PADRONIZAÇÃO NO ATENDIMENTO DO SERVICE DESK DE UM HOSPITAL PÚBLICO UTILIZANDO TÉCNICAS DA...

UNIVERSIDADE NOVE DE JULHO – UNINOVE

EDQUEL BUENO PRADO FARIAS

PATRICIA MOREIRA DE MORAES

PADRONIZAÇÃO NO ATENDIMENTO DO SERVICE DESK DE UM

HOSPITAL PÚBLICO UTILIZANDO TÉCNICAS DA INTELIGÊNCIA

ARTIFICIAL

SÃO PAULO

2012





ARTIFICIAL

Trabalho de Conclusão de Curso apresentado à

Universidade Nove de Julho para obtenção do

grau de Bacharel em Sistemas de Informação.

Linha de Pesquisa: Inteligência Artificial,

Reconhecimento de padrões, automação e

robótica;

Orientador: Prof. Dr. Renato José Sassi

SÃO PAULO

2012

RESUMO

Em um hospital público o Service Desk é o local em que os processos e

serviços são projetados de forma a assegurar a qualidade e a satisfação do cliente,

atendendo às necessidades de cada empresa e acompanhando as modernas

metodologias de gestão de serviços da Tecnologia da Informação. No caso do

Hospital Público abordado neste trabalho existe a falta de padronização no

atendimento ao usuário no Service Desk do Hospital Público. Técnicas da

Inteligência Artificial podem ser utilizadas e associadas para melhorar a qualidade do

atendimento no Service Desk, como a Rede Neural Artificial inspirada na estrutura e

no funcionamento do cérebro humano e o Sistema Especialista, que procura

solucionar problemas do mesmo modo que os especialistas humanos em um

domínio de conhecimento específico. Utilizou-se neste trabalho uma Rede Neural

Artificial do tipo Mapa Auto Organizável de Kohonen ou Self-Organizing Maps (SOM)

devido a sua capacidade de gerar agrupamentos (clusters). A base de dados de

atendimentos do Hospital Público compreendendo o período de 2002 a 2012 com

10.048 registros de ocorrências cadastradas foi apresentada à SOM para a geração

de agrupamentos, em seguida estes registros agrupados foram submetidos ao

Sistema Especialista, que assim definiu as regras de inferência para apoiar a

tomada de decisão. Desta forma, o objetivo deste trabalho foi associar o Mapa Auto-

Organizável de Kohonen com o Sistema Especialista na padronização do

atendimento ao usuário no Service Desk de um Hospital Público. Concluiu-se que a

associação das duas técnicas alcançou resultado positivo ao padronizar o

atendimento ao usuário no Service Desk.

Palavras-chave: Service Desk, Sistema Especialista, Mapa Auto-Organizável de

Kohonen, Padronização no atendimento, Hospital Público.

Abstract

In a public hospital the Service Desk is where the processes and services are

designed to ensure quality and customer satisfaction, meeting the needs of each

company and watching the modern methodologies of service management of

Information Technology. There, public hospital covered in this work is the problem of

standardization in user service Service Desk in the public hospital. Techniques of

Artificial Intelligence can be used with improving the quality of care the Service Desk,

as the artificial neural network inspired by the structure and functioning of the human

brain and the Expert System, which tries to find a solution to problems in the same

way that human experts in a domain specific knowledge. In this work an Self

Organizing Map artificial neural network (SOM network) was used in this work due to

its ability to generate groupings (clusters). The database of public hospital care

comprising the period from 2002 to 2012 with 10,048 records of incidents was

submitted to the SOM Indexed to generate clusters then grouped these records were

submitted to the Expert System, which so defined the rules of inference to support

decision making. As a result, the objective of this study was to associate the SOM

network with Expert System to standardize the service user at the Service Desk of a

Public Hospital. It was concluded that the combination of the two techniques has

achieved positive results by standardizing the service user's Hospital Public Service

Desk.

Keywords: Service Desk, Expert System, Self-Organizing Map of Kohonen,

standardization of care, Public Hospital

AGRADECIMENTOS

Em primeiro lugar a Deus, nosso grande e amado pai que ao nosso lado vem

nos ajudando e orientado nos caminhos da vida, pois sem ele nada somos nada

podemos e nem sequer existiríamos.

A Minha doce e amada esposa Gisele que tantas noites e finais de semana

me apoiou e abriu mão de festas, passeios, e outras diversões sem nunca se

queixar ou reclamar para que eu pudesse me dedicar com afinco à vida acadêmica e

realizar o sonho de me graduar.

A minha doce e amada filha Melissa pelos sorrisos abraços e gotas de ternura

nos momentos em que eu mais precisei.

Aos meus pais que sempre acreditaram em mim e me apoiaram em todos os

momentos que precisei.

Aos professores e colegas desta universidade que ajudaram de maneira

direta ou indireta para a nossa formação. Em especial ao Prof. Dr. Nilton Canto que

nos introduziu ao fascinante mundo da pesquisa e ao colega de sala e pesquisa

Alexandre Almeida pelos toques, apoio e conselhos ao longo desta jornada que é a

vida acadêmica.

Ao meu diretor e colega de trabalho Enf. Dr. Edson Donizete por todo o apoio

e oportunidade de poder aplicar na pratica meus conhecimentos dentro da instituição

hospitalar, sempre quebrando paradigmas na área da saúde que é tão resistente a

novas ideias e tecnologias.

Grandes profissionais são raros... Grandes mestres um verdadeiro achado.

Ao orientador Prof. Dr. Renato José Sassi, por ter aceitado a ideia inicial, acreditado

e dado todo o suporte, conhecimento, apoio necessário, paciência, coordenação,

disponibilidade, ajuda e por ter nos mostrado o caminho daquilo que não pode ser

mensurado, tomado ou roubado, apenas conquistado: O conhecimento.

Enfim, a todos que de alguma forma contribuíram nesta jornada acadêmica.

DEDICATÓRIA

Dedico este trabalho à minha esposa, filhos e

familiares; Ao nosso orientador, amigo e

exemplo a ser seguido no mundo acadêmico,

Prof. Dr. Renato José Sassi. Pois representam a

motivação central para a conclusão do mesmo.

“We are drowning in information, but starving for

knowledge”

“(Estamos nos afogando em informações, mas

morrendo de fome de conhecimento.)”

John Naisbett

LISTA DE FIGURAS

Figura 1 - Ilustração de uma rede SOM (2D). ........................................................... 28

Figura 2 - Clusters rotulados gerados pela rede SOM (Atributo tipo de equipamento).

.................................................................................................................................. 46

Figura 3 - Taxa de frequência gerada pela rede SOM. ............................................. 47

Figura 4 - Clusters rotulados gerados pela rede SOM (Atributo tipo de equipamento -

redes e periféricos). ................................................................................................... 48

Figura 5 - Correlação entre os atributos. ................................................................... 49

Figura 6 - Frequência por tipo de atendimento. ......................................................... 49

Figura 7 - Tabela de frequência atributo solução. ..................................................... 50

Figura 8 - Tabela de frequência atributo solicitação. ................................................. 50

Figura 9 - Tabela de frequência atributo “Diagnóstico”. ............................................ 51

Figura 10 - Mapa da rede SOM clusterizado por atributos. ....................................... 51

Figura 11 - Amostra de atributos gerados. ................................................................ 52

Figura 12 - Tela de boas vindas do SE. .................................................................... 52

Figura 13 - SD apoio de rede. ................................................................................... 53

Figura 14 - SD Computadores e Serviços de TI. ....................................................... 54

Figura 15 - Consulta realizada no SE referente à consulta falha de rede. ................ 54

Figura 16 - Sistema de uma consulta realizada no SE. ............................................. 55

LISTA DE TABELAS

Tabela 1 - atributos do Data Mart criado pelo aplicativo Somine. ............................. 39

LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS

DHCP Dynamic Host Configuration Protocol (Protocolo de configuração

dinâmica de host)

ExSinta Expert Sinta

HTML HyperText Markup Language ou Linguagem de Marcação de Hipertexto

IA Inteligência Artificial

IP Internet Protocol

LIA Laboratório de Inteligência Artificial

RNA Rede Neural Artificial

SAD Sistemas de Apoio a Decisão

SBC Sistemas Baseados em Conhecimento

SE Sistema Especialista

SEs Sistemas Especialistas

SI Sistemas de Informação

SIs Sistemas de Informação

SIG Sistemas de Informação Gerencial

SOM Self Organizing Maps

Somine Viscovery Somine

SPT Sistemas de Processamento de Transações

SQL Structured Query Language

SSE Sistemas de Suporte Executivo

STC Sistemas de Trabalho com Conhecimento

TI Tecnologia da Informação

TIC Tecnologia da informação e Comunicação

SUMÁRIO

LISTA DE FIGURAS

LISTA DE TABELAS

LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS

1 INTRODUÇÃO ............................................................................................................................. 13

1.1 TÉCNICAS DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL ................................................................................... 14

1.1.1 REDES NEURAIS ARTIFICIAIS................................................................................................... 15

1.1.2 SISTEMAS ESPECIALISTAS ...................................................................................................... 15

1.2 MOTIVAÇÃO ........................................................................................................................... 16

1.3 JUSTIFICATIVA ........................................................................................................................ 16

1.4 OBJETIVOS ............................................................................................................................ 17

1.4.1 OBJETIVO GERAL. ................................................................................................................... 17

1.4.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS ........................................................................................................ 17

1.5 MATERIAIS E MÉTODOS ........................................................................................................... 18

1.6 DELIMITAÇÃO DO TEMA ........................................................................................................... 18

1.7 PROBLEMA ............................................................................................................................. 19

1.8 HIPÓTESE(S) .......................................................................................................................... 19

1.8.1 HIPÓTESE PRIMÁRIA: .............................................................................................................. 19

1.8.2 HIPÓTESE SECUNDÁRIA: ......................................................................................................... 19

1.9 ORGANIZAÇÃO DO TRABALHO .................................................................................................. 19

2 REVISÃO DA LITERATURA ....................................................................................................... 21

2.1 SISTEMAS DE INFORMAÇÃO NA ÁREA HOSPITALAR .................................................................... 21

2.2 SERVICE DESK ....................................................................................................................... 22

2.2.1 OBJETIVOS DE UM SERVICE DESK ........................................................................................... 23

2.2.2 IMPORTÂNCIA DO SERVICE DESK ............................................................................................. 24

2.3 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL ........................................................................................................ 24

2.3.1 HISTÓRIA DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL .................................................................................... 25

2.3.2 PRINCIPAIS TÉCNICAS DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL .................................................................. 26

2.3.3 REDES NEURAIS ARTIFICIAIS................................................................................................... 26

2.3.3.1 MAPAS AUTO ORGANIZÁVEIS DE KOHONEN ......................................................................... 27

2.3.3.1.1 A ARQUITETURA DOS MAPAS AUTO ORGANIZÁVEIS DE KOHONEN ..................................... 28

2.3.3.1.2 ALGORITMO DE APRENDIZADO DOS MAPAS AUTO ORGANIZÁVEIS DE KOHONEN ................ 28

2.3.4 VISCOVERY SOMINE ............................................................................................................... 30

2.3.5 SISTEMAS ESPECIALISTAS ...................................................................................................... 30

2.3.5.1 HISTÓRICO E APLICAÇÃO .................................................................................................... 31

2.3.6 O EXPERT SINTA .................................................................................................................... 32

2.3.7 RESUMO DO CAPITULO ........................................................................................................... 35

3 MATERIAIS E MÉTODOS ........................................................................................................... 36

3.1 METODOLOGIA DA PESQUISA .................................................................................................. 36

3.2 FERRAMENTAS UTILIZADAS E PLATAFORMAS DE ENSAIO ......................................... 37

3.3 PARÂMETRO DOS EXPERIMENTOS............................................................................................ 38

3.3.1 PARÂMETROS DO DATA MART. ................................................................................................ 38

3.3.2 PARÂMETROS DA REDE SOM .................................................................................................. 39

3.3.3 PARÂMETROS DE SISTEMA ESPECIALISTA ................................................................................ 39

3.4 METODOLOGIA EXPERIMENTAL ............................................................................................... 39

3.4.1 -PRIMEIRA PARTE: AQUISIÇÃO DE CONHECIMENTO ................................................................... 40

3.4.2 SEGUNDO EXPERIMENTO: IMPLEMENTAÇÃO DO SISTEMA ESPECIALISTA .................................... 43

3.4.2.1 IMPLEMENTANDO O SISTEMA ESPECIALISTA ........................................................................ 43

3.5 RESUMO DO CAPITULO ........................................................................................................... 45

4 APRESENTAÇÃO DOS RESULTADOS E DISCUSSÃO ........................................................... 46

4.1 RESULTADOS DO PRIMEIRO EXPERIMENTO (AQUISIÇÃO DE CONHECIMENTO) ............................. 46

4.2 RESULTADOS DO SEGUNDO EXPERIMENTO IMPLEMENTAÇÃO DO SISTEMA ESPECIALISTA. .......... 52

4.3 DISCUSSÃO DOS RESULTADOS ................................................................................................ 55

4.4 RESUMO DO CAPITULO ........................................................................................................... 56

5 CONCLUSÃO ............................................................................................................................... 57

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS..................................................................................................... 59

FOLHA DE APROVAÇÃO DO TCC ..................................................................................................... 64

APENDICES .......................................................................................................................................... 65

APÊNDICE A–TABELAS GERADAS PELO EXCEL. ...................................................................... 65

TABELA 1 (AMOSTRA DA PLANILHA GERADA) PRIMEIRA PARTE ................................................................ 65

TABELA 2(AMOSTRA DA PLANILHA GERADA) SEGUNDA PARTE ................................................................ 65

TABELA 3(AMOSTRA DA PLANILHA GERADA) TERCEIRA PARTE: ............................................................... 66

TABELA 4 (AMOSTRA DA PLANILHA) GERADA APÓS PRÉ-PROCESSAMENTO .............................................. 66

APÊNDICE B–DADOS GERADOS PELO SOMINE: DURANTE CRIAÇÃO E PROCESSAMENTO DO DATA

MART E DA REDE SOM. ..................................................................................................................... 67

GRÁFICO GERADO PELO APLICATIVO SOMINE ........................................................................................ 67

AMOSTRA DE DADOS EXTRAÍDOS E ESTATÍSTICAS. ................................................................................. 68

CORRELAÇÃO ENTRE ATRIBUTOS.......................................................................................................... 71

APÊNDICE C–PROJETO: RELATÓRIO SERVICE DESK.VSP PROJETO CRIADO COM VISCOVERY SOMINE

5.0.1 BUILD 2 934 ............................................................................................................................... 72

TABELA 01- ATRIBUTOS DO DATA MART CRIADO ................................................................................... 72

TABELA 02 NORMALIZAÇÃO DE DADOS .................................................................................................. 74

TABELA 03 PRIORIDADE E ESTATÍSTICAS DESCRITIVAS DOS DADOS. ........................................................ 74

TABELA 04 SEGMENTOS DA REDE SOM ............................................................................................... 75

TABELA 06 SEGMENTAÇÃO ................................................................................................................... 76

TABELA 07 INDICADORES DE DESEMPENHO DO APLICATIVO .................................................................... 77

APÊNDICE D–PROJETO SISTEMA ESPECIALISTA:DESCRIÇÃO DA BASE DE CONHECIMENTO DO SE. 78

BASE DE CONHECIMENTO E CÓDIGOS GERADOS DO MODULO REDES E PERIFÉRICOS ............................... 78

CÓDIGOS INTERNOS DE BASE DE CONHECIMENTO SOBRE O SISTEMA ESPECIALISTA .... 84

.

13

1 INTRODUÇÃO

Atualmente é impossível às organizações não considerarem a adoção do uso

de Tecnologias de Informação (TI) na condução de seus negócios. A TI é

fundamental para as empresas melhorarem suas performances, seja na agilidade,

na efetividade ou ainda na inteligência organizacional. (Rezende, 2007).

A TI abrange todas as atividades desenvolvidas na sociedade, pelos recursos

de informática, bem como a difusão social da informação, em grande escala de

transmissão a partir de sistemas tecnológicos inteligentes.

