPPGEP, 2024.
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MAIOR, C. B. S. ; SANTANA, J. M. M. ; NASCIMENTO, L. M. ; MACEDO, J. B. ; MOURA, M. C. ; LINS, I. D. ; DROGUETT, E. A. L. . Personal protective equipment detection in industrial facilities using camera video streaming. In: Encontro de Pesquisa e Pós-Graduação em Engenharia de Produção - EPPGEP, 2018, Florianópolis, SC. Anais do EPPGEP, 2018.
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MAIOR, C. B. S. ; MOURA, M. C. ; LINS, I. D. ; DROGUETT, E. A. L. . Remaining useful life estimation by empirical mode decomposition and support vector machine. 2015. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
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LINS, I. D. ; DROGUETT, E. A. L. ; ARAUJO, M. ; MOURA, M. C. ; DUARTE, H. O. . Rainfall forecast by support vector machines. 2013. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
FURTADO, M. J. H. ; SOARES, R. F. ; LINS, I. D. ; MOURA, M. C. ; DROGUETT, E. A. L. ; FIRMINO, P. R. A. . Optimal inspection plans via risk-based inspection and multi-objective genetic algorithms. 2013. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
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FURTADO, M. J. H. ; SOARES, R. F. ; LINS, I. D. ; MOURA, M. C. ; DROGUETT, E. A. L. ; FIRMINO, P. R. A. . Multi-objective optimization of risk and cost for risk-based inspection plans. 2012. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
LINS, I. D. ; SILVA, M. A. ; MOURA, M. C. ; DROGUETT, E. A. L. ; VELEDA, D. ; ARAUJO, M. . Sea surface temperature prediction using PIRATA data via particle-swarm optimized support vector machines. 2011. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
LINS, I. D. ; MOURA, M. C. ; DROGUETT, E. A. L. ; ZIO, E. ; JACINTO, C. M. . Reliability prediction of oil wells by support vector machine with particle swarm optimization for variable selection and hyperparameter tuning. 2011. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
MOURA, M. C. ; LINS, I. D. ; ZIO, E. ; DROGUETT, E. A. L. . Combining particle swarm optimization and support vector regression for reliability prediction. 2010. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
MOURA, M. C. ; LINS, I. D. ; VELEDA, D. ; DROGUETT, E. A. L. ; ARAUJO, M. . Sea level prediction by support vector machines combined with particle swarm optimization. 2010. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
LINS, I. D. ; MOURA, M. C. ; SILVA, M. A. ; DROGUETT, E. A. L. ; VELEDA, D. ; ARAUJO, M. ; JACINTO, C. M. . Sea surface temperature prediction via support vector machines combined with particle swarm optimizaton. 2010. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
SANTOS, C. R. dos ; LINS, I. D. ; FIRMINO, P. R. A. ; MOURA, M. C. ; DROGUETT, E. A. L. . A method for optimal allocation of defensive alternatives: analysis of a strategic interaction with a multi-objective approach. 2010. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
LINS, I. D. . Models for quantifying risk and reliability metrics via metaheuristics and support vector machines 2013 (Tese (Doutorado)).
LINS, I. D. . Support vector machines and particle swarm optimization applied to reliability prediction 2009 (Dissertação (Mestrado)).
LINS, I. D. . Otimização multiobjetivo de confiabilidade e custo via algoritmos evolucionários em projeto de sistemas 2007 (Monografia (TCC)).

Outras produções

LINS, I. D. . Otimização via nuvens de partículas para estimação de máxima verossimilhança de parâmetros de processos de renovação generalizados combinados a q-distribuições. 2017.

LINS, I. D. . Otimização via nuvens de partículas para estimação de máxima verossimilhança de parâmetros da distribuição q-Weibull. 2015.

LINS, I. D. . Otimização via nuvens de partículas para estimação de máxima verossimilhança de parâmetros da distribuição q-Exponencial. 2015.

LINS, I. D. ; SOARES, R. F. ; MOURA, M. C. . Algoritmo genético multiobjetivo combinado à inspeção baseada no risco. 2014.

LINS, I. D. ; SOARES, R. F. ; MOURA, M. C. . Algoritmo recursivo multiobjetivo combinado à inspeção baseada no risco. 2014.

LINS, I. D. . Algoritmo recursivo para resolução de jogos sequenciais por meio de indução retroativa. 2013.

LINS, I. D. . Métodos bootstrap + SVM: estimação intervalar associada à variável resposta do SVM. 2012.

LINS, I. D. . Algoritmo genético multiobjetivo combinado a jogos de informação imperfeita. 2012.

LINS, I. D. ; SIMONI, V. R. . Support vector machines (SVM) via pontos interiores. 2011.

LINS, I. D. . PSO: seleção de variáveis e de hiperparâmetros do SVM. 2011.

LINS, I. D. ; DROGUETT, E. A. L. . Algoritmo genético multiobjetivo combinado à simulação discreta de eventos. 2010.

LINS, I. D. ; MOURA, M. C. . Otimização via nuvens de partículas (particle swarm optimization - PSO). 2009.

LINS, I. D. . Otimização via colônia de formigas (ant colony optimization - ACO). 2008.

FIRMINO, P. R. A. ; OLIVEIRA, A. P. ; LINS, I. D. . Otimização via algoritmos genéticos. 2007.

BARROS, G. F. ; LINS, I. D. . Sequenciamento ótimo de lotes de produção de sacos industriais de papel. 2021.

ROSENBLUTH, R. ; LINS, I. D. . Processo para gestão, renovação e análise de emissões de viaturas. 2019.

NEGREIROS, A. C. S. V. ; LINS, I. D. . Correção da verossimilhança da distribuição q-Exponencial para análise de dados de confiabilidade. 2018.

