Vanderley Matias da Silva

Graduando em Engenharia Elétrica pela Universidade de Uberaba com conclusão prevista para 12/2025. MBA em Engenharia de Manutenção Industrial pela Universidade de Uberaba (2023). Especialista em Engenharia de Inspeção e Manutenção na Indústria do Petróleo pela Universidade Católica de Petrópolis-RJ (2015). Especialista em Engenharia de Projetos Industriais pela Faculdade Pitágoras (2012). Extensão em Engenharia de Planejamento pela Luis Borges Consultoria (2011). Graduado em Engenharia de Produção Plena pela Faculdade Pitágoras de Belo Horizonte (2009). Graduações Técnicas em Instrumentação e Controle de Processos Industriais pelo Centro Tecnológico de Eletroeletrônica César Rodrigues - SENAI (2005), Eletrônica Industrial pela Fundação de Educação para o Trabalho de Minas Gerais - UTRAMIG (2003) e Eletrotécnica Industrial pela Escola Técnica Vital Brasil (1999). Mais de 20 anos de experiência profissional nos segmentos industriais: serviços, alimentício, tecnologia, mineração, óleo e gás e construção naval. Possui conhecimento das práticas em gestão de projetos e domínio das principais ferramentas e técnicas de gerenciamento, gestão de projetos industriais com foco em construção e montagem, comissionamento e descomissionamento, paradas de manutenção em unidades de processos industriais, com desenvolvimento de atividades voltadas ao planejamento estratégico e operacional. Experiência na área técnica de Eletrotécnica Industrial em sistemas de alta, média e baixa tensão, em Sistemas e Controles Eletrônicos de Potência, Sistemas de Supervisão e Controle de processos de produção. Experiência em sistemas de refrigeração industrial por fluidos de amônia, dióxido de carbono (CO2), hidrocarbonetos e fluidos sintéticos HCFCs e HFCs e sistemas de climatização HVAC, Experiência em Planejamento e Controle de Manutenção. Desenvolveu atividades de docência para cursos de pós-graduação e graduação em gestão de projetos. Interesse na área de desenvolvimento de métodos para identificação de falhas em sistemas industriais, análise de dados para análise de correlação de variáveis, programação linear, análise de sensibilidade e modelagem de rede. Desempenha atividade de autoestudo em linguagem de programação 'R' para análise estatística.