Extração de Conhecimento a partir de Processos de Negócio e Grafos Semânticos: uma Abordagem do Processo de Manutenção no Ramo Offshore

Em todo o mundo, as organizações estão cada vez mais competitivas em diversos setores. Sendo assim, a indústria petrolífera possui grandes desafios e incertezas relativos à complexidade do negócio. Essas incertezas foram agravadas devido à pandemia do Covid-19 e uma das formas de enfrentar esses desafios é aumentar a eficiência por meio de tomadas de decisões mais assertivas e rápidas. Neste contexto, o objetivo deste trabalho é propor um método para extração de conhecimentos a partir da modelagem de processos da manutenção industrial, por meio da notação BPMN (Business Process Model and Notation), de forma a identificar os processos referentes ao tipo de informações geradas (estruturado e não estruturado). Essa extração de conhecimentos ocorre a partir de um grafo semântico elaborado para a integração dessas informações, visando a geração de indicadores para apoio à tomada de decisões. A metodologia utilizada foi dividida em quatro etapas: (i) realização de uma revisão bibliográfica e seleção de trabalhos relacionados ao tema tratado; (ii) elaboração da modelagem dos processos de manutenção em uma organização do ramo petrolífero; (iii) identificação das informações geradas; (iv) geração do grafo semântico, o qual por meio de perguntas de competências proporcionou indicadores capazes de auxiliar os gestores na tomada de decisões. Como resultado obtido até o momento, foi feita uma comparação entre o método proposto neste trabalho em relação ao método utilizado atualmente pela organização e concluiu-se que o primeiro obteve consultas as bases de dados de forma mais eficiente e com menos quantidade de interações. Também foi possível identificar novas informações provenientes dos dados semânticos, aumentando o conhecimento gerado e a capacidade de consultas, colaborando ainda mais para decisões organizacionais.