Willian Daniel de Mattos

Formação complementar

Idiomas

Áreas de atuação

Organização de eventos

Participação em eventos

Participação em bancas

Orientou

Produções bibliográficas

• CARDOSO, REGIS ; DE MATTOS, WILLIAN DANIEL ; MARCHESINI, GIANCARLO ; INACIO, EDUARDO CAMILO ; DE FIGUEIREDO, RODRIGO MARQUES ; RIGO, SANDRO JOSÉ . Elevating rotating machinery fault analysis: A multifaceted strategy with FFT, PCA, ANN, and K-means. COMPUTERS & ELECTRICAL ENGINEERING , v. 127, p. 110604, 2025.

• MATTOS, W. D. ; GONDIM, P. R. L. . M-Health Solutions Using 5G Networks and M2M Communications. IT Professional , v. 18, p. 24-29, 2016.

• MATTOS, W. D. . Fundamentos de redes de computadores. 1. ed. Florianópolis: SENAI, 2023. v. 1. 216p .

• CANTARELLI, G. S. ; FERNANDES, B. B. ; LENGLER, F. R. ; BATTISTI, J. H. F. ; MATTOS, WILLIAN ; PIANA, V. J. . Como posso melhorar a indústria. In: SESI;SENAI. (Org.). Ensinar é aprender. 1ed.: , 2025, v. , p. 80-80.

• MATTOS, WILLIAN ; Speranza, Carlos G. ; Schwarz, Leandro ; Moraes, Raimes . Dual Channel Wireless Electronic Stethoscope for Lung Sound Acquisition. IFMBE Proceedings. 1ed.: Springer Singapore, 2019, v. 70/1, p. 459-464.

• VINÍCIUS MEERHOLZ, PEDRO ; DANIEL DE MATTOS, WILLIAN ; SANTOS DE FREITAS, DHYONATAN ; CAMILO INACIO, EDUARDO . Um Estudo Sobre o Uso de Modelos de Machine Learning para Manutenção Preditiva Industrial. In: Computer on the Beach, 2023, Florianópolis - Santa Catarin. Anais do XIV Computer on the Beach - COTB'23, 2023. p. 311.

• CARDOSO, R. ; FRANCA, R. T. F. ; FIGUEIREDO, R. M. ; MATTOS, WILLIAN . Formação técnica, profissional ou superior: Explorando as importâncias e oportunidades no Mercado de trabalho. In: Congresso Brasileiro de Educação em Engenharia, 2023, Rio de Janeiro. ABENGE 50 ANOS: DESAFIOS DE ENSINO, PESQUISA E EXTENSÃO NA EDUCAÇÃO EM ENGENHARIA, 2023.

• COMARELLA, RAFAELA LUNARDI ; LENGLER, FERNANDO RAMOS ; MATTOS, WILLIAN DANIEL DE ; PASQUALOTTI, PAULO ROBERTO . ADOÇÃO DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NO ENSINO SUPERIOR. In: 3º Congresso de Educação e 3ª Mostra Científica SESI e SENAI SC Conectando Saber e Tecnologia, 2025, Florianópolis. Anais 3ª Mostra Científica de Educação SESI/SENAI, 2025.

• MATTOS, WILLIAN . Painel: Transformação Digital na Indústria 4.0. 2025. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• RUTKE, J. C. ; MATTOS, W. D. . Segurança com Big Data e IA 2025 (Revisor Técnico de Livro Didático).

• LEITE, A. O. ; MATTOS, WILLIAN . Criptografia e Segurança em Redes 2024 (Revisor Técnico de Livro Didático).

• LUNARDI., R. C. ; DANIEL DE MATTOS, WILLIAN . Big Data, Analytics e Inteligência Artificial. Florianópolis: SENAI/SC - Serviço Nacional de Aprendizagem Industrial de Santa Catarina, 2024 (Revisor Técnico de Livro Didático).

