A predictive maintenance approach based in big data analysis

With the evolution of information systems, the data flow escalated into new boundaries, allowing enterprises to further develop their approach to important sectors, such as production, logistic, IT and especially maintenance. This last field accompanied industry developments hand in hand in each of the four iterations. More specifically, the fourth iteration (Industry 4.0) marked the capability to connect machines and further enhance data extraction, which allowed companies to use a new data-driven approach into their specific problems. Nevertheless, with a wider flow of data being generated, understanding data became a priority for maintenance-related decision-making processes. Therefore, the correct elaboration of a roadmap to apply predictive maintenance (PM) is a key step for companies. A roadmap can allow a safe approach, where resources may be placed strategically with a ratio of low risk and high reward. By analysing multiple approaches to PM, a generic model is proposed, which contains an array of guidelines. This combination aims to assist maintenance departments that wish to understand the feasibility of implementing a predictive maintenance solution in their company. To understand the utility of the developed artefact, a practical application was conducted to a production line of HFA, a Portuguese Small and Medium Enterprise.Através da evolução dos sistemas de informação (SI), o fluxo de dados atingiu novos limites, permitindo assim às empresas desenvolver diferentes focos e aplicar novas perspetivas nos departamentos fulcrais à sua atividade, tais como produção, logística e, mais especificamente, a manutenção. Esta última componente evolui paralelamente à indústria, evidenciando novos desenvolvimentos em cada iteração da mesma. Particularmente, a quarta revolução industrial destacou-se pela capacidade de conectar máquinas entre si e pela evolução posterior do processo de extração de dados. Assim, surgiu uma nova perspetiva focada na utilização dos dados extraídos para resolução de problemas. Consequentemente, esta inovação fomentou uma redefinição das prioridades nas decisões tomadas relativas à manutenção, dando primazia à compreensão dos dados gerados. Por conseguinte, a correta elaboração de um plano de implementação de manutenção preditiva (MP) destaca-se como um passo fulcral para as empresas. Este plano tem como objetivo permitir uma abordagem mais segura, possibilitando assim alocar os recursos estrategicamente, reduzindo o risco e potenciando a recompensa. Mediante a análise de múltiplas abordagens de MP, é proposto um modelo genérico que reúne um conjunto diretrizes. Este tem intuito de auxiliar os departamentos de manutenção que pretendem compreender a viabilidade da instalação de uma solução de MP na empresa. A fim de perceber a utilidade dos artefactos desenvolvidos, foi realizada uma aplicação prática do modelo numa pequena e média empresa (PME)

Design and implementation of a platform for predicting pharmacological properties of molecules

Tese de mestrado, Bioinformática e Biologia Computacional, Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2019O processo de descoberta e desenvolvimento de novos medicamentos prolonga-se por vários anos e implica o gasto de imensos recursos monetários. Como tal, vários métodos in silico são aplicados com o intuito de dimiuir os custos e tornar o processo mais eficiente. Estes métodos incluem triagem virtual, um processo pelo qual vastas coleções de compostos são examinadas para encontrar potencial terapêutico. QSAR (Quantitative Structure Activity Relationship) é uma das tecnologias utilizada em triagem virtual e em optimização de potencial farmacológico, em que a informação estrutural de ligandos conhecidos do alvo terapêutico é utilizada para prever a actividade biológica de um novo composto para com o alvo. Vários investigadores desenvolvem modelos de aprendizagem automática de QSAR para múltiplos alvos terapêuticos. Mas o seu uso está dependente do acesso aos mesmos e da facilidade em ter os modelos funcionais, o que pode ser complexo quando existem várias dependências ou quando o ambiente de desenvolvimento difere bastante do ambiente em que é usado. A aplicação ao qual este documento se refere foi desenvolvida para lidar com esta questão. Esta é uma plataforma centralizada onde investigadores podem aceder a vários modelos de QSAR, podendo testar os seus datasets para uma multitude de alvos terapêuticos. A aplicação permite usar identificadores moleculares como SMILES e InChI, e gere a sua integração em descritores moleculares para usar como input nos modelos. A plataforma pode ser acedida através de uma aplicação web com interface gráfica desenvolvida com o pacote Shiny para R e directamente através de uma REST API desenvolvida com o pacote flask-restful para Python. Toda a aplicação está modularizada através de teconologia de “contentores”, especificamente o Docker. O objectivo desta plataforma é divulgar o acesso aos modelos criados pela comunidade, condensando-os num só local e removendo a necessidade do utilizador de instalar ou parametrizar qualquer tipo de software. Fomentando assim o desenvolvimento de conhecimento e facilitando o processo de investigação.The drug discovery and design process is expensive, time-consuming and resource-intensive. Various in silico methods are used to make the process more efficient and productive. Methods such as Virtual Screening often take advantage of QSAR machine learning models to more easily pinpoint the most promising drug candidates, from large pools of compounds. QSAR, which means Quantitative Structure Activity Relationship, is a ligand-based method where structural information of known ligands of a specific target is used to predict the biological activity of another molecule against that target. They are also used to improve upon an existing molecule’s pharmacologic potential by elucidating the structural composition with desirable properties. Several researchers create and develop QSAR machine learning models for a variety of different therapeutic targets. However, their use is limited by lack of access to said models. Beyond access, there are often difficulties in using published software given the need to manage dependencies and replicating the development environment. To address this issue, the application documented here was designed and developed. In this centralized platform, researchers can access several QSAR machine learning models and test their own datasets for interaction with various therapeutic targets. The platform allows the use of widespread molecule identifiers as input, such as SMILES and InChI, handling the necessary integration into the appropriate molecular descriptors to be used in the model. The platform can be accessed through a Web Application with a full graphical user interface developed with the R package Shiny and through a REST API developed with the Flask Restful package for Python. The complete application is packaged up in container technology, specifically Docker. The main goal of this platform is to grant widespread access to the QSAR models developed by the scientific community, by concentrating them in a single location and removing the user’s need to install or set up software unfamiliar to them. This intends to incite knowledge creation and facilitate the research process