Predictive Process Mining - Optimisation of business processes using predictive techniques

The complexity of business processes has reached an all-time high and the environments in which organisations operate have never been so competitive and dynamic. This created the need for business processes to be continuously analysed, improved, and supported by an adequate set of tools and techniques, which led to the conception of Process Mining (PM). Predictive Process Mining (PPM) emerges as the integration of PM with predictive mecha nisms, with the goal of enabling more proactive decision-making and problem-solving, com pared to the reactive approach adopted with traditional PM. This dissertation aims to raise awareness of its benefits and increase its adoption, by studying real-world applications of PPM in a multinational organisation. During this work, interviews conducted with key business users led to the conclusion that PPM, from a management perspective, not only improves process transparency and under standing of its complexities, but also allows the future behaviour of ongoing processes to be predicted and actions taken to align them with business interests. Regarding operations, the interviewees expect the change to a more proactive approach to lead to an improvement in process efficiency, resource management, and performance metrics (e.g., user satisfaction, lead time), as a result of smoother process execution, with reduced delays and setbacks. To support these expectations and study the application of predictive techniques in PPM, two distinct solutions have been developed. The first use case: Next-Event Prediction, covers a specific sequence of steps from a purchasing process and aims to predict whether a purchase request will be rejected during the review stage, following its creation. The second use case: Outcome Prediction, covers a complex multi-step change approval process and aims to make an early prediction on whether the decision will be delayed or not, based on a predefined deadline. In both cases, an early prediction allows users to make the necessary changes to avoid an undesirable outcome. During development, process analyses revealed significant potential for the process perfor mance to be optimised and allowed the definition of Key Performance Indicators (KPIs) to measure the real impact of the use cases once they are deployed to production. When it comes to the implementation, several techniques have been studied, with particular empha sis on the analysis of different representations for the process data (e.g., aggregated vs. sequential), and the performance comparison between ensemble (e.g., eXtreme Gradient Boosting (XGBoost)) and deep learning models (e.g., Long Short Term Memory (LSTM)). In both use cases, XGBoost demonstrated notable performance and outperformed the other models, with F1-Scores ranging from 84% to 87%. In the end, not only have the initial expectations from stakeholders been met, but they have also gained a better understanding of their needs and PPM’s capabilities. By maintaining close communication with end users and stakeholders, addressing their needs and concerns, and building on top of the work from this thesis, PPM will surely be on the right track to realise its potential and thrive in the ever-evolving business landscape, helping organisations adapt to the challenges and opportunities that lie ahead.A complexidade dos processos de negócios atingiu níveis sem precedentes, e os ambientes em que as organizações operam nunca foram tão dinâmicos e competitivos. Mineração de Processos (MP) resultou desta necessidade de monitorizar, analisar e melhorar continuamente os processos de negócios, com o apoio de ferramentas e técnicas adequadas. Mais recentemente, Mineração Preditiva de Processos (MPP) surgiu como a integração de MP com técnicas preditivas, permitindo tomadas de decisões mais informadas e a resolução proativa de problemas, em comparação com a postura reativa adotada em MP tradicional. Esta dissertação visa entender melhor os benefícios de MPP e aumentar a sua adoção nas organizações, através do estudo de aplicações reais numa empresa multinacional. Durante este trabalho, realizaram-se entrevistas com stakeholders que levaram à conclusão de que MPP, em termos de gestão, não só melhora a transparência dos processos e a com preensão das suas complexidades, como também permite prever os resultados do processo e executar ações para os alinhar com os interesses da organização. Em termos operacionais, espera-se que a adoção de uma abordagem mais proativa melhore a eficiência dos processos, a gestão de recursos e as métricas de desempenho (e.g., satisfação dos utilizadores, tempo de execução), fruto de uma execução de processo com menos atrasos e contratempos. De modo a suportar essas expectativas e estudar a aplicação de técnicas preditivas em MPP, foram desenvolvidas duas soluções distintas. O primeiro caso de uso: Previsão do Próximo Evento, abrange uma sequência específica de passos num processo de compra e tem como objetivo prever se um pedido, após ser criado, será rejeitado durante a fase de revisão. O segundo caso de uso: Previsão do Resultado Final, abrange um processo complexo de aprovação de alterações no produto, com várias etapas, e tem como objetivo prever se a decisão irá cumprir ou não o prazo predefinido. Em ambos os casos, uma previsão atempada permite aos utilizadores fazer as alterações necessárias para evitar um resultado indesejado. Durante o desenvolvimento das soluções, realizaram-se análises aos processos que revelaram um potencial significativo para otimizar o seu desempenho e permitiram a definição de Indicadores-Chave de Desempenho (KPIs) para medir o impacto real das soluções após o seu lançamento em produção. Em termos de implementação, destaca-se a análise de diferentes representações dos dados dos processos (e.g., agregada vs. sequencial), bem como a comparação do desempenho entre modelos ensemble (e.g., eXtreme Gradient Boosting (XGBoost)) e de aprendizagem profunda (e.g., Long Short Term Memory (LSTM)). Em ambas as soluções, o XGBoost mostrou um desempenho notável e superior ao dos outros modelos, com F1-Scores entre 84% a 87%. De modo geral, as expectativas dos stakeholders não só foram correspondidas, como foram aprofundadas à medida que compreenderam melhor as suas necessidades e as capacidades de MPP. Desta dissertação, conclui-se ainda que será essencial manter uma comunicação próxima com os utilizadores e os stakeholders, e dar continuidade ao trabalho desenvolvido, para que MPP possa atingir o seu potencial e tornar-se indispensável para que as organizações se adaptem aos desafios e oportunidades que o mercado lhes apresenta