DROGUETT, E. A. L. ; LINS, I. D. ; MOURA, M. C. ; SILVA, M. A. . Previsão da taxa de crescimento da camada de incrustação em válvulas via support vector machine (SVM) e computer fluid dynamics (CFD). 2013.

DROGUETT, E. A. L. ; MOURA, M. C. ; LINS, I. D. . Modelagem e previsão da taxa de crescimento da camada de incrustação em válvulas via support vector machines (SVM). 2012.

DROGUETT, E. A. L. ; MOURA, M. C. ; LINS, I. D. . Modelagem e previsão da espessura da incrustação em válvulas e atuadores via support vector machines (SVM). 2010.

LINS, I. D. . Desenvolvimento de software para teoria da decisão. 2006.

Projetos de pesquisa

2024 - Atual

Instituto de Tecnologias Quânticas da UFPE - QUANTA-UFPE, Descrição: Projeto aprovado na CHAMADA PÚBLICA MCTI/FINEP/FNDCT/CENTROS TEMÁTICOS 2023, na área de defesa. O objetivo central do projeto é fundar o QUANTA-UFPE, instituto dedicado às tecnologias quânticas de interesse e aplicação em defesa, especialmente para computação quântica, troca de chaves criptográficas quânticas e criptografia pós-quântica. Será realizada a montagem de um primeiro processador quântico fotônico de informação para aplicações em redes quânticas capazes de realizar protocolos tanto de comunicação quanto de computação quânticas. Para ser construído, este processador demandará a colaboração de engenheiros, físicos e cientistas da computação, sendo uma meta agregadora do know-how de todos os envolvidos no projeto. Ele será instalado no Laboratório de Computação Quântica Fotônica (LCQF) do instituto. Para sua implementação, contará com o suporte do Laboratório de Redes Quânticas e da Central Multiusuária da Física, localizados no Centro de Ciências Exatas e da Natureza (CCEN) da UFPE, e da Rede de Laboratórios de Fotônica da UFPE (FotonNetUFPE), com vários laboratórios no CCEN e no Centro deTecnologia e Geociências (CTG) da UFPE. Além do esforço coletivo para construção dessa máquina, ela demandará também desenvolvimentos teóricos específicos para guiar suas primeiras aplicações e traçar planos futuros de expansão. A atividade teórica do instituto ficará centrada no Laboratório de Computação Quântica Teórica (LCQT), que buscará articular as necessidades do nosso processador quântico com avanços na vasta fronteira teórica das tecnologias quânticas. Finalmente, será também instalado o Laboratório de Comunicação Quântica (LCOMQ) do instituto, com ligação direta à rede quântica atualmente em construção (dentro de outro projeto) entre diferentes centros da UFPE e entre UFPE e UFRPE. Nesse laboratório, pretendemos inicialmente trabalhar na conversão de informação quântica entre fótons do nosso processador quântico e fótons na banda espectral de telecomunicação, para já conectar o LCQF diretamente aos outros sítios da rede. Também implementaremos protocolos de criptografia entre os sítios instalados no QUANTA-UFPE e no CCEN e CTG. O Instituto QUANTA-UFPE será instalado no Edifício Celso Furtado, antigo prédio da SUDENE, numa área de 1000 metros quadrados. Além dos pesquisadores na equipe inicial do projeto, a esses três laboratórios estarão ainda associados bolsistas de pesquisa em diversos níveis, da graduação ao pós-doutorado, com a formação dessa nova geração de profissionais sendo um objetivo importante do projeto. Convênio FINEP 0124054000.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (33) / Mestrado acadêmico: (45) / Doutorado: (41) . , Integrantes: Isis Didier Lins - Integrante / Márcio José das Chagas Moura - Integrante / Caio Bezerra Souto Maior - Integrante / Joaquim Ferreira Martins Filho - Integrante / Daniel Felinto Pires Barbosa - Coordenador / Tereza Bernarda Ludermir - Integrante / Nadja Kolb Bernardes - Integrante / Eduardo Padrón Hernández - Integrante / Adenilton José da Silva - Integrante / Stefan Michael Blawid - Integrante / Daniel Carvalho da Cunha - Integrante / Fernando Maciano de Paula Neto - Integrante / Daniel de Filgueiras Gomes - Integrante / Leonardo Didier Coelho - Integrante / Juliano Bandeira Lima - Integrante / José Rodrigues de Oliveira Neto - Integrante / Fernando Roberto de Luna Parísio Filho - Integrante / Sandra Sampaio Vianna - Integrante / José Wellington Rocha Tabosa - Integrante., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Auxílio financeiro.
2023 - Atual

Quantum approaches to assess risk and reliability in production systems, Descrição: This project aims at developing quantum-based optimization and machine learning models to account for known and perhaps new risk and reliability-related challenges in production systems. Comparison performance with classical methods is essential as a proof of concept procedure. We will assess the current feasibility of applying the quantum approaches and the potential gains we might have as quantum technologies develop. Processo: 310892/2022-8.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Isis Didier Lins - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.
2022 - Atual