Ainda dentro deste contexto, Albertin e Moura (2004) afirmam que a TI tem

sido considerada como um dos componentes mais importantes do ambiente

empresarial atual, sendo que as organizações brasileiras têm utilizado ampla e

intensamente esta tecnologia, tanto em nível estratégico como operacional.

Segundo Carneiro (2009) a Tecnologia da Informação na Medicina tem como

objetivo fornecer informação para o médico, hospital, laboratório ou clínica, de modo

a melhorar a qualidade do serviço aumentando a competitividade do negócio.

Um Sistema de Informação hospitalar é definido por Johanston (1993) como

um sistema computadorizado que, instalado em um ambiente hospitalar, objetiva

registrar informações sobre os pacientes de tal forma que possam ser

compartilhadas por todos os setores do hospital que delas necessitem.

Segundo Sigulem (1997), por um período de 30 anos (1960–1990), a função

primordial dos computadores, dentro das instituições hospitalares, era facilitar a

geração de documentos indispensáveis para o reembolso do atendimento de

pacientes e, com o passar do tempo, foi utilizado para automatizar a produção de

relatórios. Hoje, os administradores podem ter acesso aos recursos necessários

para administração e gerenciamento do hospital por meio da utilização de sistemas

de informação.

14

Este aumento na utilização dos sistemas de informação pelos hospitais

públicos se justifica por apoiar a tomada de decisão e exige a necessidade de um

ponto central de contato para suporte ao cliente, o Service Desk (SD).

O SD é o principal ponto de contato para os usuários quando há uma

interrupção do serviço, para solicitações de serviço, ou até mesmo para algumas

categorias de pedido de mudança. O SD fornece um ponto de comunicação com os

usuários e um ponto de coordenação de diversos grupos de TI e processos. (BON,

2005).

O SD é de extrema relevância para qualquer organização, à medida que

reflete o grau de satisfação dos funcionários, demonstra as possíveis falhas e

vulnerabilidades do ambiente, além de ser usado como um indicador para criar

programas e ações corretivas na área de tecnologia (PANORAMA BRASIL, 2012).

Várias técnicas podem ser associadas a um Service Desk para melhorar a

qualidade do atendimento ao cliente, dentre elas técnicas da Inteligência Artificial

(IA), como por exemplo, a Rede Neural Artificial (RNA) e Sistema Especialista (SE),

que busca solucionar problemas do mesmo modo que os especialistas humanos.

1.1 Técnicas da Inteligência Artificial

Segundo Russell e Norvig (1995) os principais objetivos da IA são

desenvolver métodos e sistemas para resolver problemas, geralmente resolvido pela

atividade intelectual dos seres humanos, por exemplo, o reconhecimento da imagem

língua, e processamento da fala, planejamento e previsão, sistemas de informação,

reforçando assim de computador, e para desenvolver modelos que simulam os

organismos vivos e o cérebro humano, em especial, melhorando assim a nossa

compreensão de como o cérebro humano funciona.

15

1.1.1 Redes Neurais Artificiais

As Redes Neurais Artificiais (RNA) são uma classe especial de sistemas

modelados seguindo analogia com o funcionamento do cérebro humano, sendo

formadas por neurônios artificiais conectados de maneira similar aos neurônios do

cérebro humano (GOEBEL E GRUENWALD, 1999). As RNAs têm sido amplamente

utilizadas nas mais variadas aplicações, incluindo mineração de dados (SASSI et al.,

2008).

A rede SOM é uma das diversas arquiteturas de redes neurais artificiais que

possibilita em um mapa bidimensional a formação e visualização simples dos

clusters (grupos) e da correlação dos dados, preservando a posição relativa desses

clusters no hiperespaço original, ou seja, é utilizada para a tarefa de clusterização.

Um Mapa Auto Organizável (Self-Organizing Maps ou rede SOM) é uma

arquitetura de rede neural artificial com aprendizado não supervisionado, baseada

em um mapa de neurônios cujos pesos são adaptados para verificar padrões

semelhantes em relação a um conjunto de treinamento (KOHONEN, 2001).

A rede SOM é uma arquitetura de rede neural artificial, estruturada em duas

camadas, entrada e saída. Os neurônios da camada de saída são comumente

dispostos em um mapa de duas dimensões, com dada relação de vizinhança.

(SASSI, 2008).

1.1.2 Sistemas Especialistas

Sistemas Especialistas são programas de computador que procuram atingir

soluções de determinados problemas do mesmo modo que se supõe que os

especialistas humanos resolvam se estiverem sob as mesmas condições. Apesar

das limitações das máquinas, é possível, atualmente, a construção de Sistemas

Especialistas com alto grau de desempenho, dependendo da complexidade de sua

estrutura e do grau de abrangência desejado (LIA1997).

16

1.2 Motivação

O cenário acima apresenta sérios problemas, tornando-se então necessário à

implementação de novas ferramentas de apoio à decisão, é ai onde se podem inserir

técnicas de inteligência artificial como redes neurais e Sistemas Especialistas.

Nos dias atuais os Sistemas Especialistas tornaram-se realidade, sob a forma

de sistemas interativos que respondem questões, solicitam e fornecem

esclarecimentos, fazem recomendações e geralmente auxiliam o especialista

orientando-o no processo de tomada de decisão, ou seja, simulam o raciocínio

humano fazendo inferências, julgamentos e projetando resultados.

Para que o problema seja resolvido, o sistema deverá analisá-lo por meio de

heurísticas armazenadas em seu motor de inferência e base de conhecimento.

Interagir com o especialista para obter todos os elementos informacionais

necessários para a montagem do problema e possibilitar a busca de conhecimento

necessário para sua resolução.

Utilizar uma rede do tipo SOM para analisar a base histórica de atendimento

do SD de modo a agrupar dados, descobrir padrões e variáveis tanto para se utilizar

na construção do SE quanto para a determinação de novas rotinas, padronizações

de atendimentos e processos é realmente uma abordagem inovadora e promissora.

1.3 Justificativa

O Service Desk atua estrategicamente, como uma função para identificar e

diminuir o custo de infraestrutura; apoia a integração e gestão de mudanças

distribuídas em toda a empresa; reduz os custos pela utilização eficiente dos

recursos e tecnologias; auxilia na satisfação do cliente e auxilia nas oportunidades

de negócio. O Service Desk é provavelmente para muitos clientes a função mais

importante em uma organização. (SPIRANDELLI, 2007).

17

O Service Desk é o primeiro contato da área de TI de uma organização, onde

se devem registrar todas as solicitações e ocorrências.

O que se observa nos sistemas de informações tradicionais, é uma difícil

procura pelo que se deseja em meio a uma grande quantidade de informações

emaranhadas. Sistemas de filtragem de dados esforçam-se para tornar estas tarefas

mais amenas na tentativa de busca pelas informações de forma a subsidiar ao

especialista as informações requeridas, a tempo e hora, para a tomada de decisão.

Há também uma grande carência de profissionais especializados e rotatividade de

profissionais na área de Service Desk.

1.4 Objetivos

1.4.1 Objetivo geral.

O objetivo deste trabalho foi associar o mapa Auto-organizável de Kohonen

com o Sistema Especialista na padronização do atendimento ao usuário no Service

Desk de um Hospital Público.

1.4.2 Objetivos específicos

Os objetivos específicos são:

Estudar dos conceitos principais da Inteligência Artificial, das Redes Neurais

Artificiais e dos Sistemas Especialistas.

Pré-processar a base de dados do Hospital publico em função do excesso de

inconsistências apresentadas na base.

Estudar e entender o funcionamento dos softwares escolhidos.

Desenvolver e validar a rede SOM.

Desenvolver e validar o Sistema Especialista.

Associar as duas técnicas escolhidas aplicando na base de dados.

Validação dos resultados.

18

1.5 Materiais e métodos

A metodologia de pesquisa adotada neste trabalho foi definida como

bibliográfica experimental.

A realização da pesquisa bibliográfica foi embasada em consultas a fontes

bibliográficas e de referencial teórico: artigos, livros, teses, dissertações, websites

com conteúdos sobre Tecnologia da Informação (TI) e Sistemas de informação (SI)

na área hospitalar, Service Desk (SD), Inteligência Artificial (IA), Redes Neurais

Artificiais (RNA), Self Organizing Maps (SOM) e Sistemas Especialistas (SE), Assim

como os aplicativos utilizados neste trabalho; Viscovery Somine (Somine) e Expert

Sinta (ExSinta).

Foram consultadas as seguintes bases de dados: Scielo, IEEExplore,

SCOPUS e de congressos da área da Computação como, por exemplo, o

Congresso Internacional de Gestão da Tecnologia e Sistemas de Informação

(CONTECSI) e a Conferência Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação

(CISTI).

1.6 Delimitação do tema

Foi utilizada uma rede SOM na implementação de um Sistema Especialista no

Service Desk de um Hospital Publico para auxiliar o técnico especialista e o analista

profissional na resolução de problemas. Garantindo assim, melhor e maior eficácia

do profissional especialista em suas atribuições, de tal modo que todos os níveis de

serviços acordados com a instituição passaram a ser atendidos de forma otimizada e

padronizada.

19

1.7 Problema

A falta de padronização no atendimento do Service Desk de um Hospital

publico pode ser resolvida utilizando técnicas da Inteligência Artificial?

1.8 Hipótese(s)

1.8.1 Hipótese primária:

A implementação do Sistema Especialista no Service Desk de um Hospital

Público associado à rede SOM garante a padronização no atendimento ao usuário.

1.8.2 Hipótese secundária:

A implementação do Sistema Especialista no Service Desk de um Hospital

Público associado à rede SOM garante qualidade no atendimento ao usuário.

1.9 Organização do trabalho

Este trabalho foi organizado em cinco capítulos. Além desta introdução

(capitulo 1) o trabalho é composto das seguintes partes:

Capitulo 2 – Revisão da literatura: consiste na busca de fontes que permitam

elucidar conceitos básicos sobre Tecnologia da Informação (TI), Sistemas de

Informação (SI), Sistemas de informação na área hospitalar, Service Desk (SD),

Inteligência Artificial (IA), Redes Neurais Artificiais (RNA), Self Organizing Maps

20

(SOM), Sistemas Especialistas (SE), Viscovery Somine (Somine) e Expert Sinta

(ExSinta).

Capitulo 3 – Materiais e métodos: Consiste na metodologia a ser usada neste

trabalho, à revisão bibliográfica sobre os temas relacionados, a escolha das

abordagens promissoras usadas por rede SOM e SEs a ser avaliada no domínio de

SD, a escolha do hardware e dos softwares a serem utilizados nos experimentos. Os

experimentos realizados na aquisição de conhecimento utilizando rede SOM, o

experimento realizado utilizando a Shell ExSinta no desenvolvimento, avaliação e

implementação do SE.

Capitulo 4 – Resultados: consiste da discussão sobre os resultados obtidos

na aquisição de conhecimento com os experimentos com rede SOM e

implementação do SE com o ExSinta e como foram obtidos, a discussão sobre os

resultados alcançados e o quanto foram satisfatórios a resolução do problema

proposto.

Capitulo 5 – Conclusão: consiste na conclusão do trabalho com a discussão

dos resultados obtidos e proposta de direção a se seguir em futuros trabalhos dentro

do domínio estudado.

21

2 REVISÃO DA LITERATURA

Aborda-se neste capitulo a revisão da literatura necessária para o

entendimento dos assuntos relacionados à pesquisa desenvolvida neste trabalho.

2.1 Sistemas de Informação na área hospitalar

Laudon e Laudon (2007) definem a importância da TI para as organizações

como facilitadores que permitem um fluxo contínuo de inovações. Somadas às

novas práticas empresariais e à capacidade de decisão gerencial de alto

desempenho, as TIs estão revolucionando a maneira como as organizações estão

fazendo negócios.

Por TI, entenda-se todo software e todo hardware de que uma empresa

necessita para atingir seus objetivos organizacionais. Isso inclui não apenas

computadores, disk, drives, assistentes digitais pessoais – e até mesmo ipods, se

usados para fins organizacionais, mas também softwares, como os sistemas

operacionais Windows ou Linux, o pacote Microsoft Office e as centenas de

programas computacionais que normalmente podem ser encontrados em uma

grande empresa (LAUDON, 2007).

Segundo Xexéo (2006) os SIs atualmente servem em todas as áreas e níveis

das organizações, sendo considerados como ferramenta essencial para o sucesso

de suas atividades. Isso nos permite classificá-los de acordo com a responsabilidade

assumida por seus usuários dentro da organização em quatro tipos principais, como

sugerido por Laudon: sistemas de nível operacional, sistemas de nível de

conhecimento, sistemas de nível gerencial e sistemas de nível estratégico.

Com a crescente competitividade entre as organizações, inclusive entre as não

empresariais, uma administração eficiente e eficaz também é fundamental para os

hospitais. A busca pelo menor custo, sem afetar a qualidade e a funcionalidade dos

22

serviços, é um objetivo permanente das organizações que buscam sustentabilidade

no mercado.

Para que se encontre esse menor custo, as informações devem representar ao

máximo a realidade vivenciada pela organização, tornando o processo decisório

mais correto possível. Entretanto, grande parte das organizações hospitalares não

faz uso de um sistema de custos e de informações financeiras que oriente e ofereça

parâmetros para suas decisões administrativas e para o controle de atividades

(ABBAS, 2001).

Carneiro (2009) afirma que os benefícios do uso da TI na Medicina podem ser

divididos em tangíveis e intangíveis. Os tangíveis podem ser definidos como aqueles

que afetam diretamente os resultados da empresa, tais como redução de custo e

geração de lucros. Os intangíveis são os que causam melhorias de desempenho do

negócio, mas não afetam diretamente no resultado da empresa, tais como

informações gerenciais, segurança, etc.

2.2 Service Desk

O SD é uma interface amigável que disponibiliza serviços prestados de TI para

usuários de uma organização, sendo responsável por atender os

problemas/incidentes informados.

De acordo com Härtl (2007), Termo fundamental no contexto do trabalho, um SD

garante a disponibilidade da TI para a organização. É a única interface de contato

para o usuário (Single Point of Contact) e garante que ele possa continuar

executando suas atividades normais. O SD não é um processo e sim uma função,

ele realiza, portanto, uma tarefa. Ele documenta, entre outros, as requisições de

clientes (Trouble Tickets) e inspeciona o seu processamento.

O SD tem como característica possuir um ponto único de contato entre

usuários e o setor de TI, ou seja, tem uma porta única de entrada de

problemas/incidentes, permitindo que o atendimento se desmembre em outros níveis

através do gerenciamento de serviço de TI (ORNELAS e DELL’AGNOLO, 2008).

23

Segundo COHEN são responsabilidades e qualidades do analista de SD

Analisar problemas, dar tratativas corretas, tomar decisões, foco do cliente, iniciativa,

repasse de informação, lidar com conflitos, diferenciação de problema e dificuldade

do cliente, bom relacionamento interpessoal e com o cliente, criatividade, raciocínio

lógico, saber quando e como questionar o cliente, ser um bom técnico, trabalho em

equipe, eficaz, facilidade de aprendizado, lidar com mudanças inesperadas e

habilidades técnicas.

2.2.1 Objetivos de um Service Desk

Um sistema de SD segue os seguintes objetivos: armazenar as informações

de problemas/incidentes encontrados pelos usuários; acompanhar as etapas de

solução do problema/incidente; avaliar os incidentes de entrada; viabilizar a

comunicação entre os usuários através de níveis de serviço; manter os usuários

informados dos problemas encontrados; permitir gerar relatórios de gerenciamento

de acordo com níveis de acesso e permitir gerenciar grupos de suporte

(FERNANDES e SCHEUR e MOREIRA, 2010).

Possui também o objetivo de manter os usuários informados de todo histórico

das informações realizadas para resolução do problema/incidente (SPIRANDELLI

NETTO, 2007).

Todos os incidentes reportados para o SD devem ser registrados, o analista

de SD resolve o incidente e finaliza o chamado. Todo incidente detectado, é

documentando em uma base de conhecimento.