Outras produções

Projetos de pesquisa

• 2025 - Atual

  US-Brazil RISE: Recycling and Innovation in STEM Education, Descrição: The US-Brazil RISE: Recycling and Innovation in STEM Education project is a cooperation initiative among UNISENAI-SC (Brazil), Pontifical Catholic University of Paraná PUCPR (Brazil), and the University of Texas at El Paso UTEP (USA), supported by the 100K Strong in the Americas Innovation Fund. Its main goal is to develop innovative solutions for plastic waste management challenges while promoting transdisciplinary education and international experiences for students and faculty in engineering and related fields.Over a 13-month period, the project will offer bilateral technical and cultural exchange, training in artificial intelligence and materials engineering, technical visits, international workshops, and the co-creation of prototypes and digital solutions. Joint activities will take place in El Paso (USA), Curitiba and Florianópolis (Brazil), fostering collaborative work among binational teams with a focus on research and innovation.The initiative directly supports the UN Sustainable Development Goals, enhances the internationalization of the participating institutions, and strengthens both the professional and personal competencies of the participants, nurturing globally minded engineers with leadership potential.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Willian Daniel de Mattos - Coordenador / Barbara Yadira Mellado Perez - Integrante / FERNANDO RAMOS LENGLER - Integrante / Bruna Zappelino Camillo - Integrante / KARINA TAKEMURA - Integrante / Jocinei Dognini - Integrante / Ivonne Santiago - Integrante / camila leite madeira - Integrante / ALVARO CESAR CAMARGO AMARANTE - Integrante.

• 2025 - Atual

  Desenvolvimento de uma ferramenta de apoio à decisão para a otimização sustentável da produção de suínos por meio da ciência de dados, Descrição: O projeto busca desenvolver uma ferramenta avançada de apoio à decisão baseada em ciência de dados para otimizar a produção suinícola de forma sustentável. Seu objetivo técnico central é integrar dados operacionais da suinocultura com informações ambientais e socioeconômicas de fontes abertas, como clima, topografia e indicadores regionais, a fim de modelar e simular cenários de manejo produtivo que maximizem eficiência e rentabilidade, minimizando impactos ambientais.A solução será estruturada para realizar análises multivariadas e predições a partir de algoritmos de aprendizado de máquina, permitindo aos produtores avaliar diferentes estratégias de manejo e tomar decisões embasadas em evidências. O projeto é realizado em cooperação internacional entre o Centro Universitário UniSENAI e a Université du Québec à Trois-Rivières (UQTR), no Canadá, fortalecendo redes de pesquisa em agricultura 4.0, inteligência artificial e sustentabilidade.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Willian Daniel de Mattos - Coordenador / Aline Evangelista Rubenich - Integrante / GUILHERME BERNIERI - Integrante.

• 2021 - 2024

  Manutenção Preditiva Inteligente: Inteligência artificial aplicada ao desenvolvimento da indústria 4.0 em Santa Catarina, Descrição: Frente às inovações tecnológicas sendo introduzidas pelo que vem sendo chamado de "quarta revolução industrial", a área de manutenção tem recebido um crescente interesse. O modelo de Indústria 4.0 traz consigo a introdução ou ampliação de sistemas ciberfísicos, bem como um aumento no sensoriamento dos equipamentos industriais baseado na Internet das Coisas Industrial (IIoT). Como consequência, o grande volume de dados gerados passam a constituir um ativo de alto valor agregado e sua aquisição e utilização se tornam fundamentais para a evolução dos processos industriais. Dentro deste contexto, surge o conceito de manutenção preditiva, uma abordagem que faz uso de inteligência artificial para prever a condição de um equipamento no futuro, baseado nos dados monitorados do equipamento no presente. A manutenção preditiva visa mitigar falhas em equipamentos, reduzindo custos de manutenção e otimizando o processo produtivo. Apesar do crescente interesse no assunto, a implementação de manutenção preditiva nas linhas de produção ainda é incipiente. O grande volume de dados, a variedade de métricas e a velocidade no diagnóstico são aspectos desafiadores. Este projeto de pesquisa se propõe a explorar a aplicação de inteligência artificial no problema de manutenção preditiva industrial, de maneira sistêmica e profunda, buscando desenvolver a Indústria 4.0 no estado de Santa Catarina.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (11) . , Integrantes: Willian Daniel de Mattos - Integrante / Eduardo Camilo Inacio - Coordenador / FABIO BIF GOULARTE - Integrante / DHYONATAN SANTOS DE FREITA - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa e Inovação do Estado de Santa Catarina - Auxílio financeiro.

• 2017 - 2018

  Edital Universal 2016 - Investigação de sons respiratórios adventícios para auxílio ao diagnóstico de enfermidades pulmonares, Descrição: Desenvolvimento de técnicas para a captação e para o processamento digital de estertores pulmonares amostrados na superfície do tórax. Espera-se captar estertores com menores distorções decorrentes da atenuação do tórax, disponibilizando-se assim, mais informação para a investigação de índices quantitativos que possam auxiliar o diagnóstico de enfermidades cardiorrespiratórias.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) Doutorado: (1) . , Integrantes: Willian Daniel de Mattos - Integrante / Carlos Gontarski Speranza - Integrante / Raimes Moraes - Coordenador.