Machine Learning applied to forecast the outcome of professional soccer games

Com o aumento do poder computacional e a ênfase na Inteligência Artificial (IA) a intensificar se em diversos setores, os modelos de Machine Learning (ML) tornaram-se cada vez mais sofisticados. Considerando a notável progressão neste domínio, torna-se imperativo questionar: Num cenário hipotético em que um modelo de ML possui acesso abrangente a todas as variáveis que possam influenciar um ambiente complexo, seria o modelo de ML capaz de prever o futuro com precisão? Num cenário em que é possível criar um sistema, enriquecido com conhecimento completo de eventos passados e capacidade computacional para discernir correlações e comportamentos subjacentes, será possível prever eventos futuros com precisão? Caso seja possível, como devemos conceptualizar sorte, aleatoriedade e, em última instância, o livre arbítrio? Numa busca para investigar estas questões, esta dissertação centra-se na análise do futebol, visto ser um ambiente complexo famoso pela sua imprevisibilidade. O futebol surge como um assunto particularmente aliciante devido às suas regras estabelecidas e natureza relativamente fechada, onde a maioria das informações é conhecida antes do início dos jogos. No futebol, apesar da presença de um vasto número de variáveis exógenas, a maioria é quantificável. Dado que o futebol detém a distinção de ser o desporto mais assistido a nível global, diversas empresas capturam e disponibilizam estes dados. Ao longo desta dissertação, foi realizada uma extensa feature engineering, juntamente com uma análise detalhada do impacto de cada feature nos modelos respetivos. Foram empregues diversas metodologias de previsão, desde a Regressão Logística, previsão de séries temporais usando Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) e a aplicação de Random Forests. Embora os modelos desenvolvidos nesta dissertação não tenham demonstrado conclusivamente a natureza determinística do futebol, presumivelmente devido à ausência de um conjunto de dados holístico, estes modelos superaram as previsões das casas de apostas com um rendimento de 18% para os jogos de 2021/2022 e um rendimento de 24% quando excluindo jogos com maior incerteza. Enquanto os resultados obtidos nesta dissertação não provam conclusivamente a natureza determinística do futebol, superar as casas de apostas com um rendimento satisfatório é um fator encorajador que incentiva uma melhoria futura na recolha e agregação de mais dados para possibilitar previsões ainda mais precisas.As the rise of computational power and emphasis on Artificial Intelligence (AI) intensify across diverse industries, Machine Learning (ML) models have evolved to become increasingly sophisticated. Considering the remarkable progression in this domain, it becomes imperative to pose the question: In a hypothetical scenario where a ML model possesses comprehensive access to all variables that might influence a complex environment, would the ML model be able to predict the future with precision? In a scenario wherein a system, enriched with complete knowledge of past events and the computational capacity to discern correlations and underlying behaviors, can it predict future events precisely? How should we conceptualize luck, randomness, and ultimately, free will? In a pursuit to investigate these questions, this dissertation focuses on the examination of soccer, a complex environment renowned for its unpredictability. Soccer emerges as a particularly compelling subject due to its established rules and relatively controlled nature, where most information is known before matches start. In soccer, despite the presence of a vast number of exogenous variables, the majority are quantifiable. Given that soccer holds the distinction of being the most-watched sport globally, numerous companies capture and make this data available extensively. Throughout the course of this dissertation, extensive feature engineering was undertaken, coupled with a detailed analysis of the impact of each feature on respective models. A diverse array of forecasting methodologies was employed, ranging from Logistic Regression, time series forecasting using Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) and the application of Random Forests. Although the models developed in this dissertation did not conclusively demonstrate soccer's deterministic nature, presumably due to the absence of a holistic dataset, these models outperformed bookmakers with a 18% yield for 2021/2022 matches, and a 24% yield when excluding matches with higher uncertainty. While the results obtained during this dissertation do not conclusively prove the deterministic nature of soccer, surpassing the bookmakers with a satisfactory yield, is an encouraging factor that incentivizes a future improvement of the collection and aggregation of more data to enable even more accurate forecasts