A função da base de conhecimento é auxiliar quando o analista se deparar

com um incidente que já tenha ocorrido anteriormente e o mesmo tenha sido

documentado, desta forma ele irá economizar tempo e automaticamente alcançará a

satisfação do cliente.

24

2.2.2 Importância do Service Desk

Segundo BON (2005), estrategicamente, o SD é a função mais importante da

organização. Para muitos, o SD é a sua única janela para o nível de serviço e

profissionalismo pela organização como um todo ou pelo departamento. Os

benefícios operacionais e de negócio advindos da adoção de um SD são: melhoria

do serviço, percepção e satisfação do cliente, acesso melhorado através de um

ponto único de contato, comunicação, e informação, melhor qualidade e rotatividade

de requisições de clientes, comunicação melhorada e trabalho em grupo facilitado,

foco mais desenvolvido e abordagem proativa na prestação de serviços, redução de

impactos negativos para o negócio, controle e infraestrutura mais bem gerenciados,

utilização melhorada de recursos de TI e aumento da produtividade de pessoal,

Informações gerenciais mais coerentes e significativas para apoio à decisão.

2.3 Inteligência Artificial

Segundo Kasabov (1996) a IA compreende métodos, ferramentas e sistemas

para resolver problemas que normalmente exigem a inteligência de seres humanos.

Para Rich e Knight (1991) IA é o estudo de como fazer os computadores fazer

coisas em que, no momento, as pessoas são melhores.

Para Russell e Norvig (1995) os principais objetivos da IA são desenvolver

métodos e sistemas para resolver problemas, geralmente resolvido pela atividade

intelectual dos seres humanos, por exemplo, o reconhecimento da imagem língua,

processamento da fala, planejamento e previsão, sistemas de informação,

reforçando assim de computador, e para desenvolver modelos que simulam os

organismos vivos e o cérebro humano, em especial, melhorando assim a nossa

compreensão de como o cérebro humano funciona.

25

2.3.1 História da Inteligência Artificial

A Inteligência Artificial (IA) nasceu oficialmente em 1956, durante uma

conferência de verão em Dartmouth College, nos Estados Unidos. Jonh McCarthy,

Marvin Minsky, Nathaniel Rochester e Claude Shannon reuniram-se com a intenção

de realizar um estudo sobre o tópico “Inteligência Artificial”, usando pela primeira vez

este termo que a partir de então ficou conhecida.

O primeiro trabalho que foi reconhecido como sendo de IA foi o de Warren

McCulloch e Walter Pittsem 1943. Neste propuseram um modelo de neurônios

artificiais. Desde esta época as diferentes correntes de pensamento em IA têm

estudado formas de estabelecer comportamentos “inteligentes” nas máquinas,

simulando a capacidade de raciocínio humano quer seja na resolução de problemas,

nas generalizações ou no aprendizado a partir de experiências passadas.

A Inteligência Artificial estuda a aplicação da tecnologia que se encontra

disponível hoje, de modo a permitir aos computadores realizarem tarefas que no

momento as pessoas efetuam com melhor desempenho. Possibilitando ao

computador ter um comportamento inteligente na realização de suas tarefas (RICH,

1985).

Segundo RUSSELL, e NORVIG (1995) entre as áreas de aplicação da IA, temos

Sistemas Especialistas, Game playing, e prova de teoremas, processamento de

linguagem natural, reconhecimento de imagem, Robótica e muitos outros. O tema da

IA foi enriquecida com uma disciplina ampla de conhecimentos de Filosofia,

Psicologia, Ciências Cognitivas, Computador Ciência, Matemática e Engenharia.

26

2.3.2 Principais técnicas da Inteligência Artificial

Segue abaixo uma breve descrição das principais abordagens/ paradigmas do

estudo de IA (GOLDSCHMID, 2010).

IA simbólica: Inteligência pode ser alcançada através da manipulação de

símbolos de alto-nível (hipótese dos sistemas de símbolos físicos) Palavras

representam conceitos, relações, etc., associadas a significados unitários e distintos.

IA conexionista: Inspiração em modelos do neurônio biológico. Unidades de

processamento simples (neurônios e sinapses). Aprendizado por exemplos é um

conceito-chave pode ser do tipo supervisionado ou não supervisionado. Aplicações:

reconhecimento e classificação.

IA evolucionista Inspiração na teoria da evolução das espécies. Têm em

Algoritmos genéticos seus principais representantes

Representação do problema: Parte-se de uma população de

indivíduos/cromossomos Cada indivíduo representa uma possível solução para o

problema genes = partes significativas de uma solução. Os mais aptos transmitem

seu material genético para a próxima geração. Aplicação: otimização.

IA estatístico-probabilística. Aplicação de conceitos da probabilidade e

estatística para lidar com informação incerta seu principal representante são as

Redes bayesianas:

2.3.3 Redes Neurais Artificiais

As Redes Neurais Artificiais (RNAs) são uma classe especial de sistemas

modelados seguindo analogia com o funcionamento do cérebro humano, sendo

formadas por neurônios artificiais conectados de maneira similar aos neurônios do

cérebro humano (GOEBEL E GRUENWALD, 1999).

27

Uma de suas principais vantagens é sua variedade de aplicação, mas em

compensação, os seus dados de entrada são difíceis de serem formados e os

modelos produzidos são difíceis de entender (HARRISON, 1998). Esta técnica é

mais apropriada às tarefas de classificação, estimativa e segmentação.

Os principais modelos de RNAs são: Modelos de Hopfield, Bam e ART,

Modelo RBF, Modelos Recorrentes (Perceptron) e Modelo de Kohonen (SOM).

2.3.3.1 Mapas Auto Organizáveis de Kohonen

O Mapa Auto Organizável proposto por Kohonen (1982) é uma rede

engenhosa construída em torno de uma grade uni ou bi dimensional de neurônios

para capturar as características importantes contidas em um espaço de entrada

(dados) de interesse. O Algoritmo SOM é inspirado na neurobiologia, incorporado

todos os mecanismos que são básicos para à auto-organização: Competição,

cooperação e auto amplificação (HAYKIN, 2001).

A rede SOM é uma das diversas arquiteturas de redes neurais artificiais que

possibilita em um mapa bidimensional a formação e visualização simples dos

clusters (grupos) e da correlação dos dados, preservando a posição relativa desses

clusters no hiperespaço original, ou seja, é utilizada para a tarefa de clusterização.

Um Mapa Auto Organizável (Self-Organizing Maps ou rede SOM) é uma

arquitetura de rede neural artificial com aprendizado não supervisionado baseada

em um mapa de neurônios cujos pesos são adaptados para verificar padrões

semelhantes em relação a um conjunto de treinamento (KOHONEN, 2001). Sua

principal característica é o mapeamento ordenado dos padrões de entrada de

elevada dimensão em reticulados de neurônios de saída com dimensão menor,

comumente duas, o que facilita a visualização dos dados.

28

2.3.3.1.1 A arquitetura dos Mapas Auto Organizáveis de Kohonen

A rede SOM é uma arquitetura de rede neural artificial, estruturada em duas

camadas, entrada e saída. Os neurônios da camada de saída são comumente

dispostos em um mapa de duas dimensões, com dada relação de vizinhança

(Kohonen (1982) A Figura 1 ilustra essa arquitetura, com d atributos na camada de

entrada e um conjunto de unidades u (neurônios) arranjados na forma de um mapa

em 2D na camada de saída. Cada u é caracterizado por sua posição x e y no mapa,

que é representado por ux e uy, respectivamente, resultando em um vetor 2D igual a

u = [uxuy].

Figura 1 - Ilustração de uma rede SOM (2D). fonte Kohonen (1982)

2.3.3.1.2 Algoritmo de aprendizado dos Mapas Auto Organizáveis de Kohonen

O algoritmo de treinamento da rede SOM é também chamado de competitivo.

Em cada passo do processo (iteração ou época), uma amostra x é randomicamente

escolhida do conjunto de treinamento.

29

À distância, geralmente euclidiana, entre x e todos os vetores protótipos m é

calculada. A unidade com menor distância, chamada de best-matching unit (BMU), é

o u com protótipo m mais próximo de x, conforme a equação 1.

||x - mbmu|| = arg min || x-mu||

A seguir, os vetores protótipos são atualizados. O BMU e sua vizinhança

topológica são movidos para próximos de x, como se fosse um “arrasto”. A regra

para a atualização dos vetores protótipos da unidade u é dada pela equação 2

(SASSI, 2009).

mi(t+1) = mi(t) + α (t) hbi(t) [x - mu(t)] (2)Fonte: SASSI, 2009

Em que t é o número de iterações, α (t) é a taxa de aprendizado e hbi (t) é o

kernel da vizinhança centrado no neurônio vencedor. O kernel pode ser gaussiano,

como na equação 3.

ℎ𝑏𝑖 𝑡 = 𝑒||𝑟𝑏−𝑟𝑖 ||2

2𝜎 (𝑡) (3) Fonte: SASSI, 2009

Em que rb e ri são as posições do neurônio vencedor b e do neurônio i no mapa

da rede SOM, e σ(t) é o raio da vizinhança. Conforme a distância entre b e i

aumenta e t também aumenta, hbi → 0. A taxa de aprendizado α(t) e o raio da

vizinhança σ(t) diminuem monotomicamente com o tempo.

Devido às características da rede SOM de capacidade de quantização vetorial e

de projeção vetorial, ele também pode ser utilizado na análise dos dados (KASKI;

KOHONEN, 1996; CURRY et al., 2003).

30

2.3.4 Viscovery Somine

Viscovery Somine (Somine) combina rede SOM e métodos estatísticos

clássicos em um sistema para mineração de dados exploratória e modelagem

preditiva. A tecnologia de rede SOM é usada para representar e visualizar

distribuições de dados que podem conter milhares de variáveis (por exemplo, em

aplicações de mineração de texto) e milhões de conjuntos de dados, fornecendo

uma abordagem intuitiva e visual única aos dados que facilita a compreensão e

comunicação de modelos analíticos.

Todas as tarefas, inclusive a importação de dados, pré-processamento e

tratamento de outliers, e definição de segmentos e medidas, são guiadas por fluxos

de trabalho.

De fácil uso para exploração de dados, identificação de dependências, análise

de cluster visual, segmentação e classificação, bem como funções estatísticas, como

a estatística descritiva, perfis de grupo, análise de correlação e histogramas gráficos

de dispersão. Interface visual permite acesso direto ao contexto para os registros de

dados originais subjacentes os mapas e as suas estatísticas completas em qualquer

ponto do fluxo de trabalho, fazem a análise exploratória de dados de um cluster,

mineração e classificação, tem as capacidades adicionais de prover interfaces de

banco de dados e os recursos para automatizar a criação e aplicação do modelo e

integrar modelos em ambientes em tempo real.

2.3.5 Sistemas Especialistas

Segundo Kasabov (1996) os Sistemas Especialistas (SE) são sistemas baseados

em conhecimento que contêm conhecimento especializado. Um SE é um programa

que pode fornecer conhecimentos para resolver problemas em uma área de

aplicação definidos na mesma forma que os peritos fariam.

31

SEs são programas de computador que procuram atingir soluções de

determinados problemas do mesmo modo que se supõe que os especialistas

humanos resolvam se estiverem sob as mesmas condições. Apesar das limitações

das máquinas, é possível, atualmente, a construção de Sistemas Especialistas com

alto grau de desempenho, dependendo da complexidade de sua estrutura e do grau

de abrangência desejado (LIA1997).

Segundo WEISS (1988) um SE é aquele que lida com problemas complexos

do mundo real que necessitam da análise e interpretação de um especialista

humano e soluciona estes problemas através do uso de um modelo computacional

do raciocínio de um especialista humano de forma a chegar às mesmas conclusões

que este especialista chegaria caso se defrontasse com um problema semelhante.

2.3.5.1 Histórico e aplicação

A solução de um problema proposta por um SE é voltada para uma

determinada área de conhecimento e é fornecida por pessoas que são

especializadas nesta área. Esse conhecimento adquirido permite-lhe emitir decisões,

justificadas e apoiadas, por uma base de informações, agindo como se fosse um

especialista humano de determinada área de conhecimento.

Entre os SEs os primeiros programas foram o DENDRAL 1965 (Feigenbaum

e Buchanan, 1993), que determinaram a estrutura molecular a partir de dados

espectrômetro de massa; R1 (McDermott, 1980) usada para configurar sistemas de

computador, e MYCIN (Shortliffe, 1976) para o diagnóstico médico.

Desde meados dos anos de 1960 tem havido muitos SEs criados para

campos que vão desde as operações dos ônibus espaciais até através de

monitoramento de paciente da unidade de cuidados intensivos do hospital e

sistemas para a tomada de decisão financeira (Siler, William 2005).

SILER (2005) afirma que os SEs têm sido utilizados com sucesso em quase

todos os campos da atividade humana, incluindo engenharia, ciência,

medicina, agricultura, indústria, educação e formação, negócios, finanças e design.

32

2.3.6 O Expert Sinta

O SE foi modelada com o auxilio do software Expert Sinta (ExSinta) que é

uma Shell que utiliza técnicas de IA para geração automática de SE baseado em

linguagem DELPHI, o ExSinta utiliza um modelo de representação do conhecimento

baseado em regras de produção e probabilidade e tem como objetivo a simplificação

da implementação de SE pela utilização de uma máquina de inferência

compartilhada e construção automática de telas e menus. Foi desenvolvido pelos

Laboratórios de Pesquisa em Ciência da Computação, Departamento de

Computação – Universidade Federal do Ceará – Laboratório de Inteligência Artificial

(LIA) e é de distribuição e uso livre.

Uma Shell tem como principal função simplificar ao máximo o trabalho de

implementação de um SE.

Shells são ferramentas que foram criadas de forma a que diversos sistemas

possam compartilhar uma máquina de inferência e outras características comuns,

permitindo ao criador do sistema preocupar-se apenas com a representação do

conhecimento do especialista, deixando a tarefa de interpretação do conhecimento

representado e a execução do mesmo em uma máquina, além de permitir

depurações e explicações de como o computador chegou àquela(s) conclusão (ões).

Estes interpretadores resultantes são chamados de Shells, que servem de

base para muitos dos Sistemas Especialistas que estão sendo desenvolvidos. O

nome Shell vem do fato de tornar transparentes as dificuldades inerentes à

implementação de uma aplicação em Inteligência Artificial: escolha da representação

de conhecimento, do método de busca, ferramentas para encontrar erros, etc

(SAVARIS, 2002).

Os sistemas especialistas que utilizam o ExSinta possuem a seguinte

arquitetura:

a) base de conhecimentos representa a informação (fatos e regras) que um

especialista utiliza;

33

b) editor de bases é o meio pelo qual a Shell permite a implementação das

bases desejadas;

c) máquina de inferência o motor de inferência é o responsável pela ação

repetitiva de buscar, analisar e gerar novos conhecimentos;

d) banco de dados global são as evidências apontadas pelo usuário do

Sistema Especialista durante uma consulta.

O objetivo do ExSinta é simplificar ao máximo as etapas de criação de um SE

completo. Para tanto, já oferece uma máquina de inferência básica, fundamentada

no encadeamento para trás (backward chaining) ([LIA1999]).

O ExSinta utiliza regras de produção para modelar o conhecimento humano,

ideal para problemas no qual uma determinada solução deve ser atingida a partir de

um conjunto de seleções.

As regras são baseadas em condições IF-THEN-ELSE (SE – OU – ENTÃO).

Desenvolvem-se as regras baseado nas variáveis e nos objetivos do problema ao

qual se propõem como resolução.

Segundo Durkin (1994) o desenvolvimento do nosso SE deve seguir as seguintes

fases:

Fase de Análise de Requisitos: durante esta fase são realizados estudos para

determinar a viabilidade da execução do projeto em questão.

Fase de Aquisição de Conhecimento: o objetivo desta fase é o de adquirir,

organizar e estudar o conhecimento sobre o problema, que será usado durante o

processo de desenvolvimento da aplicação.

Fase de Projeto: Nesta fase implementa-se o sistema para validação das regras

identificadas na fase anterior.