Exploring quantum technologies for safety, risk and reliability engineering, Descrição: In engineering, machine learning and optimization methods are used to support decision in many applications on safety, risk and reliability. The aim is to avoid system failures and their negative consequences, which may represent social, environmental, and financial losses. However, the increasing sophistication of systems establishes complex problems where the traditional methods may be limited. In recent years, quantum research are gaining importance in the literature, focused on elds of physics and computer science. Indeed, there is still a gap on exploring the useful tools provided by quantum methods to safety, risk and reliability engineering. Relevant areas include diagnosis and prognosis of equipment failure modes, investigation of human factors (e.g., drowsiness) that degrades task performance, identication of patterns in process safety using natural language processing, and optimization problems such as reliability/redundancy allocation and risk-based inspection planning. Indeed, the mentioned problems have direct link with already developed quantum-based methods such as Quantum Neural Networks, Quanvolutional Neural Networks, and the Quantum Approximative Optimization Algorithm. Therefore, this project aims to develop quantum-based methodologies suited for safety, risk, and reliability problems. The goal is to combine experts from different research domains (e.g., physicists and engineers) to establish a multi-disciplinary research collaboration. Processo: 409701/2022-0.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Isis Didier Lins - Coordenador / Márcio José das Chagas Moura - Integrante / Caio Bezerra Souto Maior - Integrante / July Bias Macedo - Integrante / Plínio Márcio da Silva Ramos - Integrante / Lavínia Maria Mendes Araújo - Integrante / Askery Alexandre Canabarro Barbosa da Silva - Integrante / Rafael Chaves Souto Araújo - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
2022 - Atual

Combining Computer Fluid Dynamics, Virtual Reality, Machine and Deep Learning for Risk and Reliability Modeling in the Process Industry, Descrição: This project proposes a comprehensive methodology to tackle undesirable situations in the process industry (e.g., leakage of hazardous chemical substances) to avoid severe consequences to humans, the environment, and technical systems. The methodology development relies on deep learning models for hardware and human anomaly detection, computational fluid dynamics (CFD), and virtual reality. The learning process involves the interaction between these techniques as follows: many accidental scenarios with various inputs (e.g., leakage location, wind speed, wind direction) feed CFD models, which simulate gas dispersion in the surrounding environment. The generated CFD data is used in two ways. Firstly, gas concentrations time series on several points of the processing unit (e.g., sensor locations) will be inputted into the hardware anomaly detection model. Secondly, 3D mesh-grids feed a serious game involving a virtual reality approaching the real processing unit, which will simulate the occurrence of the undesired event. The serious game objective is that the player (e.g., emergency operator) needs to stop or mitigate the leakage considering the dispersion behavior. During the game, the player will carry wearables to monitor biological signals that will enter the human anomaly detection model. It has the potential to turn into a technological product to assist in training emergency teams. Their immersion, with wearables, in virtual scenarios that mimic rare stressful situations is an opportunity to gather data to enhance human reliability models, training programs, and emergency responses, which are of utmost importance in the process industry. Finally, whenever the deep learning and CFD models are trained and adjusted, they can be part of the processing unit safety barriers as additional tools to support rapid decision-making toward human, environmental, and system integrity. APQ-0394-3.08/22.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) Doutorado: (3) . , Integrantes: Isis Didier Lins - Coordenador / Márcio José das Chagas Moura - Integrante / Caio Bezerra Souto Maior - Integrante / João Mateus Marques de Santana - Integrante / July Bias Macedo - Integrante / Paulo Renato Ferreira Targino Soares - Integrante / Sávio Souza Venâncio Vianna - Integrante / Leonardo Streck Raupp - Integrante / Plínio Márcio da Silva Ramos - Integrante / Lavínia Maria Mendes Araújo - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco - Auxílio financeiro.
2022 - Atual

Artificial intelligence-based methodologies to support decision-making on the COVID-19 pandemic, Descrição: Coronaviruses are a group of enveloped viruses with non-segmented, single-stranded, and positive-sense RNA genomes. Coronavirus disease 2019 (COVID-19), caused by the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2), is a serious disease that has caused widespread morbidity and mortality and resulted in a public health emergency of global concern. It became a public health emergency of global concern, and the fast increase created a lot of anxiety within both the general population and political decision-makers. In the early stages of the COVID-19 pandemic, doctors, researchers, and political decision-makers have mainly focused on symptomatic individuals, testing, and diagnosis that required urgent medical attention. In the more advanced stages, the interest has shifted towards mildly symptomatic and asymptomatic individuals who, by definition, are difficult to trace and likely to retain normal social and travel patterns. Therefore, one may identify opportunities to support different levels of decision (i.e., from operational day-to-day work to strategic planning). For example, supporting COVID-19 diagnosis may consider inputs from radiological images such as x-ray and computer tomography. On the other hand, seroprevalence studies support strategic decisions providing municipal and state management with valuable information to guide policies (e.g., vaccination campaigns). In this context, data-driven modeling provides valuable quantitative insight to automatically recognize patterns in radiological images of patients with COVID-19 as well as into inference of population antibody levels to inform political decision-making. Hence, this project proposes the development and implementation of artificial intelligence-based methodologies to support decision-making on health science systems, mainly focused on the COVID-19 topic. Here, distinct algorithms such as random forest, support vector machine, convolutional neural networks, Bayesian neural networks, long short-term memory as well as its associate quantum version are evaluated to generate the most suitable models for each problem. Thus, it is expected to obtain accurate models to diagnose the disease as well as to inference of population antibodies, aiding the decision-making process. This project is an extension of other works developed by the author of this project along with a multidisciplinary team of physicians and health science specialists. Projeto aprovado no Edital FACEPE 19/2022 PROGRAMA ESTADUAL DE PESQUISA APLICADA AO SUS SES-PE/FACEPE. Processo: APQ-0607-3.08/22.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Isis Didier Lins - Integrante / Márcio José das Chagas Moura - Integrante / Caio Bezerra Souto Maior - Coordenador / Ana Lisa do Vale Gomes - Integrante / Nathália Giovanna Siqueira Bomfim - Integrante / Tiago da Silva Jornada - Integrante / Plínio Márcio da Silva Ramos - Integrante / Nicole Verza dos Santos - Integrante / Sandrely Pereira da Silva - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco - Auxílio financeiro.
2021 - Atual

