📊 Instruções de Uso: Gerador de KPIs

INSTRUÇÕES PARA CÓDIGOS DE TRABALHO DE CONCLUSÃO DE CURSO
ANÁLISE DA IMPLEMENTAÇÃO DE UM SISTEMA MES EM UMA LINHA DE
PRODUÇÃO DE GRAMPOS PARA FEIXE DE MOLA
Palavras-chave: MES; Rastreabilidade; Lead Time; Simulação; OEE.
LETICIA GABRIELLA NOBREGA HELAL


Este notebook realiza o carregamento, tratamento e filtragem de dados de produção, com foco na geração de KPIs a partir de um banco de dados, e oferece uma interface de consulta via API usando Flask.

✅ Requisitos

Antes de executar, instale as dependências necessárias:

pip install pandas flask openpyxl

📁 Pré-requisitos

- Arquivo ou conexão com base de dados contendo colunas como:
  - UNIDADE_OPERATIVA_DESTINO_POSSIVEL
  - UNIDADE_OPERATIVA_DESTINO_EFETIVA
  - OP (Ordem de Produção)
  - NOME_FAMILIA
- O código está configurado para trabalhar inicialmente com a OP 104682.

▶️ Como Executar

1. Abra o notebook em um ambiente como Jupyter ou VSCode com kernel Python.
2. Altere os caminhos de arquivos ou conexões com banco de dados conforme necessário.
3. Execute as células do notebook em sequência.

Para rodar como API (caso o Flask esteja configurado no final):

python nome_do_arquivo.py

🧪 O que o script faz

- Conecta ao banco de dados e carrega os dados.
- Remove colunas desnecessárias.
- Converte e trata os dados.
- Filtra por OPs específicas, como 104682.
- Permite consulta via endpoints Flask (caso habilitado).

🛠️ Observações

- Personalize os filtros de famílias e OPs de acordo com a sua análise.
- As colunas esperadas devem existir no dataset, ou o código precisará ser adaptado.
- O Flask é opcional, mas útil caso queira transformar o projeto em um microserviço de análise.