Fase de Teste e Validação: A fase de testes deve ocorrer em paralelo à fase de

projeto, tendo em vista manter-se sintonia com os requisitos estabelecidos na

primeira fase. Esta é uma atividade que demanda grande precisão e controle,

tendo em vista que é a fase de testes que garante a utilidade ou não do sistema

em “ambiente de produção”.

34

Fase de documentação: esta fase concentra-se na importância de produzir-se

um documento contendo a compilação de toda a informação de projeto, tendo

em vista facilitar o entendimento do mesmo na fase seguinte que é a fase de

manutenção do sistema.

Fase de implantação: após a aprovação das fases de teste e documentação o

sistema será implantado no ambiente de produção para o uso.

Fase de manutenção: após a liberação do sistema para uso, periodicamente

serão necessários ajustes e/ou alterações em função de interferências externas e

novas descobertas de conhecimento.

Este processo de desenvolvimento conduz a um ciclo, aonde a cada nova

passagem conduz a mais um nível de profundidade no sentido de refinar o

conhecimento já adquirido e armazenar este conhecimento numa base de

conhecimento.

Os benefícios da Base de Conhecimento são:

1) Retenção do Conhecimento: Quando um técnico sair do

departamento, parte do seu conhecimento ficará retido junto aos documentos

relatados.

2) Ausências com baixo impacto: Analistas com menos experiência, poderão

prestar atendimento ao cliente, ou seja, caso haja necessidade de algum técnico se

ausentar outros poderá substituí-lo.

3) Padronização: Com a base de conhecimento os analistas

conseguiram fazer um atendimento e a resolução de incidentes de forma padrão.

4) Minimiza problemas de comunicação: Os analistas poderão consultar a

base de conhecimento para tirar dúvidas dos usuários, com essa consulta os

analistas conseguiram se expressar da melhor forma possível. (COHEN, 2007).

35

2.3.7 Resumo do Capitulo

Neste capitulo o objetivo foi abordar a revisão bibliográfica para a elaboração

deste projeto de pesquisa e consistiu na busca de fontes que permitiram elucidar

conceitos básicos sobre Sistemas de informação na área hospitalar, Service Desk

(SD), Inteligência Artificial (IA), Redes Neurais Artificiais (RNA), Self Organizing

Maps (SOM) e Sistemas Especialistas (SE), Assim como os aplicativos utilizados

neste trabalho.

36

3 MATERIAIS E MÉTODOS

Neste capitulo aborda-se os materiais e métodos utilizados para realização dos

experimentos

3.1 Metodologia da Pesquisa

A metodologia de pesquisa adotada neste trabalho foi definida como bibliográfica

e experimental.

A pesquisa bibliográfica é elaborada a partir de material já publicado, constituído

principalmente de livros, artigos de periódicos e atualmente com material

disponibilizado na Internet (GIL, 2002).

A realização da pesquisa bibliográfica foi embasada em consultas a fontes

bibliográficas e de referencial teórico: artigos, livros, teses, dissertações, websites

com conteúdos sobre Tecnologia da Informação (TI) e Sistemas de informação (SI)

na área hospitalar, Service Desk (SD), Inteligência Artificial (IA), Redes Neurais

Artificiais (RNA), Self Organizing Maps (SOM) e Sistemas Especialistas (SE).

Assim como os aplicativos utilizados neste trabalho; Viscovery Somine (Somine)

e Expert Sinta (ExSinta).Foram consultadas as seguintes bases de dados: Scielo,

IEEExplore, SCOPUS e de congressos da área da Computação como, por exemplo,

o Congresso Internacional de Gestão da Tecnologia e Sistemas de Informação

(CONTECSI) e a Conferência Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação

(CISTI).

Para Gil (2002), a pesquisa experimental determina um objeto de estudo,

selecionam-se as variáveis que seriam capazes de influenciá-lo, definem-se as

formas de controle e de observação dos efeitos que a variável produz no objeto.

37

3.2 FERRAMENTAS UTILIZADAS E PLATAFORMAS DE ENSAIO

Os seguintes equipamentos foram utilizados na montagem da bancada de

teste:

Notebook Samsung RV415-CD2 com processador AMD Dual Core E-300,

Chipset AMD A50M FCH, 2GB de memória RAM DDR3, HD de 320 GB S-ATA 5400

RPM, conexão Rede rj45 10/100 e wireless, monitor LED 14 pol, leitor de cartões de

memória integrado (SD, SDHC, MMC e SDXC,), gravador de DVD, três Portas USB

(2.0), Placa de vídeo Integrada, com tecnologia AMD Radeon™ Graphics 8.27.2.

A Base de dados utilizada no pré-processamento foi à base de dados Histórica

do SD no Hospital Publico uma base extensa e extremamente heterogênea, ou seja,

nos mais variados formatos e sem a mínima padronização(planilhas Excel, base de

dados Access, documentos de texto Word e SQL).

O pré-processamento dos dados foi feito com o uso de planilhas Office

EXCEL da empresa Microsoft.

Toda a base de dados foi exportada, e pré-processada em uma única planilha

Excel resultando uma estrutura contendo 11.413 linhas e 22 colunas. Conforme se

pode ver nas tabelas 1, 2 e 3(Apêndice A) sendo na verdade parte da mesma tabela

aqui dividida em três partes apenas para facilitar a visualização, contendo uma

pequena amostra dos dados.

As quais foram avaliadas pelos especialistas e eliminadas os elementos

redundantes, inconsistentes e que não continham informações relevantes e úteis ao

processo de aquisição de conhecimento. Restaram então 10.024 linhas e 4 colunas.

Conforme se pode ver na tabela 4(Apêndice A) contendo uma pequena amostra dos

dados.

A rede SOM foi Implementada utilizando o Software Somine, que é um

aplicativo para mineração de dados exploratória, análise de cluster visual, perfil

estatístico, segmentação e classificação baseada em mapas auto-organizáveis

(SOM) e estatísticas clássicas, da empresa Viscovery.

38

A planilha gerada pelo Excel foi submetida ao Somine para normalização,

redução de dados, processamento, criação do Data Mart, criação da rede SOM

aquisição de dados e visualização.

O Data Mart foi implementado no aplicativo Somine durante o processo de

aquisição e normalização de dados e teve como objetivo e função principal

armazenar todos os dados e conhecimento adquirido durante o primeiro experimento

para posterior uso e novas consultas.

O SE foi modelado com o auxilio do ExSinta que é uma Shell usada para

geração automática de SEs baseada em linguagem DELPHI desenvolvida pelo LIA

de distribuição e uso livre.

Todos os softwares citados acima foram testados em um notebook rodando o

Windows 7 professional sp1, e implementados em ambiente cliente servidor

Windows server 2008 e clientes Windows Xp sp3

3.3 Parâmetro dos experimentos

3.3.1 Parâmetros do Data Mart.

Para a criação da Data Mart que foi a primeira fase do processo da criação da

Rede SOM a partir da interface do Somine foi feito a importação dos dados da

planilha Excel.

O Data Mart foi criado a partir do seguinte arquivo: 24 11 2002 a 19 01 2010 OS

Exportadas 6ª limpeza amostra b.xls

Foram importado 10.047 registros na tabela (tabela 1) abaixo. Vê-se os atributos

que foram incluídos no Data Mart:

39

No. Attribute Type Key Formula Description Original Name

1 Descr_Equipa Text (20)

2 MotivoSolic Text (103)

3 Diagnóstico Text (178)

4 Serv_exec Text (248)

Tabela 1 - atributos do Data Mart criado pelo aplicativo Somine.

3.3.2 Parâmetros da rede SOM

No processo de criação do mapa de Kohonen: foi definidos os seguintes

Parâmetros:

Um mapa com 1000 nós e relação automática tamanho (31:31) foi treinado. A

programação de treinamento utilizada foi normal com tensão 0,5 e Compensação

correlação foi ativado.

3.3.3 Parâmetros de Sistema Especialista

A base de conhecimento do Sistema Especialista foi implementada em forma

de regras, num total de 18(APENDICE D). Essas regras de produção foram

produzidas no estilo SE... Então, com a possibilidade de inclusão de conectivos

lógicos, relacionando os atributos no escopo da base. Como padrão, O ExSinta

grava as bases de conhecimento geradas em arquivos *.BCM

3.4 Metodologia Experimental

No presente trabalho, a tarefa de aquisição de dados foi feita com a utilização da

técnica de rede Som principalmente pelo desconhecimento do numero de clusters, e

40

regras de associações que poderiam ser geradas, Os algoritmos que foram

utilizados nesta implementação são aqueles que visam implementar tarefas de

classificação e segmentação, resultando, com isto, na construção de modelos que

proporcionaram o agrupamento dos dados da base em classes, além da

segmentação em vários subgrupos ou clusters mais homogêneos.

Primeiramente os dados foram selecionados pré-processados com o uso do

aplicativo Excel em seguida os dados forma exportados com auxílio do aplicativo

Somine onde foram normalizados, transformados e exportados para um Data Mart

com o a extensão .dms. Os dados do Data Mart foram submetidos então à rede

SOM que gerou um mapa com três grandes cluster com fronteiras bem definida.

Cada um destes clusters foi então reprocessado em separado gerando ótimos

resultados. O segundo experimento foi todo o processo de implementação do SE a

partir dos dados extraídos com a rede SOM. Os dados foram então interpretados e

utilizado na construção do SE e padronização do atendimento ao usuário

A metodologia experimental foi dividida em duas partes: aquisição de

conhecimento e Implementação do SE.

3.4.1 -Primeira parte: Aquisição de Conhecimento

No presente trabalho após uma analise previa do material uma base extensa e

extremamente heterogênea disponível (planilhas Excel, base de dados Access,

documentos de texto Word e SQL) decidiu-se por uma abordagem utilizando o

método semiautomático para a normalização da base com aplicação de uma RNA

do tipo SOM para a automatização na extração das variáveis, padrões e aquisição

de conhecimento, a tarefa de aquisição de dados foi feita com a utilização da técnica

de rede Som principalmente pelo desconhecimento do numero de clusters, e regras

de associações que poderiam ser geradas, Os algoritmos que foram utilizados nesta

implementação são aqueles que visam implementar tarefas de classificação e

segmentação, resultando, com isto, na construção de modelos que proporcionaram

41

o agrupamento dos dados da base em classes, além da segmentação em vários

subgrupos ou clusters mais homogêneos e seguiu as seguintes etapas:

1) Pré-processamento em Excel

Toda a base de dados foi exportada, e pré-processada em uma única planilha

Excel resultando uma estrutura contendo 11413 linhas e 22 colunas. Conforme se

pode ver nas tabelas 1, 2 e 3(APÊNDICE A) sendo na verdade parte da mesma

tabela aqui dividida em três partes apenas para facilitar a visualização, contendo

uma pequena amostra dos dados. As quais foram avaliadas pelos especialistas e

eliminadas os elementos redundantes, inconsistentes e que não continham

informações relevantes e uteis ao processo de aquisição de conhecimento.

Restaram então 10024 linhas e 4 colunas. Conforme se pode ver na tabela

4(APÊNDICE A) contendo uma pequena amostra dos dados.

2) Importação, normalização, processamento dos dados, criação do Data Mart

Para a criação da Data Mart a partir da interface do Somine foi feito a

importação da planilha, definido as colunas com os tipos de atributos (type of

atributes), e rotulo(atribute names) de cada coluna a ser exportada para o Data

Mart. Em seguida selecionou-se o key attribut (atributo chave) ou atributo de decisão

para o processo de classificação no caso o escolhido foi “equipamento tipo”

Uma vez importado os dados pelo Viscovery o próximo passo foi à definição

dos valores nominais (nominal Values) e os Alias, ou seja, uma padronização e

maior generalização na escrita da base de dados até porque ao longo de 10 anos e

vindo de uma base tão heterogênea escrita por muitas pessoas e sem um padrão

definido se usa muitas palavras para se descrever a mesma coisa então precisamos

tratar a base, por exemplo ” pc, Pc, PC, computador, Computador, COMPUTADOR,

cpu , Cpu, CPU, maquina Maquina, MAQUINA, gabinete, Gabinete, GABINETE ,

“estão se referindo a mesma coisa é ai onde entra o uso de Alias(apelido) coloca-se

todos estes valores dentro de um único nominal Values como por exemplo; CPU

diminuindo assim o ruído(sujeira) e aumentando a consistência dos dados.

42

Sendo que esta foi uma fase muito importante e extremamente demorada e

levou por volta de 50% do tempo do projeto como um todo Finalizado este processo

toda a base foi normalizada e pronta os dados exportados para o Data Mart com a

extensão dms.

3) Criação do Mapa de Kohonen utilizando o Somine

Para a criação do modelo a ser trabalhado primeiro foi escolhido o espaço

amostral no nosso caso 100% da base, definido a priorização dos atributos no caso

especifico peso 1 para todos os atributos.

Finalmente para a definição dos parâmetros do mapa de Kohonen foram

definidos os seguintes Parâmetros: Formato automático do mapa (Automatic map

format), Tamanho do mapa (Map Size): numero de nós 1000 (Number of nodes),

relação75(RATIO), treinamento normal (training Schedule), tensão 0.5 (tension).

A rede SOM gerou um mapa com três clusters bem definidos A1

Computador, A2 Impressora e A3 Rede e periféricos.

Com os dados gerados foi feito todo um novo processo de clusterização da

seguinte forma: Os clusters gerados “A1 Computador”, “A2 Impressora“ e “A3 Rede

e periféricos”. Foram reprocessados.

Para o processamento de cada um destes agrupamentos desta vez foi

escolhido definido as colunas com os tipos de atributos (type of atributes), e rotulo

(atribute names) de cada coluna a ser exportada foram os seguintes: “solução

encontrada”, “Solicitação” e “Diagnostico”. Em seguida selecionou-se o key attribut

(atributo chave) ou atributo de decisão para o processo de classificação no caso o

escolhido foi “solução encontrada”.

Os agrupamentos foram processados um de cada vez e os resultados foram

bastante próximos dos esperados e confirmados em testes práticos e a partir da

expertise do técnico especialista.

43

3.4.2 Segundo experimento: Implementação do Sistema Especialista

O segundo experimento foi todo o processo de implementação do SE a partir

dos dados extraídos com a rede SOM.

Os dados foram interpretados e utilizado na construção do SE e padronização

do atendimento ao usuário, e seguiu as seguintes fases:

Conceituação: nesta fase foi definido como a informação extraída a partir da

rede SOM será usada e como poderá ser representada na base de conhecimento;

Formalização: nesta fase foi transferido o conhecimento adquirido para

representação na base de conhecimento, a modelagem da aquisição do

conhecimento, em um sistema com base de regras para tal foi utilizado a Shell

ExSinta , o conhecimento foi organizado em forma de regras. Neste momento o

hardware e o software a ser utilizados também foram testados.

Testes: nesta fase foram feito os testes no sistema através da simulação de

situações reais do dia a dia do SD. Os resultados foram avaliados e validados pelos

especialistas e todos os componentes revisados.

Implementação: neste estagio foi feito a Implantação do SE em ambiente de

produção propriamente dito, ou seja, em uso dentro do SD.

3.4.2.1 Implementando O Sistema Especialista

O Sistema Especialista no SD de um Hospital Publico para auxiliar o técnico

especialista e o analista de SD na padronização da resolução de problemas foi

gerado com o uso do Shell ExSinta, que utiliza regras de produção para modelar o

conhecimento humano.

A base de conhecimento foi gerada a partir da base de dados do Hospital

Publico. A partir dos dados gerados pela rede Som pode-se notar a correlação entre

os atributos. Além de gerar um mapa SOM de frequência por tipo de atendimento e

44

também a partir do range de frequência foi possível levantar medidas estatísticas

que determinou o quanto cada tipo de variável se repetiu no sistema e seu grau de

importância na hora de determinar os goals para as definições de regras do SE.

O aplicativo gerou ainda um relatório detalhado com todas as variáveis

necessárias para alimentar o SE. Após processo de aquisição e extração de dados

pelo aplicativo Somine utilizando rede SOM. e a expertise do especialista.