Diagnóstico sorológico anti-SARS-CoV-2 ELISA (IgA, IgM e IgG) e perfil de citocinas em profissionais de saúde, Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Isis Didier Lins - Integrante / Márcio José das Chagas Moura - Integrante / Caio Bezerra Souto Maior - Integrante / João Mateus Marques de Santana - Integrante / Ana Lisa do Vale Gomes - Coordenador / José Cândido Ferraz - Integrante / Idjane Santana de Oliveira - Integrante / Ramon Nascimento da Silva - Integrante / Mariana Pinheiro Fernandes - Integrante / Alexsandro Costa D'Oleron Barreto dos Santos - Integrante / Ewerton Henrique da Conceição - Integrante / Jônatas Lucas Marcelino da Silva - Integrante / Livia Teixeira de Souza Maia - Integrante / Marcelo Victor de Arruda Freitas - Integrante / Alice Valença Araujo - Integrante / Felipe Cavalcanti de Barros Felipe - Integrante / Leonardo Streck Raupp - Integrante.
2021 - Atual

Aprendizagem de máquina e profunda aplicadas à Engenharia de Confiabilidade e Risco, Descrição: O setor industrial passa por um processo de transformação decorrente da rápida evolução tecnológica e das mudanças na estrutura produtiva e na própria sociedade. Sensores e transmissores evoluíram as formas de coletas e armazenamento de dados estão se tornando mais eficientes e baratas. Assim, as bases de dados geradas em sistemas produtivos podem ser bastante grandes (Big Data), o que exige gerenciamento e análise adequados. Nesse contexto, o uso de Inteligência Artificial (IA) permite abordagem distintas na solução de problemas como por exemplo: processamento de linguagem, carros autônomos, reconhecimento de imagens, diagnóstico de doenças. Dentro da Indústria 4.0, sensores podem ser utilizados para monitorar parâmetros chaves de risco e confiabilidade do sistema. Previsão de falha em maquinários a partir de sinais de vibração e temperatura, verificação automática correto uso de equipamentos de proteção, identificação do nível atenção do operador em atividades críticas, são algumas das tarefas analisadas nesse projeto usando algoritmos de IA. Especificamente, modelos de aprendizagem de máquina e aprendizagem profunda são desenvolvidos para fornecer informações em tempo real e ajudar no processo de tomada de decisão a partir de ferramentas avançadas dentro do contexto industrial. Projeto aprovado no Edital 6/2021 de Auxílio a Projetos de Pesquisa para Jovens Pesquisadores da FACEPE (APQ-JP). Processo:1101-3.08/21.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Isis Didier Lins - Integrante / Márcio José das Chagas Moura - Integrante / Caio Bezerra Souto Maior - Coordenador / July Bias Macedo - Integrante / Nathália Giovanna Siqueira Bomfim - Integrante / Plínio Márcio da Silva Ramos - Integrante / Thaylon Gomes Silva - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco - Auxílio financeiro.
2021 - Atual

Desenvolvimento de ferramenta de apoio ao diagnóstico da Covid-19 baseada em inteligência artificial e imagens radiológicas para implantação no HC-UFPE, Descrição: Estudos recentes sugerem que a COVID-19 pode ser detectada por meio de imagens radiológicas. Estudos recentes têm indicado que imagens de tomografia computadorizada (TC) e raio-X de tórax (RXT) podem ser usadas para detectar certas manifestações no pulmão associadas com a COVID-19 a partir de modelos de inteligência artificial (IA), tais como redes neurais convolucionais (convolutional neural networks - CNNs). Quanto mais cedo for diagnosticada a presença da doença maior é a probabilidade de cura do paciente. Neste estudo, objetiva-se desenvolver uma ferramenta de apoio a diagnóstico da COVID-19 que incorpora modelos de IA que classificam imagens radiológicas. Ela deve fornecer, por exemplo, uma sugestão de priorização para que casos suspeitos sejam mais rapidamente encaminhados para laudo.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Isis Didier Lins - Coordenador / Márcio José das Chagas Moura - Integrante / Caio Bezerra Souto Maior - Integrante / João Mateus Marques de Santana - Integrante / Monalisa Cristina Moura dos Santos - Integrante / Nathália Giovanna Siqueira Bomfim - Integrante / Lúcia Reis do Nascimento - Integrante / Murilo Augusto de Almeida Rodrigues - Integrante / Mariana Vila Nova de Oliveira Pontual - Integrante / Tiago da Silva Jornada - Integrante / Nicole Verza dos Santos - Integrante / Sandrely Pereira da Silva - Integrante / Vitória Carolina Spósito de Lima - Integrante.
2020 - 2023

Machine learning e otimização para modelagem e avaliação de confiabilidade em sistemas de produção, Descrição: Este projeto propõe o desenvolvimento de metodologias para modelagem e avaliação da confiabilidade em sistemas produtivos, a partir da investigação e adaptação de técnicas de aprendizagem de máquina e de modelagens e métodos de otimização. Assim, espera-se obter diagnósticos e/ou prognósticos de falha precisos, simplificar o processo de tomada de decisão e reduzir custos sociais, ambientais e econômicos associados à ocorrência de falhas em sistemas de produção.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Isis Didier Lins - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.
2020 - 2022

Development of machine and deep learning models based on radiological images to support COVID 19 diagnosis, Descrição: O objetivo deste projeto é desenvolver abordagens baseadas em modelos de machine e deep learning, para detectar a presença (ou ausência) de COVID-19 usando imagens de raios-X de tórax. Os modelos desenvolvidos serão capazes de realizar triagem de características compatíveis com infecções por COVID-19 e ampliarão as formas de detecção de COVID-19 para dar suporte a diagnósticos precisos.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Isis Didier Lins - Coordenador / Márcio José das Chagas Moura - Integrante / Caio Bezerra Souto Maior - Integrante / João Mateus Marques de Santana - Integrante.
2019 - 2020