Using Machine Learning to classify responsible from non-responsible online gamblers

In recent years, responsible gaming (RG) has become increasingly important to companies whose main activity relies on betting or casino activities and, as more and more people have begun to gamble online. With the proliferation of online gambling, it has become easier for individuals to access gambling sites and place bets from the comfort of their own homes, which can increase the risk of non-responsible gaming practices. Betting companies, such as Betano, that prioritize responsible gaming are more likely to attract and retain customers, as individuals are more likely to trust and feel comfortable using a platform that takes steps to ensure that their gambling habits are safe and controlled. In addition to the business benefits, responsible gaming is also important from a social and ethical perspective. Gambling addiction can have serious consequences for individuals and their families, including financial, relationship, and mental health problems. By taking steps to promote responsible gaming, Betano can help to minimize the negative impacts of gambling and contribute to the well-being of its customers. This research paper will address the issue of responsible gaming for Betano by exploring the use of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) techniques to detect problematic gambling behaviors. By utilizing AI and ML, Betano can better understand and predict gambling behaviors and take proactive steps to promote responsible gaming. This project will analyze the potential benefits and limitations of using these technologies in the context of responsible gaming.O tópico de jogo responsável teve uma crescente importância nas empresas cuja atividade principal anda em torno do jogo de casino e apostas desportivas, principalmente pelo facto de cada vez mais apostadores utilizarem os meios eletrónicos para o fazer confortavelmente nas suas casas. Este aumento de procura das apostas desportivas e casino online levou também ao aumento do número de casos de jogo não responsável. No entanto, as empresas, como a Betano, dá uma grande prioridade e especial atenção ao cumprimento das normas estabelecidas, não só para a comunidade se sentir mais segura enquanto aposta, mas também para reforçar bons hábitos de jogo e não criar dependência que poderá ser fatal para muitas famílias. Este projeto aqui apresentado irá analisar esta área de jogo responsável, quais os seus componentes e propor um algoritmo usando aprendizagem máquina para detetar padrões problemáticos em indivíduos. Ao analisarmos todos os casos de forma automática, a Betano consegue de melhor forma prever e tomar ações até antes dos casos se tornarem graves e sobretudo promover o jogo responsável