O primeiro passo para a criação do SE foi à inserção das variáveis adquiridas

com a rede SOM para a base de conhecimento do ExSinta este processo teve que

ser totalmente manual, Uma vez que todas as variáveis utilizadas e todos os seus

respectivos valores, faram criados podermos passar para a próxima etapa que é

criar regras

O objetivo de uma consulta a um SE é encontrar a resposta para um

determinado problema (goal), os “problemas” são representados por variáveis. e é

necessário definir quais são as variáveis (chamadas variáveis objetivo)que irão

controlar o modo como à máquina de inferência se comporta.(SAVARIS,2002).

O Expert SINTA utiliza regras de produção para modelar o conhecimento

humano, o que o torna ideal para problemas de seleção, no qual uma determinada

solução deve ser atingida a partir de um conjunto de seleções. (SAVARIS 2002).

A base de conhecimento foi implementada em forma de regras, num total de

18 (APÊNDICE D). Essas regras de produção foram produzidas no estilo SE...

Então, com a possibilidade de inclusão de conectivos lógicos, relacionando os

atributos no escopo da base. Como padrão, O ExSinta grava as bases de

conhecimento geradas em arquivos *.BCM

45

3.5 Resumo do Capitulo

Neste capitulo foi abordado: A metodologia aplicada, a revisão bibliográfica dos

temas relacionados, O passo a passo da metodologia experimental, hardware,

softwares, técnicas e experimentos realizados.

Também foram abordados a sequencia e descrição dos experimentos, os

processos da aquisição de dados e conhecimento. Desde a escolha das bases de

dados utilizadas para a extração, pré-processamentos, exportação e normalização

de dados para uma base de dados estruturada e solida até o processo de aquisição

da informação a partir dos dados tratados utilizando técnicas de IA especificamente

RNA do tipo SOM para a visualização e transformação destas informações em

conhecimentos utilizando-se a técnica de IA Sistemas Especialistas na criação da

ferramenta e da base de conhecimento moldada com o auxilio da Shell ExSinta.

46

4 APRESENTAÇÃO DOS RESULTADOS E DISCUSSÃO

Neste capitulo aborda-se os resultados alcançados a partir dos experimentos

com a rede SOM e com o SE e ainda uma analise comparativa entre os resultados

alcançados e os resultados esperados. Esta analise é feita tomando como base a

padronização no atendimento do SERVICE DESK no hospital publico.

4.1 Resultados do primeiro experimento (Aquisição de Conhecimento)

O aplicativo Somine normalizou os dados, toda a base normalizada e

estruturada foi exportada para o Data Mart com a extensão .dms .

A rede SOM gerou o mapa ilustrado na figura 2, que mostra os clusters do

atributo (tipo de equipamento) gerados pela SOM: A1 Computador, A2 Impressora e

A3 Rede e periférico

Figura 2 - Clusters rotulados gerados pela rede SOM (Atributo tipo de equipamento).

47

Na figura 3 é possível avaliar a frequência de cada tipo de chamado a partir

desta visualização dos dados contidos na base de dados e na expertise dos

Especialistas do SD.

Houve a necessidade de um novo processo de clusterização para extração de

dados. Os clusters gerados “A1 Computador”, “A2 Impressora“ e “A3 Rede e

periféricos” foram reprocessados.

Figura 3 - Taxa de frequência gerada pela rede SOM.

Na figura 4 pode-se ver o novo mapa gerado pela rede som para redes e

periféricos.

48

Figura 4 - Clusters rotulados gerados pela rede SOM (Atributo tipo de equipamento - redes e

periféricos).

A partir dos dados gerados pela rede Som pode-se notar a correlação entre

os atributos, sendo que quanto mais próximo de 1 por exemplo 0,999 mais eficiente

o resultado e quanto menor este coeficiente menor a chance de este ser o resultado

aplicável por exemplo 0,335, conforme a figura 5.

B3

B1

B2

49

Figura 5 - Correlação entre os atributos.

Além de gerar um mapa SOM de frequência por tipo de atendimento sendo

estes dados de extrema importância na construção do SE (figura 6).

Figura 6 - Frequência por tipo de atendimento.

50

A partir do range de frequência foi possível levantar medidas estatísticas que

determinaram o quanto cada tipo de variável se repetiram no sistema e seu grau de

importância na hora de determinar os goals para as definições de regras do SE

(figuras 7, 8 e 9).

Figura 7 - Tabela de frequência atributo solução.

Figura 8 - Tabela de frequência atributo solicitação.

51

Figura 9 - Tabela de frequência atributo “Diagnóstico”.

A rede SOM também gerou automaticamente um mapa SOM para os

atributos encontrados; “solução encontrada”, “Solicitação” e “Diagnostico” com 19

clusters agrupando cada procedimento semelhante em um cluster especifico(figura

10) e após analise gerou um relatório escrito, conforme a figura 11.

Figura 10 - Mapa da rede SOM clusterizado por atributos.

52

Figura 11 - Amostra de atributos gerados.

O aplicativo gerou ainda um relatório detalhado com todas as variáveis,

nominals values, alias e processos utilizados durante todo o processo documentado

de forma ágil toda a pesquisa em formato HTML (apresentada de modo resumido no

APÊNDICE C).

4.2 Resultados do segundo experimento Implementação do Sistema

Especialista.

Neste tópico apresenta-se a interface do Sistema Especialista desenvolvido,

seus módulos e o seu funcionamento.

Ao iniciar o SE é apresentada uma tela inicial de boas vindas com o nome do

SE, a que se destina e nome dos Autores (figura 12).

Figura 12 - Tela de boas vindas do SE.

53

A escolha do nome “EXPER SOM SEAPA” deu-se devido à origem e uso do SE

Exper devido a Shell utilizada ExSinta, SOM que foi a técnica de RNA utilizada na

extração de informações e SEAPA que é a acrônimo do domínio de conhecimento

do SE Sistema Especialista de Apoio e Padronização de Atendimento

Para a execução do Sistema Especialista, o técnico especialista ou analista

deve escolher qual o tipo de solicitação (consulta) que ele deseja realizar ao SE, é

possível consultar uma ou mais solicitações simultaneamente, conforme pode ser

observado nas figuras 13 e 14.

Figura 13 - SD apoio de rede.

54

Figura 14 - SD Computadores e Serviços de TI.

Em seguida, após a escolha do tipo de solicitações, respondem-se as

perguntas existentes até que as premissas do SE tenha sido alcançadas então o

sistema expõe a resposta à solicitação (Figura 15).

Figura 15 - Consulta realizada no SE referente à consulta falha de rede.

Pode-se também observar como o sistema exibe o resultado para uma

consulta realizada na base de conhecimento.

A figura 16 mostra todas as regras do sistema especialista. Essa guia, ”O

Sistema”, é de grande importância, pois assim analista e o especialista podem

55

analisar como o sistema chegou ao diagnóstico apresentado, observando quais

regras foram satisfeitas e quais foram rejeitadas.

Figura 16 - Sistema de uma consulta realizada no SE.

4.3 Discussão dos resultados

O SE foi testado no SD alcançando êxito e foi validado pelos especialistas e

analistas. Foi implementado e encontra-se já em ambiente de produção, ou seja,

sendo utilizado na padronização no atendimento do SD no Hospital Publico.

A partir dos estudos e levantamentos feitos, em cima da base de dados já

normalizada utilizando rede SOM além de se criar um Sistema especialista de Apoio

56

ao técnico e ao analista do SD conseguiu-se levantar e determinar os seguintes

pontos do setor do SD:

-montar um plano estratégico que envolveu desde a renovação de parte do

parque de máquinas (microcomputadores, monitores, switches gerenciáveis,

impressoras locais por impressora de grande porte), sendo que no caso das

impressoras todas as impressoras locais foram substituídas por impressoras de

rede.

-padronizar o atendimento ao usuário do SD do hospital publico na região

periférica da Cidade de São Paulo, de modo a apoiar, padronizar e otimizar toda a

infraestrutura de serviço e atendimento.

-SD do tipo Solver (solucionador) que recebe, registra, classifica e priorizar os

chamados, tenta a solução imediata para encerrar o incidente.

- retenção do Conhecimento: parte do conhecimento dos analistas e

especialistas fica retido na base de conhecimento do SE.

-ausências com baixo impacto: Analistas com menos experiência, poderão

prestar atendimento ao cliente, ou seja, caso haja necessidade de algum analista se

ausentar poderá ser prontamente substituído com o mínimo de impacto ao SD e a

Instituição hospitalar.

-minimização dos problemas de comunicação: Os analistas podem agora

consultar a base de conhecimento do SE para tirar dúvidas dos usuários.

4.4 Resumo do Capitulo

Neste capitulo foi abordado: O resultado alcançado com os experimentos

aplicados na aquisição de conhecimento e implementação do SE em ambiente de

produção. Também se apresentou a interface do SE e batizou-se o mesmo com o

nome em caráter não definitivo de “Exper SOM SEAPA”. As discussões a respeito

dos resultados alcançados com os experimentos aplicados; foram discutidas e

avaliadas.

57

5 CONCLUSÃO

Neste trabalho foi possível estudar vários conceitos de TI, SD, IA com

enfoque no uso de técnicas de Rede SOM e Sistemas especialistas no Service Desk

de um hospital publico na região periférica da Cidade de São Paulo, de modo a

apoiar e otimizar toda a infraestrutura de serviço e atendimento.

O Service Desk é fundamental, pois centraliza as informações e suporte e o

Sistema Especialista desenvolvido em ExSinta tem se mostrado uma excelente

ferramenta de apoio, na aquisição, padronização e na utilização do conhecimento

adquirido.

Este trabalho permitiu também um melhor entendimento de uma importante

área na computação que é a Inteligência Artificial, mais especificamente RNAs, SOM

e Sistemas Especialistas, englobando seus conceitos e suas aplicabilidades. Além

de um estudo mais específico nas formas de aquisição e representação de

conhecimento, sobretudo Mapas de Kohonen e regras de produção.

Observou-se também que a ferramenta Expert SINTA Shell utilizada para

elaboração das regras se apresentou como sendo de enorme importância, pois

facilitou o desenvolvimento do SE, reduzindo assim tempo de implementação do

mesmo.

As regras de produção apresentaram-se como sendo de fácil de manipulação

e entendimento, pois seu objetivo de fazer deduções com base em regras

previamente armazenadas tornou a construção do sistema especialista mais

simples.

A diminuição de incidentes foi grande. Assim como foi possível melhorar

padronizar e reduzir o tempo no atendimento após a implantação do SE.

Houve grande ganho nos seguintes itens: maior qualidade do serviço,

otimização do tempo da equipe de suporte, melhor comunicação entre os analistas e

os usuários, maior produtividade da prestação de serviços;

58

O uso do SE no apoio ao atendimento alcançou o objetivo ao padronizar o

cadastro de casos, a forma de atendimento e o tempo de resolução de problemas

foram reduzidos. O uso do SE aumentou a eficácia do analista e do especialista na

tomada de decisão.

A continuidade do uso do SE dentro do hospital público se dá nas equipes de

analistas do 1º e 2º Nível que já estão em sintonia com os procedimentos, e a nova

forma de atendimento e rotina do setor.

A continuidade da pesquisa se dará no uso da técnica denominada Raciocínio

Baseado em casos para que o processo de aquisição e utilização de dados e

transformação deste em conhecimento torne-se ainda mais automatizada,

independente do especialista, e com regras mais flexíveis e adaptáveis a novos

problemas.

59

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XEXÉO G. MODELAGEM DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO: Da Análise de Requisitos ao

Modelo de Interface - Copyright © 2006 Geraldo Xexéo. Este documento está licenciado sob a

Creative Commons Atribuição-Uso Não-Comercial-Não a obras derivadas 2.0 Brasil.

64

FOLHA DE APROVAÇÃO DO TCC





ARTIFICIAL

Trabalho de Conclusão de Curso, apresentado a Universidade Nove de Julho como

requisito parcial para obtenção do grau de Bacharel Sistemas de Informação, sob a

orientação do Prof. Dr. Renato José Sassi.

Data: ____/____/____

____________________________________________

Assinatura do professor orientador

OBSERVAÇÕES: _____________________________________________________

___________________________________________________________________

___________________________________________________________________

___________________________________________________________________

___________________________________________________________________

65

Setor

Origem

DAT A

_OS

T roca

_

insum

o

Motivo

SolicRetirou

No

Loca lDiagnóstico

TIC-HGSM 26/03/2004 FALSO PRESENÇA VÍRUS. FALSO FALSO VÍRUS INVASOR NO EXPLORER E.XE

TIC-HGSM 08/04/2004 FALSO Atualização de SO Windows 2000 VERDADEIRO FALSO

TIC-HGSM 22/06/2004 FALSO Não segura energia, desligando equipamentos conectados a ele. FALSO FALSO Bateria gasta

TIC-HGSM 29/06/2004 FALSO DESCONECTAR MÁQUINA DA REDE, IP BLOQUEADO PELO INTRAGOV. FALSO FALSO VÁRIOS SITES DE COMPRAS, E MÚLTIPLOS ACESSOS PASSIVEIS DE GERAR TRÁFEGO EM REDE.

TIC-HGSM 27/07/2004 FALSO MICRO DESLIGADO COM MENSAGEM FALSO FALSO PROVÁVEL PRESENÇA DO SASSER, COM 15 ATUALIZAÇÕES A FAZER.

TIC-HGSM 27/07/2004 FALSO MUDANCA DE HD PARA SERVIDOR INTRAGOV. FALSO FALSO TROCA DA HD ORIGINAL P/ UMA DE 80GB P/ SERVIDOR INTRAGOV. A SEI DA SES CONFIGURA P/ LINUX E INTERNET C/ FIRCWAL.

TIC-HGSM 10/08/2004 FALSO IMPRESSORA FALSO FALSO CABO SOLTO NA CPU

TIC-HGSM 13/08/2004 FALSO INSTALAÇÃO DE PONTO REDE LÓGICA. INSTALAÇÃO DE NO BREAK. FALSO FALSO

TIC-HGSM 23/08/2004 FALSO REGULARIZAÇÃO AO SERVIDOR SERV + AJUSTE FALSO FALSO SASSER VIRUS, APLICATIVOS GERANDO ERRO DE LOG, SERVIDOR SERV.

TIC-HGSM 26/08/2004 FALSO COMPUTADOR NÃO LIGA FALSO VERDADEIRO FONTE QUEIMADA

TIC-HGSM 04/10/2004 FALSO IMPRESSORA FALSO FALSO ATOLAMENTO PAPEL.

TIC-HGSM 18/02/2005 FALSO INSTALAR COMPUTADOR DOADO P/HEMOCENTRO VERDADEIRO FALSO IDENTIFICAR O COMPUTADOR, INICIAR IP, INCLUIR USUÁRIO,INSTALAR

TIC-HGSM 17/07/2005 FALSO INSTALAÇÃO DE COMP. NOVO E RETIRADA DO EXISTENTE DO SETOR FALSO FALSO INSTALAR COMP. NOVO

TIC-HGSM 19/08/2005 FALSO INSTALAÇÃO DE COMP. NOVO E RETIRADA DO EXISTENTE DO SETOR. VERDADEIRO FALSO INSTALAR COMP.NOVO

TIC-HGSM 05/09/2005 FALSO INSTALAR DATASHOW ÀS 10:00 H PREGÃO NO ANFITEATRO VERDADEIRO FALSO

TIC-HGSM 05/12/2005 FALSO TROCA DE MONITOR DE VÍDEO FALSO FALSO

TIC-HGSM 05/12/2005 FALSO ALOCAÇÃO DE MONITOR DE VÍDEO FALSO FALSO troca de monitor de vídeo

TIC-HGSM 05/12/2005 FALSO ALOCAÇÃO DE MONITOR DE VÍDEO FALSO FALSO TROCA DE MONITOR DE VÍDEO

TIC-HGSM 16/05/2009 FALSO Impressora não funciona. VERDADEIRO FALSO aconteceu um erro de impressão vindo do computador labor 1.

APENDICES

APÊNDICE A–TABELAS GERADAS PELO EXCEL.