Desenvolvimento de modelo de detecção de anomalia de equipamento crítico usado na produção de resinas PET da Indorama Ventures Polímeros S.A., Descrição: Com o modelo de detecção de anomalias a ser elaborado neste projeto objetiva-se reduzir a probabilidade de ocorrência de falha, uma vez que manutenções deverão ocorrer com base na condição corrente avaliada a partir de métricas como vibração. Além disso, com as manutenções baseadas na condição, espera-se que a Indorama Ventures Polímeros S.A. tenha uma redução de custos, uma vez que as atividades de manutenção tendem a ser executadas no momento adequado.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Isis Didier Lins - Integrante / Márcio José das Chagas Moura - Coordenador / Beatriz Sales Cunha - Integrante / Hiago Henrique Gomes de Araujo - Integrante / Leonardo Streck Raupp - Integrante.
2019 - Atual

Desenvolvimento de metodologia e ferramenta de tratamento de dados de falha e manutenção, Descrição: Este projeto de PD justifica-se pela necessidade de estabelecer suporte ao conhecimento dos indicadores de confiabilidade e manutenibilidade de equipamentos do setor de OG, retroalimentando o setor de manutenção para otimização de seus serviços e redução das perdas produtivas, assim garantindo a segurança operacional. Estes indicadores de confiabilidade e manutenção também darão suporte ao projeto e retroalimentação de fornecedores de OG.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Isis Didier Lins - Integrante / Márcio José das Chagas Moura - Coordenador / Caio Bezerra Souto Maior - Integrante / João Mateus Marques de Santana - Integrante., Financiador(es): Petróleo Brasileiro - Rio de Janeiro - Matriz - Cooperação.
2018 - 2023

Desenvolvimento de metodologias para projeto de testes de confiabilidade para equipamentos e sistemas aplicados à construção de poços de petróleo, Descrição: Ao longo do desenvolvimento e operação de equipamentos, faz-se necessário monitorar o risco associado a determinados eventos indesejados, o que está diretamente relacionado ao estudo de confiabilidade.Tradicionalmente, análises de confiabilidade de sistemas envolvem a utilização de informações (ex. dados de falha) sob condições normais de operação. Entretanto, para equipamentos em desenvolvimento, essas informações em geral podem ser provenientes de distintos tipos de dados (ex. FMECAs, testes funcionais, testes acelerados, dados parcialmente relevantes). Nesse contexto, será desenvolvida uma metodologia específica para o cálculo e o monitoramento do risco tecnológico ao longo do processo de desenvolvimento, que permitirá à Petrobras tomar decisões de compra de equipamentos ainda em desenvolvimento com um nível aceitável de incerteza.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Isis Didier Lins - Integrante / Márcio José das Chagas Moura - Coordenador / Rafael Azevedo - Integrante / Caio Bezerra Souto Maior - Integrante / João Mateus Marques de Santana - Integrante / July Bias Macedo - Integrante / Eduardo José Novaes Menezes - Integrante., Financiador(es): Petróleo Brasileiro - Rio de Janeiro - Matriz - Cooperação.
2018 - 2018

Desenvolvimento de modelo para previsão de atividade de água a partir de níveis de umidade na produção de rações da Adimax, Descrição: Atualmente, o monitoramento da atividade de água dos produtos da empresa (rações) é realizado com aparelhos manuais que utilizam o ponto de orvalho na sua inferência. Esse procedimento é pouco apropriado devido a sua lentidão e necessidade de intervenção de operadores para coleta e análise, diminuindo sua eficiência e capacidade produtiva. Ainda, em se tratando da indústria alimentícia, o controle dos níveis de garantia é ainda mais crucial. Variáveis relacionadas à composição da ração (ex. proteínas, fibras, material mineral) precisam ser supervisionadas, tornando ainda mais complexa a previsão da atividade de água. Com o modelo aprendizagem de máquina que pode utilizar a umidade e outras métricas como variáveis de entrada, é possível inferir com acurácia o nível da atividade de água do alimento, a partir de monitoramento realizado automaticamente em linha.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Isis Didier Lins - Coordenador / Márcio José das Chagas Moura - Integrante / Caio Bezerra Souto Maior - Integrante.
2016 - 2020

Modelos híbridos envolvendo support vector machines aplicados à confiabilidade e manutenção de sistemas produtivos, Descrição: Esse projeto de pesquisa propõe o desenvolvimento de uma metodologia abrangente de prognóstico de falha baseada em support vector machines (SVM). Com o objetivo de aumentar a capacidade preditiva do SVM, técnicas de pré-processamento de dados serão investigadas. Ainda, serão analisados métodos de anélise de incerteza para a obtenção de estimativas intervalares para a variável resposta de interesse, por exemplo métricas de confiabilidade como remaining useful life (RUL). A metodologia proposta pode ser utilizada como parte de um programa de manutenção baseada na condição (CBM) e seus resultados podem ser usados para determinar políticas de manutenção eficientes.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Isis Didier Lins - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.
2014 - 2017