Remote monitoring with common sensors in the chemical industry

Com o avanço tecnológico, a monitorização remota de dados de fábrica na indústria, apresenta um interesse enorme para as empresas e para o funcionamento dos processos. As várias ferramentas de monitorização, permitem maximizar os processos de campo e a segurança do local de trabalho, através da aquisição de dados de fábrica para sistemas de visualização, permitindo ao utilizador tomar decisões e medidas de controlo. A ideia deste projeto, surgiu da necessidade de integrar tecnologias baseadas em Internet of Things (IoT), de forma a monitorizar informação considerada não crítica para os processos químicos da empresa, como o estado ambiental das salas de racks dos servidores, salas estas, que constituem os equipamentos essenciais para a monitorização e controlo dos processos da empresa. Estas tecnologias acarretam um custo e uma manutenção reduzida dos equipamentos, comparado com os sistemas utilizados neste tipo de indústrias, proporcionando assim, a integração de tecnologia IoT, na área de automação e controlo industrial. O presente relatório apresenta o estudo de diferentes sistemas IoT, a aquisição de dados através de comunicação sem fio, e a monitorização da informação pretendida, por meio de uma ferramenta de monitorização desenvolvida. As condições destas salas tendem a ser visualizadas numa interface intuitiva, com o objetivo do utilizador compreender a informação disponibilizada. Os objetivos do projeto, visam melhorar os sistemas de monitorização com a integração desta tecnologia na infraestrutura Operational technology (OT), pretendendo assim obter resultados esperados das condições ambientais, numa rede independente do sistema de monitorização e controlo utilizado atualmente. Este sistema permite expandir facilmente, a arquitetura dos sistemas de monitorização da fábrica.With technological advances, remote monitoring of factory data in industry is of enormous interest to companies and the functioning of processes. The various monitoring tools allow you to maximize field processes and workplace safety, through the acquisition of factory data for visualization systems, allowing the user to make decisions and control measures. The idea for this project arose from the need to integrate technologies based in Internet of Things (IoT), in order to monitor information considered not critical to the company’s chemical processes, such as the environmental status of the server racks, which constitute the essential equipment for the monitoring and control of company processes. These technologies entail a reduced cost and maintenance of equipment, compared to conventional systems used in this type of industries, thus providing the integration of technology IoT, in the area of industrial automation and control. This report presents the study of different IoT systems, the acquisition of data through wireless communication, and monitoring the desired information through a developed monitoring tool. The conditions of these rooms tend to be viewed in an intuitive interface, with the user’s goal of understanding the information provided. The project objectives aim to improve monitoring systems with the integration of this technology into the infrastructure Operational technology (OT), in order to obtain the expected results from environmental conditions, in a network independent of the monitoring and control system currently used. This system allows to easily expand the architecture of the plant’s monitoring systems