Tabela 1 (Amostra da planilha gerada) primeira parte

Tabela 2(Amostra da planilha gerada) segunda parte

Setor

Origem

DAT A

_OS

T roca

_

insum

o

Motivo

SolicRetirou

No

Loca lDiagnóstico

TIC-HGSM 26/03/2004 FALSO PRESENÇA VÍRUS. FALSO FALSO VÍRUS INVASOR NO EXPLORER E.XE

TIC-HGSM 08/04/2004 FALSO Atualização de SO Windows 2000 VERDADEIRO FALSO

TIC-HGSM 22/06/2004 FALSO Não segura energia, desligando equipamentos conectados a ele. FALSO FALSO Bateria gasta

TIC-HGSM 29/06/2004 FALSO DESCONECTAR MÁQUINA DA REDE, IP BLOQUEADO PELO INTRAGOV. FALSO FALSO VÁRIOS SITES DE COMPRAS, E MÚLTIPLOS ACESSOS PASSIVEIS DE GERAR TRÁFEGO EM REDE.

TIC-HGSM 27/07/2004 FALSO MICRO DESLIGADO COM MENSAGEM FALSO FALSO PROVÁVEL PRESENÇA DO SASSER, COM 15 ATUALIZAÇÕES A FAZER.

TIC-HGSM 27/07/2004 FALSO MUDANCA DE HD PARA SERVIDOR INTRAGOV. FALSO FALSO TROCA DA HD ORIGINAL P/ UMA DE 80GB P/ SERVIDOR INTRAGOV. A SEI DA SES CONFIGURA P/ LINUX E INTERNET C/ FIRCWAL.

TIC-HGSM 10/08/2004 FALSO IMPRESSORA FALSO FALSO CABO SOLTO NA CPU

TIC-HGSM 13/08/2004 FALSO INSTALAÇÃO DE PONTO REDE LÓGICA. INSTALAÇÃO DE NO BREAK. FALSO FALSO

TIC-HGSM 23/08/2004 FALSO REGULARIZAÇÃO AO SERVIDOR SERV + AJUSTE FALSO FALSO SASSER VIRUS, APLICATIVOS GERANDO ERRO DE LOG, SERVIDOR SERV.

TIC-HGSM 26/08/2004 FALSO COMPUTADOR NÃO LIGA FALSO VERDADEIRO FONTE QUEIMADA

TIC-HGSM 04/10/2004 FALSO IMPRESSORA FALSO FALSO ATOLAMENTO PAPEL.

TIC-HGSM 18/02/2005 FALSO INSTALAR COMPUTADOR DOADO P/HEMOCENTRO VERDADEIRO FALSO IDENTIFICAR O COMPUTADOR, INICIAR IP, INCLUIR USUÁRIO,INSTALAR

TIC-HGSM 17/07/2005 FALSO INSTALAÇÃO DE COMP. NOVO E RETIRADA DO EXISTENTE DO SETOR FALSO FALSO INSTALAR COMP. NOVO

TIC-HGSM 19/08/2005 FALSO INSTALAÇÃO DE COMP. NOVO E RETIRADA DO EXISTENTE DO SETOR. VERDADEIRO FALSO INSTALAR COMP.NOVO

TIC-HGSM 05/09/2005 FALSO INSTALAR DATASHOW ÀS 10:00 H PREGÃO NO ANFITEATRO VERDADEIRO FALSO

TIC-HGSM 05/12/2005 FALSO TROCA DE MONITOR DE VÍDEO FALSO FALSO

TIC-HGSM 05/12/2005 FALSO ALOCAÇÃO DE MONITOR DE VÍDEO FALSO FALSO troca de monitor de vídeo

TIC-HGSM 05/12/2005 FALSO ALOCAÇÃO DE MONITOR DE VÍDEO FALSO FALSO TROCA DE MONITOR DE VÍDEO

TIC-HGSM 16/05/2009 FALSO Impressora não funciona. VERDADEIRO FALSO aconteceu um erro de impressão vindo do computador labor 1.

66

Serv_

exec

T roca

PeçaCheckout T écnico

Data

Entregacont

Va lor

serviço

BACK UP DE DOUMENTO E ARQUIVO PARA FORMATAÇÃO DA CPU. INSTALAÇÃO DO SISTEMA OPERACIONAL. WIN 2000. INSTALAÇÃO DO NORTON ANTÍ-VÍRUS+ATUALIZAÇÃO UP DATE ATUALIZAÇÃO WINDOWS UP.DATE.FALSO Em funcionamento Total JOÃO 26/03/2004 1 0

ATUALIZAÇÃO WINDOWS 2000 FALSO Em funcionamento Total JOÃO 08/04/2004 1 0

FALSO 22/06/2004 1 0

DESCONNECTADO O CABO DE REDE. LOGON P/ ADMINISTRADOR SEM SENHA. ORIENTADO P/ NÃO ULTILIZAR INTERNET DISCADA, RETIRADA TEMPORÁRIAMENTE DA CONFIGURAÇÃO DE INTERNET.FALSO Em funcionamento Total CRISTINA 29/06/2004 1 0

ATUALIZADO. FALSO Em funcionamento Total CARLOS 27/07/2004 1 0

TROCA DE HD DE 40 POR 1 HD DE 80 GB. SEM SISTEMA OPERCIONAL. ACRESCIMO DE 1 PLACA DE REDE. PCI.VERDADEIRO 27/07/2004 1 0

ENCAIXADO NO LUGAR VERDADEIRO Em funcionamento Total João 10/08/2004 1 0

INSTALAÇÃO DE PONTO DE REDE LÓGICA/CONFIGURAÇÃO DE IP INSTALAÇÃO DE PANDA ANTÍVIRUS/ATUALIZAÇÃO S O INSTALAÇÃO DE NO BREAK.FALSO Em funcionamento Total DENIS,CARLOS 13/08/2004 1 0

INSTALAÇÃO + ATUALIZAÇÃO S O + INST APLICATIVOS ATUZALIÇÃO SERVIDOR SERV, INTERNET INTRAGOV.FALSO Em funcionamento Total CARLOS 23/08/2004 1 0

TROCA DE FONTE. VIRADO PARA SERV, INSTALADO PANDA ANTIVÍRUS VERDADEIRO Em funcionamento Total DENIS 26/08/2004 1 0

DEIXADO SAIDA PAPEL BANDEJA INFERIOR. FALSO Em funcionamento Total JOÃO 04/10/2004 1 0

ID: BCOSANGUE, CRIADO IP: 192.16.1.34, INCLUSO USUÁRIO. INSTALADO PANDA AV, OFFICE 2000, AD-WARE, WIN ZIP, INSTALAO IMPRESSORA LEXMARK OPTRA 310 COMO LOCAL. COMPUTADOR EM GARANTIA DE SOFTWARE DE S.O. E CPU ATÉ 05/01/2006 PELO FABRICANTE POSITIV.,FALSO Em funcionamento Total CRISTINA/CARLOS 18/02/2005 1 0

IINSTALADO COMP. NOVO COM TECLADO E MOUSE. VERDADEIRO Em funcionamento Total DENIS 17/07/2005 1 0

INSTALADO COMP. NOVO+ HD 60GB BACKUP/512 MEMÓRIA FALSO Em funcionamento Total 19/08/2005 1 0

INSTALADO FALSO Em funcionamento Total CARLOS 05/09/2005 1 0

TROCADO MONITOR TECHMEDIA POR MONITOR MARCA LG. VERDADEIRO Em funcionamento Total DENIS 05/12/2005 1 0

SUBSTITUIÇÃO DO MONITOR DE VÍDEO EXISTENTE FALSO Em funcionamento Total fernando 05/12/2005 1 0

SUBSTITUIÇÃO DO MONITOR DE VÍDEO EXISTENTE FALSO Em funcionamento Total fernando 05/12/2005 1 0

cancelamento da impressão com erro. FALSO 1- Em Funcionamento flávio 16/05/2009 1 0

Descr_Equipa MotivoSolic Diagnóstico Serv_exec

NO BREAK

Não segura energia, desligando equipamentos

conectados a ele. Bateria gasta suBSTITUIÇÃO De equipamento

COMPUTADOR PENTIUM 4 1.8 GHZ MICRO DESLIGADO COM MENSAGEM

PROVÁVEL PRESENÇA DO SASSER,

COM 15 ATUALIZAÇÕES A FAZER. ATUALIZADO.

COMPUTADOR PENTIUM 4 1.7 GHZ MUDANCA DE HD PARA SERVIDOR INTRAGOV.

TROCA DA HD ORIGINAL P/ UMA DE 80GB

P/ SERVIDOR INTRAGOV. A SEI DA SES CONFIGURA P/

LINUX E INTERNET C/ FIRCWAL.

TROCA DE HD DE 40 POR 1 HD DE 80 GB. SEM SISTEMA OPERCIONAL

. ACRESCIMO DE 1 PLACA DE REDE. PCI.

COMPUTADOR PENTIUM 4 1.8 GHZ REGULARIZAÇÃO AO SERVIDOR SERV + AJUSTE

SASSER VIRUS,

APLICATIVOS GERANDO ERRO DE LOG,

SERVIDOR SERV.

INSTALAÇÃO + ATUALIZAÇÃO S O + INST APLICATIVOS

ATUZALIÇÃO SERVIDOR SERV,

INTERNET INTRAGOV.

IMPRESSORA LASERJET IMPRESSORA ATOLAMENTO PAPEL. DEIXADO SAIDA PAPEL BANDEJA INFERIOR.

COMPUTADOR PENTIUM 4 2.2 GHZ

INSTALAÇÃO DE COMP. NOVO

E RETIRADA DO EXISTENTE DO SETOR INSTALAR COMP. NOVO IINSTALADO COMP. NOVO COM TECLADO E MOUSE.

MONITOR DE VÍDEO TELAPLANA 17' ALOCAÇÃO DE MONITOR DE VÍDEO TROCA DE MONITOR DE VÍDEO SUBSTITUIÇÃO DO MONITOR DE VÍDEO EXISTENTE

IMPRESSORA laserjet monocromatica Impressora não funciona.

aconteceu um erro de impressão

vindo do computador labor 1. cancelamento da impressão com erro.

Tabela 3(Amostra da planilha gerada) terceira parte:

Tabela 4 (Amostra da planilha) gerada após pré-processamento

67

C 1: B1 C 2: B2 C 3: B3

0

0,05

0,1

0,15

0,2

0,25

0,3

0,35

0,4

0,45

0,5

0,55

0,6

0,65

0,7

0,75

solicitação: Rede logica ponto sem sinalsolicitação: Não carrega e nem mantem cargasolicitação: Sinal sonoro e luzes piscandosolicitação: Instalação de equipamento de rede sw itchsolicitação: Alocação de No Breaksolicitação: 'Não liga solicitação: Plugue da tomada do cabo de rede esta quebradosolicitação: REDE LOGICA Novo ponto de rede

solicitação: Catraca parou de funcionar solicitação: Alocação Leitor de codigo de Barrassolicitação: Curto circuito no No BreakDiagnostico: cabo rompido Diagnostico: Não esta carregandoDiagnostico: Necessário Ponto de redeDiagnostico: Não liga Diagnostico: Perda de conexão com a rede por queda de energia

Diagnostico: Necessario para poteção de dados e equipamentosDiagnostico: Equipamento queimado Diagnostico: Necessidade funcionalDiagnostico: Interruptor com problemasDiagnostico: queda de disjuntorDiagnostico: Equipamento queimado (hub de 8 portas )Diagnostico: Cabo de rede desconectadoDiagnostico: CABO DESCONECTADO

Diagnostico: Não recebe força da rede eletricaDiagnostico: Quando volta a força continua usando a bateriaSolução: 3º nivel manutenção externaSolução: Instalado ponto de redeSolução: Alocado equipamentoSolução: comunicado manutençãoSolução: Substituição de equipamento SWITCH Solução: Alocação de equipamento SWITCH

Solução: Trocado interruptor Solução: Troca de ambos RJ Solução: Trocado fusival de 3ASolução: verif icar e conectar cabos de alimentação

APÊNDICE B–DADOS GERADOS PELO SOMINE: durante criação e

processamento do Data Mart e da Rede SOM.

Gráfico gerado pelo aplicativo Somine

68

Amostra de dados extraídos e estatísticas.

69

Attribute1 Attribute2 Correlation

Diagnostico: CABO DESCONECTADO

Solução: verificar e conectar cabos de

alimentação 1

Diagnostico: Necessário para proteção de

dados e equipamentos solicitação: Alocação de No Break 1

Diagnostico: Necessidade funcional solicitação: Alocação Leitor de código de Barras 1

Diagnostico: queda de disjuntor solicitação: Catraca parou de funcionar 1

solicitação: Alocação de No Break


dados e equipamentos 1

solicitação: Alocação Leitor de código de Barras Diagnostico: Necessidade funcional 1

solicitação: Catraca parou de funcionar Diagnostico: queda de disjuntor 1

solicitação: Plugue da tomada do cabo de rede

esta quebrado Solução: Troca de ambos RJ 1

Solução: Troca de ambos RJ


esta quebrado 1

Solução: verificar e conectar cabos de

alimentação Diagnostico: CABO DESCONECTADO 1

Diagnostico: Não esta carregando solicitação: Sinal sonoro e luzes piscando 0,8621

solicitação: Sinal sonoro e luzes piscando Diagnostico: Não esta carregando 0,8621

Diagnostico: cabo rompido


esta quebrado 0,8083

Diagnostico: cabo rompido Solução: Troca de ambos RJ 0,8083

Diagnostico: Interruptor com problemas solicitação: 'Não liga 0,8083

Diagnostico: Interruptor com problemas Solução: Trocado interruptor 0,8083

solicitação: 'Não liga Diagnostico: Interruptor com problemas 0,8083


esta quebrado Diagnostico: cabo rompido 0,8083

Solução: Troca de ambos RJ Diagnostico: cabo rompido 0,8083

Solução: Trocado interruptor Diagnostico: Interruptor com problemas 0,8083


dados e equipamentos Solução: Alocado equipamento 0,7993

Diagnostico: Perda de conexão com a rede por Solução: comunicado manutenção 0,7993

70

queda de energia

solicitação: Alocação de No Break Solução: Alocado equipamento 0,7993

Solução: Alocado equipamento


dados e equipamentos 0,7993

Solução: Alocado equipamento solicitação: Alocação de No Break 0,7993

Solução: comunicado manutenção

Diagnostico: Perda de conexão com a rede por

queda de energia 0,7993

solicitação: Instalação de equipamento de rede

switch Solução: Alocação de equipamento SWITCH 0,7319

Solução: Alocação de equipamento SWITCH


switch 0,7319

Diagnostico: Não esta carregando Solução: 3º nível manutenção externa 0,6862

Solução: 3º nível manutenção externa Diagnostico: Não esta carregando 0,6862

Diagnostico: Equipamento queimado Solução: Substituição de equipamento SWITCH 0,6851

Solução: Substituição de equipamento SWITCH Diagnostico: Equipamento queimado 0,6851

solicitação: 'Não liga Solução: Trocado interruptor 0,6463

Solução: Trocado interruptor solicitação: 'Não liga 0,6463

Diagnostico: Não liga solicitação: Não carrega e nem mantem carga 0,631

Diagnostico: Quando volta a força continua

usando a bateria solicitação: Não carrega e nem mantem carga 0,631

solicitação: Não carrega e nem mantem carga Diagnostico: Não liga 0,631

solicitação: Não carrega e nem mantem carga

Diagnostico: Quando volta a força continua

usando a bateria 0,631

Diagnostico: Equipamento queimado


switch 0,6274


switch Diagnostico: Equipamento queimado 0,6274

solicitação: Sinal sonoro e luzes piscando Solução: 3º nível manutenção externa 0,5916

Solução: 3º nível manutenção externa solicitação: Sinal sonoro e luzes piscando 0,5916

Diagnostico: Não recebe força da rede elétrica solicitação: 'Não liga 0,5659

solicitação: 'Não liga Diagnostico: Não recebe força da rede elétrica 0,5659

Diagnostico: Necessário Ponto de rede Solução: Alocação de equipamento SWITCH 0,5573

Solução: Alocação de equipamento SWITCH Diagnostico: Necessário Ponto de rede 0,5573