Previsão de demanda com análise de incerteza via support vector machines, Descrição: Dentre as técnicas quantitativas de previsão de demanda mais usadas podem-se citar os métodos de regressão linear simples e múltipla, de suavização exponencial e autorregressivos integrados de médias móveis (ARIMA). Uma técnica de previsão alternativa, support vector machine (SVM), tem se mostrado bastante eficiente em diversas areas, como por exemplo confiabilidade, meio-ambiente, economia, sistemas elétricos de potência. SVM é capaz de prever com acurácia mesmo quando os processos subjacentes são não-lineares, não-estacionários e desconhecidos a priori. Ressalta-se ainda que, para previsão de demanda, SVM pode ser utilizado tanto para modelagens com séries temporais como com métodos causais. É também necessária a construção de intervalos de confiança e de previsão para a demanda, a fim de prover não apenas uma estimativa pontual, mas também a precisão a ela associada. Esse projeto tem como objetivo propor uma metodologia de previsão de demanda baseada em SVM combinado a métodos de análise de incerteza (por exemplo, bootstrap) a fim de auxiliar decisões relativas ao planejamento, programação e controle da produção e à logística.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Isis Didier Lins - Coordenador.
2011 - 2013

Pesquisa e desenvolvimento de modelos de análise de risco e confiabilidade de sistemas de completação inteligente em poços do pré-sal, Descrição: Desenvolvimento de modelos de análise de risco e confiabilidade para sistemas de completação inteligente em poços do pré-sal. Desenvolvimento e execução de protocolos de testes de vida acelerados de confiabilidade dos modos de falha mais críticos dos sistemas de monitoração e controle nas condições de operação dos poços da camada Pré-Sal. Desenvolvimento de modelos probabilísticos para a estimação das taxas de falha dos componentes com os dados coletados. Modelagem e simulação Multi-Física de modelos de física de falhas dos modos de falha. Desenvolvimento de modelos de inferência e estimação da confiabilidade de sistemas inteligentes a partir de dados de testes acelerados de vida.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Isis Didier Lins - Integrante / Enrique Andrés López Droguett - Coordenador / Márcio José das Chagas Moura - Integrante / Moacyr Araújo - Integrante / Marcus André Silva - Integrante., Financiador(es): Petróleo Brasileiro - Rio de Janeiro - Matriz - Cooperação.
2010 - 2012

Metodologia para a automação do processo de construção e restauração de poços, Descrição: Pesquisa e desenvolvimento de metodologia para a automação do processo de construção de modelos de análise de risco e confiabilidade no contexto da construção e restauração de poços.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Isis Didier Lins - Integrante / Enrique Andrés López Droguett - Coordenador / Márcio José das Chagas Moura - Integrante., Financiador(es): Petróleo Brasileiro - Rio de Janeiro - Matriz - Cooperação.
2008 - 2010

Pesquisa e desenvolvimento de modelo de análise de risco e confiabilidade para sistemas e equipamentos de produção em poços do pré-sal, Descrição: Equipamentos (válvulas, bombas, etc.) que são utilizados na indústria do petróleo e gás possuem, em geral, alta confiabilidade. Apesar disso, os riscos envolvidos em caso de falha desses equipamentos são extremamente severos já que, usualmente, envolvem desastres ambientais, perdas de vidas humanas, interrupção do negócio além do impacto sofrido à reputação da organização em si. Portanto, é necessário que se realizem análises de confiabilidade desses equipamentos de forma a avaliar seu comportamento ao longo do tempo e, desta forma, permitir planejar intervenções de manutenção de forma a aumentar a vida útil dos equipamentos e dos poços de petróleo, como um todo. Entretanto, para se realizar análises de confiabilidade são necessários dados de falha dos equipamentos em questão o que na indústria do petróleo é, às vezes, dificil de se obter já que os equipamentos possuem tempos médios de falha que, geralmente, têm unidades anuais. Dentro deste contexto, os testes de vida acelerados surgem como alternativa à análise de confiabilidade tradicional. Basicamente, um teste acelerado é dividido em duas principais etapas: (i) qualitativa na qual, os ambientes e variáveis de teste são definidos; (ii) quantitativa a qual possui o objetivo de extrapolar para o ambiente nominal de operação, através de métodos de inferência estatística, os dados obtidos em ambientes de testes mais severos. Este projeto visa estabelecer um procedimento de ensaios acelerados (qualitativo e quantitativo) para equipamentos que serão utilizados nos poços de petróleo da camada pré-sal da Petrobras. Dada o novo contexto de operação a que estes equipamentos serão submetidos, o objetivo aqui é avaliar a confiabilidade através de dados obtidos a partir de testes acelerados em laboratório. Além disso, um dos objetivos do projeto consiste em desenvolver um modelo de inferência estatística baseado na metodologia Markov Chain Monte Carlo de forma a viabilizar a etapa quantitativa dos testes.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Isis Didier Lins - Integrante / Enrique Andrés López Droguett - Coordenador / Márcio José das Chagas Moura - Integrante., Financiador(es): Petróleo Brasileiro - Rio de Janeiro - Matriz - Cooperação.
2008 - 2009

Pesquisa e desenvolvimento de metodologia de análise quantitativa de risco na construção de poços, Descrição: Desenvolvimento de metodologia de análise de risco durante a construção de poços de óleo/gás. Desenvolvimento de metodologia de HAZOP (Hazard and Operability Analysis) para o processo de construção do poço; Investigação e categorização das causas dos desvios identificados no HAZOP em níveis de criticalidade com relação à ocorrência de kick; Quantificação das probabilidades de ocorrência para os cenários de kick e blowout; Desenvolvimento de procedimento de elicitação da opinião do especialista para a probabilidade de ocorrência dos eventos pivotais dos diagramas de seqüência de eventos e/ou dos eventos básicos das árvores de falhas de kick e blowout; Desenvolvimento de modelos de agregação das opiniões de especialistas elicitadas para cada evento pivotal ou básico dos diagramas de seqüência de eventos e árvores de falha. O processo de agregação via técnicas de análise Bayesiana de dados; Quantificação dos diagramas de seqüência de eventos e das árvores de falha obtendo-se as probabilidades de ocorrência de kick e blowout e os respectivos conjuntos de cortes mínimos; Desenvolvimento de modelo de análise probabilística do processo de construção de um dos poços, onde será estimada a probabilidade de sucesso das operações e de todo o processo de construção do poço.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Isis Didier Lins - Integrante / Enrique Andrés López Droguett - Coordenador / Márcio José das Chagas Moura - Integrante / Moacyr Araújo - Integrante., Financiador(es): Petróleo Brasileiro - Rio de Janeiro - Matriz - Cooperação.
2007 - 2008