Internship Program Management App with SAP Cloud Application Programming Model

Internship programs are frequently used as part of recruiting on companies and provide a valuable onboarding options for organizations which have high demand of workers. For this, companies need to submit project proposals to entities which can provide the interns for the job. Examples of these entities are schools and universities. Human Resource Management Systems provide great advantages for the management of Human Resource related data. Many times, they offer a centralized solution which helps management saving time during the process of managing their employees, payroll and even their onboarding and recruiting. Saving time on management by automating manual operations performed by the Human Resources personnel can benefit the companies on their budget. A real company which had a manual process of managing their internship programs proposals were on the origin of this work. Since they already have great part of their Human Resource management automated by a Human Resource Information System, thus, this dissertation is focused on the development of a new application for the submission and further management of internship proposals at the organization. After a study of the existent solutions, it was concluded that the SAP Cloud Application Programming model would be used to develop an end-to-end cloud application for managing the internship proposals of the company. An internship proposal application was developed using this same framework. It allows the centralization and automation of the process of submitting internship proposals and the maintenance of internship related data and it is integrated with the HRIS system of the company keeping the data about the enterprise resources up to date. It also allows the approval of projects and their management. The application also permits the creation, update and deletion of candidate data, cycles and institutions, including filtering capabilities. The quality and efficiency of the implementation was evaluated by the final users, as well as the main use cases were tested by end-to-end testing, concluding a satisfactory implementation which met the requirements.Programas de estágio são frequentemente utilizados como forma de recrutamento nas empresas e fornecem importantes formas de onboarding para as organizações que têm uma alta demanda de trabalhadores. Para tomarem benefício dos programas de estágio, as empresas precisam de submeter propostas de estágio a entidades que podem fornecer estagiários. Exemplos destas entidades serão escolas e universidades. Sistemas de gestão de recursos humanos oferecem vantagens para a gestão do capital humano da empresa bem como dos seus dados. Muitas vezes oferecem uma forma centralizada de gerir, analisar e proceder com transações que ajudam a poupar tempo durante a gestão dos seus funcionários, do seu pagamento e até dos ciclos de onboarding e recrutamento. Poupar tempo na gestão de recursos humanos com a automatização de processos manuais, pode ajudar as empresas a reduzirem gastos no seu orçamento. Uma empresa real que tem o seu processo manual de gestão de propostas de estágio está na génese deste trabalho. Esta empresa já tem grande parte dos seus processos automatizados por uma solução de gestão de recursos humanos, um sistema de informação de recursos humanos, mais especificamente. Este trabalho vai apresentar a implementação de uma nova aplicação para a submissão e gestão de propostas de estágio dentro da organização. Depois de um estudo inicial do estado da arte neste ramo, foi concluído utilizar a framework SAP Cloud Application Programming model para desenvolver uma aplicação final que visa automatizar a gestão de propostas de estágio na empresa. Uma aplicação para a submissão e gestão de propostas de estágio foi desenvolvida utilizando a framework suprarreferida. Esta aplicação permite a centralização e automação do processo de submissão de propostas de estágio, assim como a aprovação de propostas. Também permite a gestão de dados relacionados com as propostas de estágio, como candidatos, ciclos e instituições. Esta solução estará também integrada com o sistema de gestão de recursos humanos da empresa de forma a manter a correta atualização de dados relativos aos recursos da empresa. A qualidade e eficiência da implementação foi avaliada pelos utilizadores finais bem como a maior parte dos cenários de testes foram concluídos com sucesso, concluindo assim satisfatoriamente a dissertação

Estrutura de desenvolvimento de um sistema de apoio ao processo de gestão de risco de acidentes de trabalho

De forma a colmatar a falta de dados e de ferramentas práticas de apoio ao processo de decisão no âmbito do risco de acidentes de trabalho, o presente trabalho propõe o desenvolvimento do protótipo de uma ferramenta de apoio ao processo de gestão de risco, que considera os parâmetros implícitos à ocorrência de acidentes de trabalho, reduzindo deste modo a subjetividade da análise. Numa primeira fase do estudo foi desenvolvida uma metodologia de avaliação de risco semiquantitativa, a qual tem por base para a sua aplicação o uso de dados históricos da empresa para a determinação dos níveis de probabilidade e de severidade. Assim, os resultados da avaliação de risco são orientados, de forma automatizada, de acordo com os princípios de segurança e saúde no trabalho, em função do histórico de acidentes de trabalho. Posteriormente, a metodologia proposta foi testada com base nas informações disponibilizadas pela empresa em estudo – base de dados das avaliações de risoco e histórico de dados de acidentes de trabalho entre 2018 e 2022 -, tendo em consideração à análise dos diferentes mecanismos de acidente, os quais resultam da combinação das variáveis do European Statistic on Accidents at Work (ESAW). Para verificar a adequabilidade da metodologia, foi realizada uma comparação dos resultados obtidos pelo método semiquantitativo de avaliação de acidentes de trabalho com o método usado internamente pela empresa em estudo. Dos 339 mecanismos analisados, a maioria dos resultados coincidiram com os da empresa, contudo, em 4 mecanismos, o nível de risco diferiu, sendo realçado um mecanismo cujo nível de risco estava desvalorizado face ao histórico de acidentes. Nos restantes mecanismos, constatou-se que por aplicação da avaliação de riscos da empresa, existe uma maior propensão à sobrevalorização do nível de risco ocupacionais. Para validação dos resultados obtidos, bem como da ferramenta proposta, os resultados foram analisados numa sessão de consulta aos técnicos de segurança da empresa que concordaram com a generalidade dos dados apresentados, tendo identificado propostas de melhoria, pontos fortes e limitações da aplicação da ferramenta em contexto real. Como resultado, foi desenvolvido um protótipo do sistema que integra e relaciona o processo de avaliação de riscos com a investigação de acidentes de trabalho