71

Diagnostico: Necessidade funcional Solução: Alocado equipamento 0,5538

Diagnostico: queda de disjuntor Solução: comunicado manutenção 0,5538

solicitação: Alocação Leitor de código de Barras Solução: Alocado equipamento 0,5538

solicitação: Catraca parou de funcionar Solução: comunicado manutenção 0,5538

Solução: Alocado equipamento Diagnostico: Necessidade funcional 0,5538

Solução: Alocado equipamento solicitação: Alocação Leitor de código de Barras 0,5538

Solução: comunicado manutenção Diagnostico: queda de disjuntor 0,5538

Solução: comunicado manutenção solicitação: Catraca parou de funcionar 0,5538


queda de energia solicitação: Rede logica ponto sem sinal 0,527

solicitação: Rede logica ponto sem sinal


queda de energia 0,527

solicitação: REDE LOGICA Novo ponto de rede Solução: Instalado ponto de rede 0,5071

Solução: Instalado ponto de rede solicitação: REDE LOGICA Novo ponto de rede 0,5071

Diagnostico: Necessário Ponto de rede Solução: Instalado ponto de rede 0,4855

Solução: Instalado ponto de rede Diagnostico: Necessário Ponto de rede 0,4855

Diagnostico: Não liga Solução: Trocado fusível de 3ª 0,4851

Solução: Trocado fusível de 3ª Diagnostico: Não liga 0,4851

solicitação: Rede logica ponto sem sinal Solução: Instalado ponto de rede 0,4526

Solução: Instalado ponto de rede solicitação: Rede logica ponto sem sinal 0,4526

Diagnostico: Não esta carregando solicitação: Curto circuito no No Break 0,4372

solicitação: Curto circuito no No Break Diagnostico: Não esta carregando 0,4372

Correlação entre atributos

72

APÊNDICE C–PROJETO: Relatório Service Desk.vsp Projeto criado

com Viscovery Somine 5.0.1 Build 2 934

Importação de Dados do arquivo: para a criação do Data Mart

O Data Mart foi criado pelo Viscovery Somine com a partir da importação do

seguinte arquivo: “24 11 2002 19 01 2010 um OS Exportadas 6 ª Amostra limpeza

b.xls”

Foi importado um total de 10.047 registros. Os atributo descritos na tabela 01

foram incluídos no Data Mart :

N. Atributo Tipo Chave Fórmula Descrição Nome original

1 Descr_Equipa Texto (20) X

2 MotivoSolic Texto (103)

3 Diagnóstico Texto (178)

4 Serv_exec Texto (248)

tabela 01- atributos do Data Mart Criado

Os atributos nominais foram definidos(tabela 02):

Attribute Value Alias ci re

MotivoSolic

Rede logica ponto sem sinal X

Não carrega e nem mantem carga

X

Sinal sonoro e luzes piscando X

Instalação de equipamento de rede switch

X

Alocação de No Break X

'Não liga X

Plugue da tomada do cabo de rede esta quebrado

X

REDE LOGICA Novo ponto de rede

X

73

Catraca parou de funcionar X

Alocação Leitor de código de Barras

X

Curto circuito no No Break X

Diagnóstico

Necessidade funcional X

Necessário expansão de rede logica

X

Necessário Ponto de rede X

Cabo de rede desconectado X

CABO DESCONECTADO X

Equipamento queimado X

Equipamento queimado (hub de 8 portas )

X

Não esta carregando X

Não liga X

Não recebe força da rede elétrica X

Perda de conexão com a rede por queda de energia

X

Quando volta a força continua usando a bateria

X

Necessário para proteção de dados e equipamentos

X

RJ do cabo que vai ao PC quebrado.

X

cabo rompido necessário substituição

X

queda de disjuntor X

Interruptor com problemas X

Serv_exec

3º nível manutenção externa X

Alocado equipamento X

Alocação de equipamento SWITCH

X

Substituição de equipamento SWITCH

X

comunicado manutenção X

Instalado ponto de rede X

74

Trocado interruptor X

Troca de ambos RJ x

Trocado fusível de 3ª x

verificar e conectar cabos de alimentação

x

ci ... case insensitive

re ... regular expression.

Tabela 02 normalização de dados

*pequena amostra dos dados incluindo apenas equipamentos rede e periférico

Um total 10.047 registros foram processados, normalizados e armazenados

no data mart “24 11 2002 19 01 2010 um OS Exportadas 6 ª Amostra limpeza b.dms”

Este Data Mart foi então escolhida para o processo de criação da Rede SOM. Para

tanto foi necessário definir prioridades e métodos de escala para cada atributo (

tabela 03).

No. Attribute Priority Scaling Minimum Maximum Mean Std.dev. Missing values

1 Descr_Equipa 1,00 Range 5 nominal values

0 (0,00%)

2 MotivoSolic 1,00 Range 49 nominal values

1 (0,01%)

3 Diagnóstico 1,00 Range 45 nominal values

869 (8,65%)

4 Serv_exec 1,00 Range 87 nominal values

0 (0,00%)

tabela 03 prioridade e estatísticas descritivas dos dados.

75

Com os dados já tratado do Data Mart inclusive definindo o nível de prioridade

dos atributos o aplicativo Viscovery treinou uma Rede SOM conforme descrito a

seguir.

Um mapa com 1000 nós e razão automático (31:31) foi treinado. A programação

de treinamento normal com tensão 0,5 foi usada. A Compensação da correlação foi

habilitada. E gerou a rede som com os seguintes segmentos (clusters) S1 S2 e S3

conforme tabela abaixo (tabela 04).

Os segmentos definidos foram os seguintes:

Segment Description Action Code

S 1 Computador A1

S 2 Impressora A2

S 3 Rede e periféricos A3

Tabela 04 segmentos da Rede SOM

O mapa foi salvo em D: \projeto tcc\material para data mining\rede som

analise SD\Service desk analizado.vsp

Os dados foram aplicadas ao modelo D:\projeto tcc\material para data

mining\rede som analise SD\Service desk analizado.vsp.

Na tabela abaixo se pode ver os atributos que foram aplicados ao modelo.

No. Attribute

1 Descr_Equipa

2 MotivoSolic

3 Diagnóstico

4 Serv_exec

Tabela 05 atributos aplicados no modelo.

76

A segmentação SOM-Ward-Clusters foi usado. A aplicação foi nomeada sd

experimento 01. O resultado foi Escrito e salvo em “D:\projeto tcc\material para data

mining\rede som analise SD\sd experimento 01.txt.”

Os segmentos S1, S2 E S3 foram exportados conforme tabela abaixo:

Segment Control group

S 1 60%

S 2 60%

S 3 60%

Tabela 06 segmentação

A aplicação sd experimento 01 do Data Mart foi nomeada e armazenada

como D:\projeto tcc\material para data mining\rede som analise SD\24 11 2002 a 19

01 2010 OS Exportadas 6ª limpeza amostra b2.dms

Para fazer a limpeza da Amostra foi escolhido o modelo D:\edquel\sistemas

de informação\projeto tcc\material para data mining\rede som analise

SD\auxiliary\VCm2.som.

Os resultados foram salvos no arquivo “D:\ projeto tcc\material para data

mining\rede som analise SD\sd experimento 01.txt”

Descr_Equipa foi selecionado como atributo-chave, Diagnóstico foi

selecionado como atributo participação, Serv_exec foi selecionado como atributo de

classificação estes atributos foram também lidos em: MotivoSolic gerando a tabela

abaixo:

No. Attribute Indicator

1 MotivoSolic: Alocação de No Break Mean

2 MotivoSolic: Curto circuito no No Break Mean

3 Diagnóstico: Perda de conexão com a rede por queda de energia Mean

4 Serv_exec: Trocado interruptor Mean

5 Diagnóstico: Não recebe força da rede elétrica Mean

77

6 Serv_exec: Alocação de equipamento SWITCH Mean

7 Serv_exec: verificar e conectar cabos de alimentação Mean

8 Diagnóstico: Necessário expansão de rede logica Mean

9 Serv_exec: Alocado equipamento Mean

10 MotivoSolic: Catraca parou de funcionar Mean

11 Diagnóstico: Equipamento queimado Mean

12 Diagnóstico: Não esta carregando Mean

13 Diagnóstico: Não liga Mean

14 Diagnóstico: Necessário para proteção de dados e equipamentos Mean

15 MotivoSolic: Rede logica ponto sem sinal Mean

16 MotivoSolic: Instalação de equipamento de rede switch Mean

17 Serv_exec: Instalado ponto de rede Mean

18 Diagnóstico: Necessidade funcional Mean

19 Diagnóstico: RJ do cabo que vai ao PC quebrado. Mean

20 Diagnóstico: Interruptor com problemas Mean

21 Diagnóstico: Quando volta a força continua usando a bateria Mean

22 MotivoSolic: 'Não liga Mean

23 Diagnóstico: Cabo de rede desconectado Mean

24 Serv_exec: Troca de ambos RJ Mean

25 MotivoSolic: REDE LOGICA Novo ponto de rede Mean

26 Serv_exec: Trocado fusível de 3ª Mean

27 MotivoSolic: Não carrega e nem mantem carga Mean

28 MotivoSolic: Sinal sonoro e luzes piscando Mean

29 MotivoSolic: Alocação Leitor de código de Barras Mean

30 Serv_exec: 3º nível manutenção externa Mean

31 MotivoSolic: Plugue da tomada do cabo de rede esta quebrado Mean

32 Diagnóstico: queda de disjuntor Mean

33 Serv_exec: comunicado manutenção Mean

*pequena amostra dos dados incluindo apenas equipamentos rede e periférico

Tabela 07 indicadores de desempenho do aplicativo

78

APÊNDICE D–PROJETO SISTEMA Especialista:descrição da base de

conhecimento do SE.

Base de conhecimento e códigos gerados do modulo redes e periféricos

Devido ao tamanho do código o modulo computadores não foi anexado SOBRE O SISTEMA ESPECIALISTA -- Nome: SD_Apoio -- Autores: Edquel, Patrícia -- Resumo: Sistema Especialista de apoio à decisão ao profissional de Service Desk Operador de maior precedência: conjunção Fator de confiança mínimo para aceitação de regra: 50 SOBRE OS ARQUIVOS Arquivo original: D:\EDQUEL\SISTEM~1\PROJET~1\DIVERSOS\REDELO~1.BCM O sistema não possui recursos de ajuda. ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------- VARIÁVEIS Motivo da solicitação Valores: Necessidade de expansão de rede Queda de força Não liga equipamento (no break ) Catraca parou de funcionar Alocação Leitor de código de Barras Sem energia na tomada Usuário Não acessa a rede nem faz login Não funciona equipamento de rede (switch) Curto circuito no No Break Tipo: multivalorada Diagnostico Necessário expansão de rede logica Valores: Necessário alocar switch para expandir rede logica? Necessário novo ponto de rede para expandir rede logica? Necessário roteador wireless para expansão da rede logica? Tipo:

79

multivalorada Diagnóstico Provável usuário Não acessa a rede nem faz login Valores: Perda de conexão com a rede por falha no switch (cabo de força desconectado) Perda de conexão com a rede por queda de energia Cabo de rede esta quebrado Perda da Conexão com a rede por queda de Domínio (servidor de rede inoperante) Perda de conexão com a rede por falha no switch (equipamento queimado) Plugue (rj45) do cabo de rede esta quebrado Plugue da tomada do cabo de rede esta desconectado Tipo: multivalorada Diagnostico falha comunicação com a catraca Valores: Servidor travado queda de energia catraca com falha no hardware local Tipo: multivalorada Diagnostico falha switch Valores: switch queimada cabo de rede ou força mal conectado No break queimado switch em curto circuito tomada de força sem energia Tipo: multivalorada falha comunicação com a catraca Valores: Queda de força Tipo: multivalorada Solução Proposta para falha de rede Valores: Comunicar a manutenção verificar e conectar cabos de alimentação Trocar ambos RJ Instalar nobreak Instalar novo ponto de rede Substituir switch e encaminhar o antigo para demex Reiniciar e verificar porque o servidor caiu e reiniciar todos os micros verificar e trocar cabos de rede(azul) verificar e conectar cabos de rede(azul) Instalar switch Substituir e encaminhar NO break antigo para manutenção Tipo:

80

multivalorada solução proposta para expansão de rede logica Valores: instalar equipamento SWITCH Alocação de equipamento No Break Instalar e configurar roteador instalar nova tomada de rede(femea rj45) Tipo: multivalorada OBJETIVOS Solução Proposta para falha de rede solução proposta para expansão de rede logica Diagnostico falha comunicação com a catraca falha comunicação com a catraca Diagnóstico Provável usuário Não acessa a rede nem faz login Diagnostico Necessário expansão de rede logica Diagnostico falha switch REGRAS Regra 1 SE Motivo da solicitação =usuário Não acessa a rede nem faz login E Diagnóstico Provável usuário Não acessa a rede nem faz login = Plugue da tomada do cabo de rede esta desconectado ENTÃO Solução Proposta para falha de rede = verificar e conectar cabos de rede(azul) CNF 100% Regra 2 SE Motivo da solicitação =usuário Não acessa a rede nem faz login E Diagnóstico Provável usuário Não acessa a rede nem faz login = Plugue (rj45) do cabo de rede esta quebrado ENTÃO Solução Proposta para falha de rede = Trocar ambos RJ CNF 100% Regra 3 SE Motivo da solicitação = usuário Não acessa a rede nem faz login E Diagnóstico Provável usuário Não acessa a rede nem faz login = Cabo de rede esta quebrado ENTÃO Solução Proposta para falha de rede = verificar e trocar cabos de rede (azul) CNF 100% Regra 4 SE Motivo da solicitação = usuário Não acessa a rede nem faz login E Diagnóstico Provável usuário Não acessa a rede nem faz login = Perda de conexão com a rede por queda de energia ENTÃO Solução Proposta para falha de rede = Instalar nobreak CNF 100% Solução Proposta para falha de rede = Comunicar a manutenção CNF 100%

81

Regra 5 SE Motivo da solicitação = usuário Não acessa a rede nem faz login E Diagnóstico Provável usuário Não acessa a rede nem faz login = Perda de conexão com a rede por falha no switch (equipamento queimado) ENTÃO Solução Proposta para falha de rede = Substituir switch e encaminhar o antigo para demex CNF 100% Regra 6 SE Motivo da solicitação = usuário Não acessa a rede nem faz login E Diagnóstico Provável usuário Não acessa a rede nem faz login = Perda de conexão com a rede por falha no switch (cabo de força desconectado) ENTÃO Solução Proposta para falha de rede = verificar e conectar cabos de alimentação CNF 100% Solução Proposta para falha de rede = verificar e conectar cabos de rede (azul) CNF 100% Regra 7 SE Motivo da solicitação = usuário Não acessa a rede nem faz login E Diagnóstico Provável usuário Não acessa a rede nem faz login = Perda da Conexão com a rede por queda de domínio (servidor de rede inoperante) ENTÃO Solução Proposta para falha de rede = verificar e conectar cabos de alimentação CNF 100% Solução Proposta para falha de rede = verificar e conectar cabos de rede (azul) CNF 100% Solução Proposta para falha de rede = Reiniciar e verificar porque o servidor caiu e reiniciar todos os micros CNF 100% Regra 8 SE Motivo da solicitação = Necessidade de expansão de rede E Diagnostico Necessária expansão de rede logica = Necessário novo ponto de rede para expandir rede logica? E Diagnostico Necessária expansão de rede logica = necessário alocar switch para expandir rede logica? E Diagnostico Necessária expansão de rede logica = necessário roteador wireless para expansão da rede logica? ENTÃO solução proposta para expansão de rede logica = Alocação de equipamento No Break CNF 100% Solução proposta para expansão de rede logica = instalar equipamento SWITCHCNF 100% Solução proposta para expansão de rede logica = instalar nova tomada de rede (femea rj45) CNF 100% Regra 9 SE Motivo da solicitação = Necessidade de expansão de rede E Diagnostico Necessária expansão de rede logica = Necessário novo ponto de rede para expandir rede logica?