Metodologia para avaliação da disponibilidade da produção e informação aplicados ao gerenciamento de reservatórios em tempo real, Descrição: Desenvolvimento de modelos para a avaliação da confiabilidade e disponibilidade de equipamentos e malhas relacionados a poços, elevação, dutos e estações correspondentes ao sistema de produção; desenvolvimento de modelos para a avaliação da disponibilidade da informação levando-se em conta os sistemas e malhas responsáveis pela coleta (medição) de dados, telecomunicação e armazenamento das informações; desenvolvimento de modelos numéricos para a quantificação de métricas de confiabilidade baseadas nos modelos acima mencionados.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Isis Didier Lins - Integrante / Paulo Renato Alves Firmino - Integrante / Enrique Andrés López Droguett - Coordenador / Márcio José das Chagas Moura - Integrante., Financiador(es): Petróleo Brasileiro - Rio de Janeiro - Matriz - Cooperação.
2007 - 2008

Análise quantitativa de riscos na construção de poços, Descrição: Pesquisa e desenvolvimento de análise de risco em construção de poços. Categorização das causas dos desvios identificados no HAZOP em níveis de criticalidade com relação a ocorrência de kick; quantificação das probabilidades de ocorrência para os cenários de kick e blowout; elicitação da opinião do especialista para a probabilidade de ocorrência dos eventos pivotais dos diagramas de seqüência de eventos e/ou dos eventos básicos das árvores de falhas de kick e blowout; agregação das opiniões de especialistas elicitadas para cada evento pivotal ou básico dos diagramas de seqüência de eventos e árvores de falha. O processo de agregação via técnicas de análise Bayesiana de dados; quantificação dos diagramas de seqüência de eventos e das árvores de falha obtendo-se as probabilidades de ocorrência de kick e blowout e os respectivos conjuntos de cortes mínimos; análise probabilística do processo de construção de um dos poços, onde será estimada a probabilidade de sucesso das operações e de todo o processo de construção do poço; analisar a capacidade de diluição das vazões efluentes de um evento de blowout durante a perfuração dos poços, em função do efeito combinado das forçantes cinemática (campo de correntes), eólica (ventos) e astronômicas (marés) típicas da região oceânica adjacente. Esta análise será realizada através do desenvolvimento e aplicação de uma metodologia para a modelagem matemática e simulação numérica dos mecanismos de transferência turbulenta e dispersão das plumas de óleo e de gás natural na região em questão.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Isis Didier Lins - Integrante / Paulo Renato Alves Firmino - Integrante / Enrique Andrés López Droguett - Coordenador / Márcio José das Chagas Moura - Integrante., Financiador(es): Petróleo Brasileiro - Rio de Janeiro - Matriz - Cooperação.
2007 - 2008

Análise de confiabilidade e procedimentos operacionais na instalação de sensores ópticos em poços terrestres, Descrição: Desenvolvimento de procedimentos operacionais para a instalação e reinstalação dos mesmos: desenvolvimento de procedimentos operacionais para a instalação e reinstalação de sistemas ópticos de monitoração de temperatura e pressão em poços terrestres; desenvolvimento de modelos de estimação da confiabilidade de sistemas ópticos de monitoração de temperatura e pressão ao longo da vida útil dos mesmos; desenvolvimento de modelos de confiabilidade humana para as atividades de instalação e reinstalação de sistemas ópticos de monitoração de temperatura e pressão. O impacto da confiabilidade humana durante esses procedimentos operacionais na confiabilidade de sistemas ópticos de monitoração de temperatura e pressão será também avaliado.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Isis Didier Lins - Integrante / Enrique Andrés López Droguett - Coordenador / Márcio José das Chagas Moura - Integrante., Financiador(es): Petróleo Brasileiro - Rio de Janeiro - Matriz - Cooperação.
2007 - 2008

Modelos de confiabilidade e otimização de processos de construção e restauração de poços, Descrição: Desenvolvimento de modelos e simulador para a quantificação da confiabilidade via diagrama de blocos. Modelos serão também desenvolvidos baseados em Processos de Renovação Generalizado de forma a possibilitar a modelagem de processos de falha como também de reparos de sistemas e componentes. Hibridismo destes modelos com redes Bayesianas também será pesquisado e desenvolvido; desenvolvimento de modelos e simulador de disponibilidade operacional baseados em Processos de Markov Não-Homogêneos. Hibridismo destes modelos com redes Bayesianas também será pesquisado e desenvolvido; desenvolvimento de modelos de manutenção baseados em simulação discreta de eventos e acomplamento destes com os modelos de confiabilidade via diagrama de blocos e processos de Markov Não-Homogêneos; desenvolvimento de modelos probabilísticos e simulador para a modelagem da variabilidade temporal de eventos básicos em árvores de falhas, e a propagação desta incerteza para o evento topo do modelo; desenvolvimento de modelos e simulador de otimização de métricas de confiabilidade (como freqüência de testes de equipamentos) empregando técnicas de inteligência artificial baseados em algoritmos genéticos.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Isis Didier Lins - Integrante / Enrique Andrés López Droguett - Coordenador / Márcio José das Chagas Moura - Integrante., Financiador(es): Petróleo Brasileiro - Rio de Janeiro - Matriz - Cooperação.