Terapia por ondas de choque na flacidez da região genital feminina externa - um estudo piloto

A flacidez cutânea vulvar é uma disfunção estética comum nas mulheres, afetando a autoimagem genital. A Terapia por Ondas de choque (TOC) é eficaz no tratamento de flacidez corporal, carecendo de estudos que comprovem a segurança na região genital. Avaliar a segurança e efeito da TOC na flacidez cutânea vulvar, a modificação da aparência, satisfação do tratamento, autoimagem genital e função sexual. Estudo piloto, braço único, realizado em mulheres com flacidez vulvar (n=10), entre 18-65 anos, submetidas a 5 sessões semanais de TOC. A avaliação englobou anamnese, questionários autoaplicáveis FGSIS e QS-F, escala EVA, registo fotográfico e exame físico. A reavaliação realizou-se 7 e 30 dias após o tratamento através do mesmo protocolo da avaliação, de um questionário de segurança e de uma escala de Likert com 3 pontos para avaliação da satisfação. As participantes (n=10), não apresentaram efeitos adversos, 70% afirmou melhorias na aparência e 80% satisfação com o tratamento após 7 dias. A TOC é segura e promissora no tratamento da flacidez genital feminina, com efeitos positivos na melhoria da aparência, satisfação do tratamento, autoimagem e função sexual após 7 dias. Os efeitos a longo prazo carecem de mais estudos

Implementação do novo sistema de cálculo eletromagnético de motores de média tensão na WEGEURO

O aumento elevado de produção de motores de média tensão da WEG exige uma adaptação ao mundo automatizado, de forma a responder positivamente aos pedidos exigidos pelos clientes, quer pela sua complexidade quer pelo seu número. Assim, este estudo, tem como objetivo a implementação de softwares de cálculo e detalhamento elétrico, de uma forma semelhantes ao que já é feito na WEG Brasil. Neste projeto é crucial avaliar as diferenças nos processos e no fabrico realizado pela WEG Brasil e pela WEG Portugal, nomeadamente as diferenças de isolamento, de bobinagem e de fabrico de estatores e rotores. Estas diferenças, serão estudadas ao detalhe, para que seja possível decidir se é ventajoso ou não adaptar os processos de acordo com a WEG Brasil. Os novos softwares terão de contemplar todas as regras existentes na WEG Portugal, para que a informação seja clara aos olhos de todos os departamentos. Uma vez criados estes softwares, o ganho de tempo será exponencial, para além de garantirem uma maior agilidade e conformidade de trabalho, o que permitirá também uma maior facilidade por parte dos colaboradores de fábrica para analisar os desenhos e as especificações de projetos.The high increase in the production of medium voltage motors by WEG requires an adaptation to the automated world, to respond positively to the customers requests, whether due to their complexity or their number. Thus, this study aims to implement electrical analysis and detailing software, in a similar way to what is already done at WEG Brazil. Therefore, it is crucial to evaluate the differences in processes and manufacturing between WEG Brazil and WEG Portugal, namely the differences in insulation, winding and manufacture of stators and rotors. These differences will be studied in detail, so that it is possible to decide whether it is advantageous or not to adapt the processes according to WEG Brazil. The new software will have to contemplate all existing rules at WEG Portugal, so that the information is clear to the eyes of all departments. Once this software is created, the time gain will be exponential, in addition to ensuring greater agility and work compliance, which will also make it easier for factory employees to analyse the drawings and project specifications

