Aplicação de ferramentas de business intelligence para otimização da gestão em uma oficina de manutenção de locomotivas

Abstract

RESUMO: Este trabalho apresenta o desenvolvimento e implementação de uma solução de Busi ness Intelligence aplicada à gestão da manutenção de locomotivas, utilizando a Microsoft Power Platform, composta pelas ferramentas Power BI, Power Automate e Power Apps. A proposta visa superar desafios enfrentados na consolidação, análise e disponibilização de dados provenientes de múltiplos sistemas corporativos, como GPV, SAP Business Ob jects e ORION. Por meio da definição de indicadores estratégicos, extração e tratamento automatizado de dados, modelagem relacional e construção de dashboards interativos, foi possível criar um sistema integrado e de fácil acesso para apoiar a tomada de decisão técnica e gerencial. Os resultados demonstram ganhos significativos em eficiência opera cional, confiabilidade das informações e transparência na gestão da manutenção. Como proposta futura, sugere-se a incorporação de recursos de inteligência artificial e predição de falhas, ampliando o potencial analítico da solução desenvolvida.___ABSTRACT This work presents the development and implementation of a Business Intelligence solu tion applied to the maintenance management of locomotives, using the Microsoft Power Platform, which includes Power BI, Power Automate, and Power Apps. The proposal aims to overcome challenges in consolidating, analyzing, and making available data from multiple corporate systems, such as GPV, SAP Business Objects, and ORION. Through the definition of strategic indicators, automated data extraction and processing, relational modeling, and the creation of interactive dashboards, it was possible to build an integrated and user-friendly system to support technical and managerial decision-making. The re sults show significant improvements in operational efficiency, information reliability, and transparency in maintenance management. As a future proposal, the incorporation of artificial intelligence and failure prediction features is suggested, further enhancing the analytical capabilities of the developed solution.