Prêmios

2014

Prêmio Capes de Tese 2014 - Engenharias III, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES.

2009

Dissertação de Mestrado Aprovada com Distinção, Universidade Federal de Pernambuco.

2007

Láurea Universitária, Universidade Federal de Pernambuco.

2007

Diploma de Mérito, Conselho Regional de Engenharia, Arquitetura e Agronomia - PE.

Histórico profissional

Endereço profissional

Universidade Federal de Pernambuco, Centro de Tecnologia, Departamento de Engenharia de Produção. , Avenida da Arquitetura, s/n - Centro de Estudos e Ensaios em Risco e Modelagem Ambiental (CEERMA), Cidade Universitária, 50740550 - Recife, PE - Brasil, Telefone: (081) 21267112

Experiência profissional

2014 - Atual

Universidade Federal de Pernambuco

Vínculo: Servidor Público, Enquadramento Funcional: Professora Adjunta, Regime: Dedicação exclusiva.

Outras informações:
Professora Adjunta do Departamento de Engenharia de Produção (DEP) - Centro de Tecnologia e Geociências (CTG) - Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)

2013 - 2014

Universidade Federal de Pernambuco

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Pesquisadora, Regime: Dedicação exclusiva.

2013 - 2014

Universidade Federal de Pernambuco

Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Professora

2010 - 2013

Universidade Federal de Pernambuco

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Aluna do Doutorado PPGEP-UFPE, Regime: Dedicação exclusiva.

2012 - 2012

Universidade Federal de Pernambuco

Vínculo: Contrato, Enquadramento Funcional: Professora

2009 - 2011

Universidade Federal de Pernambuco

Vínculo: Contrato temporário, Enquadramento Funcional: Professor Substituto, Carga horária: 20

2008 - 2009

Universidade Federal de Pernambuco

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Aluna do Mestrado Acadêmico PPGEP-UFPE, Regime: Dedicação exclusiva.

2006 - 2007

Universidade Federal de Pernambuco

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Aluna de Iniciação Científica, Carga horária: 20

Outras informações:
Fundação de Apoio ao Desenvolvimento da UFPE (FADE)

2005 - 2006

Universidade Federal de Pernambuco

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Aluna de Iniciação Científica, Carga horária: 20

Outras informações:
Programa Institucional de Bolsas de Iniciação Científica (PIBIC), CNPq

2004 - 2005

Universidade Federal de Pernambuco

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Monitora, Carga horária: 12

Atividades

09/2014
Ensino, Engenharia de Produção, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, EP023 - Engenharia de Confiabilidade, EP031 - Tópicos Especiais em Pesquisa Operacional, EP071 - Tópicos Especiais em Engenharia de Produção 3, EP089 - Tópicos Especiais em Engenharia de Produção 7, EP114 - Otimização Combinatória, ET317 - Probabilidade e Estatística
08/2014
Ensino, Engenharia de Produção, Nível: Pós-GraduaçãoDisciplinas ministradas, PEP915 / PEP961 - Métodos Estatísticos, PEP950 - Otimização Combinatória, PEP976 - Special Topics in Operational Research I
08/2015 - 12/2021
Ensino, Engenharia de Produção, Nível: Pós-GraduaçãoDisciplinas ministradas, PEP900 / PEP960 - Sistemas de Produção
09/2014 - 12/2019
Ensino, Engenharia de Produção, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, EP033 - Logística 2
08/2016 - 12/2016
Ensino, Engenharia de Produção, Nível: Pós-GraduaçãoDisciplinas ministradas, PEP920 - Confiabilidade
09/2014 - 01/2016
Ensino, Engenharia de Produção, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, EP004 - Teoria do Trabalho
09/2014 - 09/2014
Ensino, Prominp - Profissional Análise de Risco Ambiental, Nível: EspecializaçãoDisciplinas ministradas, Conceitos Básicos de Confiabilidade e Probabilidade (Carga horária: 15h)
10/2013 - 03/2014
Ensino, Engenharia de Produção, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, EP077 - Análise de Regressão para Produção (Carga horária: 60h)
05/2012 - 05/2012
Ensino, Prominp - Engenheiro de Campo - Qualidade, Nível: EspecializaçãoDisciplinas ministradas, Estatística Avançada para Qualidade - Delineamento de Experimentos (Carga horária: 30h)
09/2009 - 01/2011
Ensino, Engenharia de Produção, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, EP077 - Análise de Regressão para Produção (Carga horária: 60h), EP012 - Controle Estatístico da Qualidade (Carga horária: 60h), ET317 - Probabilidade e Estatística (Carga horária: 60h), EP029 - Probabilidade e Processos Estocásticos 1 (Carga horária: 60h)
09/2006 - 09/2007
Outras atividades técnico-científicas , Centro de Tecnologia, Centro de Tecnologia.Atividade realizada, Iniciação Científica: Otimização multiobjetivo de disponibilidade e custo em projeto de sistemas por meio de algoritmos genéticos.
08/2005 - 07/2006
Outras atividades técnico-científicas , Centro de Tecnologia, Centro de Tecnologia.Atividade realizada, Iniciação Científica: Desenvolvimento de software para Teoria da Decisão.
05/2004 - 04/2005
Outras atividades técnico-científicas , Centro de Ciências Exatas e da Natureza, Centro de Ciências Exatas e da Natureza.Atividade realizada, Monitoria da disciplina Computação Eletrônica.