Chamados de Ar Condicionado

Esse projeto de análise de chamados para ajuste de temperatura utilizando o Banco de Dados de uma ferramenta de manutenção predial InfraSpeak

Tem como objetivo analisar os dados de chamados relacionados a problemas de temperatura em um ambiente específico, a fim de identificar possíveis ajustes que possam ser feitos para melhorar a eficiência e reduzir custos.

Funcionalidades:

Identificar pontos criticos de temperatura no prédio;
Identificar qual epoca do ano possui maior numero de chamados;

Tecnologias utilizadas:

Linguagem de programação Python;
Banco de dados SQL para armazenamento dos dados;

Como utilizar:

Clone o repositório do projeto para a sua máquina local;
Instale as dependências do projeto utilizando o pip;
Configure as credenciais de acesso ao banco de dados;
Compile e execute a aplicação utilizando o comando "python app.py";

Este projeto é uma solução completa e fácil de usar para o identificar pontos criticos de temperatura em um prédio, utilizando a linguagem de programação Python. Sinta-se à vontade para contribuir com melhorias e novas funcionalidades para a plataforma.

Periodo em analise: 2022 (Téoria Pareto)

Power BI

Python

Torre F claramente tem mais ocorrências do que a Torre E, logo selecionamos a torre F para analisar

Na torre F temos mais chamados de frio do que de calor.

Selecionamos os pavimentos com quantidade de ocorrencia acima da mêdia

Identificamos que geralmente o maior numero de ocorrencias são feitas entre 13h e 15h

Conclusão

Essas são as salas criticas de frio excessivo;
Faremos alguns ajustes nos setpoints do fancoil que atende essas salas
Diminuiremos o numero de difusores de ar dentro das salas
Faremos ajustes nos dampers do pavimento que antendem as salas, para que não afete as outras.