82

E Diagnostico Necessária expansão de rede logica = necessário alocar switch para expandir rede logica? E Diagnostico Necessária expansão de rede logica = necessário roteador wireless para expansão da rede logica? ENTÃO solução proposta para expansão de rede logica = instalar nova tomada de rede (femea rj45) CNF 100% Regra 10 SE Motivo da solicitação = Necessidade de expansão de rede E Diagnostico Necessária expansão de rede logica = Necessário novo ponto de rede para expandir rede logica? E Diagnostico Necessária expansão de rede logica = necessário alocar switch para expandir rede logica? E Diagnostico Necessária expansão de rede logica = necessário roteador wireless para expansão da rede logica? ENTÃO solução proposta para expansão de rede logica = Alocação de equipamento No Break CNF 100% Solução proposta para expansão de rede logica = Instalar e configurar roteador CNF 100% Regra 11 SE Motivo da solicitação = não funciona equipamento de rede (switch) E Diagnostico falha switch = No break queimado E Diagnostico falha switch = switch em curto circuito E Diagnostico falha switch = switch queimado E Diagnostico falha switch = tomada de força sem energia E Diagnostico falha switch = cabo de rede ou força mal conectado ENTÃO Solução Proposta para falha de rede = verificar e conectar cabos de alimentação CNF 100% Solução Proposta para falha de rede = verificar e conectar cabos de rede (azul) CNF 100% Regra 12 SE Motivo da solicitação = não funciona equipamento de rede (switch) E Diagnostico falha switch = No break queimado E Diagnostico falha switch = switch em curto circuito E Diagnostico falha switch = switch queimado E Diagnostico falha switch = tomada de força sem energia E Diagnostico falha switch = cabo de rede ou força mal conectado ENTÃO Solução Proposta para falha de rede = Comunicar a manutenção CNF 100% Regra 13 SE Motivo da solicitação = não funciona equipamento de rede (switch) E Diagnostico falha switch = No break queimado E Diagnostico falha switch = switch em curto circuito E Diagnostico falha switch = switch queimado E Diagnostico falha switch = tomada de força sem energia

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E Diagnostico falha switch = cabo de rede ou força mal conectado ENTÃO Solução Proposta para falha de rede = Substituir switch e encaminhar o antigo para demex CNF 100% Regra 14 SE Motivo da solicitação = não funciona equipamento de rede (switch) E Diagnostico falha switch = No break queimado E Diagnostico falha switch = switch em curto circuito OU Diagnostico falha switch = switch queimado E Diagnostico falha switch = tomada de força sem energia E Diagnostico falha switch = cabo de rede ou força mal conectado ENTÃO Solução Proposta para falha de rede = Substituir switch e encaminhar o antigo para demex CNF 100% Regra 15 SE Motivo da solicitação = não funciona equipamento de rede (switch) E Diagnostico falha switch = No break queimado E Diagnostico falha switch = switch em curto circuito E Diagnostico falha switch = switch queimado E Diagnostico falha switch = tomada de força sem energia E Diagnostico falha switch = cabo de rede ou força mal conectado ENTÃO Solução Proposta para falha de rede = Substituir e encaminhar NO break antigo para manutenção CNF 100% Regra 16 SE Motivo da solicitação = Catraca parou de funcionar E Diagnostico falha comunicação com a catraca = catraca com falha no hardware local E Diagnostico falha comunicação com a catraca = Servidor travado E Diagnostico falha comunicação com a catraca = queda de energia ENTÃO Solução Proposta para falha de rede = Comunicar a manutenção CNF 100% Regra 17 SE Motivo da solicitação = Catraca parou de funcionar E Diagnostico falha comunicação com a catraca = catraca com falha no hardware local E Diagnostico falha comunicação com a catraca = Servidor travado E Diagnostico falha comunicação com a catraca = queda de energia ENTÃO Solução Proposta para falha de rede = Reiniciar e verificar porque o servidor caiu e reiniciar todos os micros CNF 100% Regra 18 SE Motivo da solicitação = Catraca parou de funcionar E Diagnostico falha comunicação com a catraca = catraca com falha no hardware local E Diagnostico falha comunicação com a catraca = Servidor travado E Diagnostico falha comunicação com a catraca = queda de energia

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ENTÃO Solução Proposta para falha de rede = Comunicar a manutenção CNF 100% ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Gerado com o Expert SINTA versão 1.1b (c) 1997 - Universidade Federal do Ceará Laboratório de Inteligência Artificial LIA/UFC -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------

CÓDIGOS INTERNOS DE BASE DE CONHECIMENTO SOBRE O SISTEMA

ESPECIALISTA

-- Nome:Sd_apoio -- Autores: Edquel, Patrícia. -- Resumo: Sistema Especialista de apoio à decisão ao profissional De Service Desk SOBRE OS ARQUIVOS Arquivo original: D:\EDQUEL\SISTEM~1\PROJET~1\DIVERSOS\REDELO~1.BCM O sistema não possui recursos de ajuda. -------------------------------------------------------------------------------- Variáveis - CÓDIGO, NOME 1, Motivo da solicitação 2, Diagnóstico Provável usuário Não acessa a rede nem faz login 3, Solução Proposta para falha de rede 4, Diagnostico Necessário expansão de rede logica 5, solução proposta para expansão de rede logica 6, Diagnostico falha switch 7, falha comunicação com a catraca 8, Diagnostico falha comunicação com a catraca Variáveis - NOME, CÓDIGO Motivo da solicitação, 1 Diagnostico Necessário expansão de rede logica, 4 Diagnóstico Provável usuário Não acessa a rede nem faz login, 2 Diagnostico falha comunicação com a catraca, 8 Diagnostico falha switch, 6 Falha comunicação com a catraca, 7

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Solução Proposta para falha de rede, 3 Solução proposta para expansão de rede logica, 5 Valores - CÓDIGO, NOME, CÓDIGO DA VARIÁVEL, POSIÇÃO 1, necessário roteador wireless para expansão da rede logica?, 4, 3 2, Alocação Leitor de código de Barras, 1, 9 3, Plugue da tomada do cabo de rede esta desconectado, 2, 1 4, Cabo de rede esta quebrado, 2, 2 5, Plugue (rj45) do cabo de rede esta quebrado, 2, 3 6, Perda de conexão com a rede por queda de energia, 2, 4 7, Perda de conexão com a rede por falha no switch (equipamento queimado), 2, 6 8, Perda de conexão com a rede por falha no switch (cabo de força desconectado), 2, 5 9, Perda da Conexão com a rede por queda de domínio (servidor de rede inoperante), 2, 7 10, Instalar novo ponto de rede, 3, 4 11, Instalar switch, 3, 5 12, Instalar nobreak, 3, 6 13, verificar e conectar cabos de rede (azul), 3, 1 14, Trocar ambos RJ, 3, 2 15, verificar e trocar cabos de rede (azul), 3, 3 16, Catraca parou de funcionar, 1, 4 17, Curto circuito no No Break, 1, 7 18, Não liga equipamento (no break), 1, 8 19, não funcionam equipamento de rede (switch), 1, 3 20, Queda de força, 1, 5 21, Sem energia na tomada, 1, 6 22, Necessidade de expansão de rede, 1, 2 23, usuário Não acessa a rede nem faz login, 1, 1 24, Comunicar a manutenção, 3, 7 25, Substituir switch e encaminhar o antigo para demex, 3, 8 26, verificar e conectar cabos de alimentação, 3, 9 27, Reiniciar e verificar porque o servidor caiu e reiniciar todos os micros, 3, 10 28, necessário alocar switch para expandir rede logica?, 4, 2 29, Necessário novo ponto de rede para expandir rede logica?, 4, 1 30, instalar equipamento SWITCH , 5, 1 31, Instalar e configurar roteador, 5, 2 32, Alocação de equipamento No Break, 5, 3 33, instalar nova tomada de rede (femea rj45), 5, 4 34, switch queimada, 6, 1 35, switch em curto circuito, 6, 2 36, cabo de rede ou força mal conectado, 6, 3 37, tomada de força sem energia, 6, 4 38, No break queimado, 6, 5 39, Substituir e encaminhar NO break antigo para manutenção, 3, 11 40, Queda de força, 7, 1 41, queda de energia, 8, 1

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42, Servidor travado, 8, 2 43, catraca com falha no hardware local, 8, 3 Valores - NOME, CÓDIGO, CÓDIGO DA VARIÁVEL, POSIÇÃO Usuário Não acessa a rede nem faz login, 23, 1, 1 Alocação de equipamento No Break, 32, 5, 3 Alocação Leitor de código de Barras, 2, 1, 9 Cabo de rede esta quebrado, 4, 2, 2 Cabo de rede ou força mal conectado, 36, 6, 3 Catraca com falha no hardware local, 43, 8, 3 Catraca parou de funcionar, 16, 1, 4 Comunicar a manutenção, 24, 3, 7 Instalar nobreak, 12, 3, 6 Instalar novo ponto de rede, 10, 3, 4 Instalar nova tomada de rede (femea rj45), 33, 5, 4 Instalar switch, 11, 3, 5 Não funciona equipamento de rede (switch), 19, 1, 3 Curto circuito no No Break, 17, 1, 7 Instalar e configurar roteador, 31, 5, 2 Instalar equipamento SWITCH , 30, 5, 1 Necessidade de expansão de rede, 22, 1, 2 Não liga equipamento (no break), 18, 1, 8 Perda da Conexão com a rede por queda de domínio (servidor de rede inoperante), 9, 2, 7 Perda de conexão com a rede por falha no switch (cabo de força desconectado), 8, 2, 5 Perda de conexão com a rede por falha no switch (equipamento queimado), 7, 2, 6 Perda de conexão com a rede por queda de energia, 6, 2, 4 Plugue (rj45) do cabo de rede esta quebrado, 5, 2, 3 Plugue da tomada do cabo de rede esta desconectado, 3, 2, 1 Queda de energia, 41, 8, 1 Necessário novo ponto de rede para expandir rede logica?, 29, 4, 1 Necessário roteador wireless para expansão da rede logica?, 1, 4, 3 No break queimado, 38, 6, 5 Necessário alocar switch para expandir rede logica?, 28, 4, 2 Queda de força, 20, 1, 5 Queda de força, 40, 7, 1 Trocar ambos RJ, 14, 3, 2 Reiniciar e verificar porque o servidor caiu e reiniciar todos os micros, 27, 3, 10 Sem energia na tomada, 21, 1, 6 Servidor travado, 42, 8, 2 Substituir e encaminhar NO break antigo para manutenção, 39, 3, 11 Substituir switch e encaminhar o antigo para demex, 25, 3, 8 Switch em curto circuito, 35, 6, 2 Switch queimada, 34, 6, 1 Tomada de força sem energia, 37, 6, 4 Verificar e conectar cabos de alimentação, 26, 3, 9

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Verificar e trocar cabos de rede (azul), 15, 3, 3 Verificar e conectar cabos de rede (azul), 13, 3, 1 Valores - CÓDIGO DA VARIÁVEL, CÓDIGO, NOME, POSIÇÃO 1, 22, Necessidade de expansão de rede, 2 1, 20, Queda de força, 5 1, 18, Não liga equipamento (no break), 8 1, 16, Catraca parou de funcionar, 4 1, 2, Alocação Leitor de código de Barras, 9 1, 21, Sem energia na tomada, 6 1, 23, usuário Não acessa a rede nem faz login, 1 1, 19, não funcionam equipamento de rede (switch), 3 1, 17, Curto circuito no No Break, 7 2, 8, Perda de conexão com a rede por falha no switch (cabo de força desconectado), 5 2, 6, Perda de conexão com a rede por queda de energia, 4 2, 4, Cabo de rede esta quebrado, 2 2, 9, Perda da Conexão com a rede por queda de domínio (servidor de rede inoperante), 7 2, 7, Perda de conexão com a rede por falha no switch (equipamento queimado), 6 2, 5, Plugue (rj45) do cabo de rede esta quebrado, 3 2, 3, Plugue da tomada do cabo de rede esta desconectado, 1 3, 24, Comunicar a manutenção, 7 3, 26, verificar e conectar cabos de alimentação, 9 3, 14, Trocar ambos RJ, 2 3, 12, Instalar nobreak, 6 3, 10, Instalar novo ponto de rede, 4 3, 25, Substituir switch e encaminhar o antigo para demex, 8 3, 27, Reiniciar e verificar porque o servidor caiu e reiniciar todos os micros, 10 3, 15, verificar e trocar cabos de rede (azul), 3 3, 13, verificar e conectar cabos de rede (azul), 1 3, 11, Instalar switch, 5 3, 39, Substituir e encaminhar NO break antigo para manutenção, 11 4, 28, necessário alocar switch para expandir rede logica?,2 4, 29, Necessário novo ponto de rede para expandir rede logica?,1 4, 1, necessário roteador wireless para expansão da rede logica?,3 5, 30, instalar equipamento SWITCH , 1 5, 32, Alocação de equipamento No Break, 3 5, 31, Instalar e configurar roteador, 2 5, 33, instalar nova tomada de rede (femea rj45), 4 6, 34, switch queimada, 1 6, 36, cabo de rede ou força mal conectado, 3 6, 38, No break queimado, 5 6, 35, switch em curto circuito, 2 6, 37, tomada de força sem energia, 4 7, 40, Queda de força, 1 8, 42, Servidor travado, 2

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8, 41, queda de energia, 1 8, 43, catraca com falha no hardware local, 3 Regras - POSIÇÃO, NOME, CÓDIGO 1, usuário não acessa a rede, 1 2, usuário não acessa a rede parte 2, 2 3, usuário não acessa a rede parte 3, 3 4, usuário não Acessa a rede parte 4, 4 5, usuário não acessa a rede parte 5, 5 6, usuário não acessa a rede parte 6, 6 7, usuário não acessa a rede parte 7, 7 8, expansão de rede logica 01, 8 9, expansão de rede logica 02, 9 10, expansão de rede logica 03, 10 11, falha equipa mento de rede, 11 12, falha equipamento de rede 02, 12 13, falha equipamento de rede 03, 13 14, falha equipamento de rede 04, 14 15, falha equipamento de rede 05, 15 16, falha equipamento de rede catraca 01, 16 17, Falha equipamento de rede catraca 02, 17 18, falha equipamento de rede catraca 03, 18 Regras - CÓDIGO, NOME, POSIÇÃO 1, usuário não acessa a rede, 1 2, usuário não acessa a rede parte 2, 2 3, usuário não acessa a rede parte 3, 3 4, usuário não Acessa a rede parte 4, 4 5, usuário não acessa a rede parte 5, 5 6, usuário não acessa a rede parte 6, 6 7, usuário não acessa a rede parte 7, 7 8, expansão de rede logica 01, 8 9, expansão de rede logica 02, 9 10, expansão de rede logica 03, 10 11, falha equipa mento de rede, 11 12, falha equipamento de rede 02, 12 13, falha equipamento de rede 03, 13 14, falha equipamento de rede 04, 14 15, falha equipamento de rede 05, 15 16, falha equipamento de rede catraca 01, 16 17, Falha equipamento de rede catraca 02, 17 18, falha equipamento de rede catraca 03, 18 Regras - NOME, CÓDIGO, POSIÇÃO Expansão de rede logica 01, 8, 8

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Expansão de rede logica 02, 9, 9 Expansão de rede logica 03, 10, 10 Falha equipa mento de rede, 11, 11 Falha equipamento de rede 02, 12, 12 Usuário não acessa a rede parte 6, 6, 6 Usuário não acessa a rede parte 7, 7, 7 Usuário não Acessa a rede parte 4, 4, 4 Usuário não acessa a rede parte 5, 5, 5 Queda de força, 40, 7 Usuário não acessa a rede, 1, 1 Usuário não acessa a rede parte 2, 2, 2 Usuário não acessa a rede parte 3, 3, 3 Falha equipamento de rede catraca 02, 17, 17 Falha equipamento de rede catraca 03, 18, 18 Falha equipamento de rede 05, 15, 15 Falha equipamento de rede catraca 01, 16, 16 Falha equipamento de rede 03, 13, 13 Falha equipamento de rede 04, 14, 14 ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Gerado com o Expert SINTA versão 1.1b(c) 1997 - Universidade Federal do Ceará Laboratório de Inteligência Artificial LIA/UFC Utilize esses códigos na programação de front-ends com a Expert SINTA VCL

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