Desenvolvimento de experiências para protótipos de equipamentos didáticos no âmbito do tratamento de águas

A escassez de água potável tende a aumentar até 2050 devido à procura do setor industrial e doméstico das economias emergentes, e devido ao aumento da população mundial. Neste contexto, é de extrema importância o tratamento das águas nas Estações de Tratamento de Águas e de Águas Residuais. Estas estações possuem diversos operadores que, de forma autónoma e com base nas normas de segurança, higiene e proteção do ambiente, bem como nos procedimentos técnicos, operam, regulam e fazem a manutenção das mesmas. No âmbito do projeto ARK-CEA-1, esta dissertação teve como principais objetivos colaborar no desenvolvimento de protótipos de equipamentos para o ensino do tratamento da água a estes operadores e desenvolver experiências para serem utilizadas nestes equipamentos. Os protótipos serão comercializados mundialmente e irão ser criados pela GSFAN – Indústria, Unipessoal e Lda. Para que o ensino tenha o caráter mais real possível, será desenvolvida pela GSFAN uma plataforma inovadora e tecnológica de ensino, que permitirá oferecer experiências imersivas e interativas de estudo. Com base em pesquisas bibliográficas foram elaborados manuais teóricos das principais etapas do tratamento físico-químico da água que irão servir para alimentar esta plataforma interativa e como apoio às experiências desenvolvidas. Foram elaboradas experiências de remoção do fósforo e do zinco através da precipitação química, remoção do ferro e do manganês através da oxidação química e o tratamento de um efluente industrial têxtil através dos processos de coagulação-floculação. Com estas experiências os formandos serão capazes, ao fim da formação, de ter aprendido de forma prática o que ocorre nas principais etapas no tratamento da água.The lack of drinking water tends to increase until 2050 due to the increase in the world population and the demand from the industrial and domestic sectors of emerging economies. In this global context it is extremely important to treat water in water treatment plants. These facilities have operators who autonomously operate, regulate and maintain them, based on technical procedures, safety, hygiene and environmental protection standards. This master thesis was carried out within ARK-CEA-1 project and its main goals were to collaborate in the development of equipment prototypes to teach how water treatment works to these operators and to develop experiments to be used in the prototypes. The prototypes will be sold worldwide and will be created by GSFAN – Indústria, Unipessoal e Lda. It will be developed by GSFAN an innovative and technological teaching platform, which will allow to offer an immersive and interactive study experience. Based on bibliographic research, theoretical manuals of the main stages of the physical-chemical treatment of water were developed and will serve to feed this platform and as a support to the experimental procedures created. Experiments of removal of phosphorus and zinc through the chemical precipitation, removal of iron and manganese through chemical oxidation and treatment of a textile industrial effluent through of coagulation-flocculation processes were elaborated. With these experiments the trainees will be able, at the end of the training, to learn about the main stages of water treatment

Life Cycle Assessment of three textile products

Este estágio curricular decorreu no CITEVE, situado em Vila Nova de Famalicão, e teve como principais objetivos a realização da Avaliação de Ciclo de Vida de três produtos da indústria têxtil, com diferentes combinações de matérias-primas: produto 1 (t-shirt com 100% de algodão convencional), produto 2 (t-shirt com 75% de algodão convencional + 25% de algodão reciclado) e produto 3 (t-shirt com 70% de algodão orgânico + 30% de algodão reciclado). Adotou-se uma metodologia “berço-ao-portão” com uma unidade funcional de 1 t-shirt. O trabalho envolveu todas as etapas do processo produtivo, incluindo o transporte, desde a extração e produção das matérias-primas até à produção da t-shirt pronta a enviar ao cliente, deixando de fora as etapas de uso e fim de vida do produto. Para a quantificação dos impactes ambientais, foram selecionadas e analisadas as seguintes categorias de impacte: alterações climáticas, acidificação, eutrofização, depleção fóssil e escassez de água. A avaliação do impacte do ciclo de vida (AICV), foi realizada com o suporte do software GaBi versão 10.6 para calcular os impactes ambientais para cada uma das categorias em estudo. Obtiveram-se os seguintes resultados para os 3 produtos analisados: o produto 1 apresentou 4,30E+00 kg CO2e para as alterações climáticas, 1,88E-02 kg SO2e para a acidificação, 6,95E-04 kg Ne para a eutrofização, 1,37E+00 kgep para a depleção fóssil e 3,56E+01 m3worlde para a escassez de água. O produto 2, para as alterações climáticas apresentou 3,80E+00 kg CO2e, para a acidificação 1,58E-02 kg SO2e, para a eutrofização 5,98E-04 kg Ne, para a depleção fóssil 1,20E+00 kgep e 2,99E+01 m3worlde para a escassez de água. Por sua vez, o produto 3, para as alterações climáticas apresentou 3,64E+00 kg CO2e, para a acidificação 5,83E-03 kg SO2e, para a eutrofização 5,72E-04 kg Ne, para a depleção fóssil 1,14E+00 kgep e para a escassez de água 5,33E+00 m3worlde. A produção de algodão convencional e algodão orgânico constituem-se como uma das fases críticas do ciclo de vida. Para além disto, a utilização de energia elétrica contribui bastante para as categorias das alterações climáticas e da depleção fóssil.This curricular internship took place at CITEVE, located in Vila Nova de Famalicão, and had as main objectives the Life Cycle Assessment of three products from the textile industry, with different combinations of raw materials: product 1 (t-shirt made of 100% conventional cotton), product 2 (t-shirt with 75% conventional cotton + 25% recycled cotton) and product 3 (t-shirt with 70% organic cotton + 30% recycled cotton). A cradle-to-gate methodology was adopted with a functional unit of 1 t-shirt. The work involved all stages of the production process, including transportation, from the extraction and production of raw materials to the production of the t-shirt ready to be sent to the customer, leaving out the stages of use and end of life of the product. For the quantification of environmental impacts, the following impact categories were selected and analyzed: climate change, acidification, eutrophication, fossil depletion and water scarcity. The life cycle impact assessment (LCIA) was carried out with the support of the software GaBi version 10.6 to calculate the environmental impacts for each of the categories under study. The following results were obtained for the 3 products analyzed: product 1 showed 4.30E+00 kg CO2e for climate change, 1.88E-02 kg SO2e for acidification, 6.95E-04 kg Ne for eutrophication, 1.37E+00 kg oile for fossil depletion, and 3.56E+01 m3worlde for water scarcity. Product 2, for climate change showed 3.80E+00 kg CO2e, for acidification 1.58E-02 kg SO2e, for eutrophication 5.98E-04 kg Ne, for fossil depletion 1.20E+00 kg oile and 2.99E+01 m3worlde for water scarcity. In turn, product 3, for climate change showed 3.64E+00 kg CO2e, for acidification 5.83E-03 kg SO2e, for eutrophication 5.72E 04 kg Ne, for fossil depletion 1.14E+00 kg oile and for water scarcity 5.33E+00 m3worlde. The production of conventional and organic cotton is one of the critical stages in the life cycle. In addition, the use of electricity contributes greatly to the categories of climate change and fossil depletion