You have been hired by a startup specializing in the development of Artificial Intelligence solutions for various industrial sectors. Your role is to create a predictive model using sensor data from the plant to identify patterns that precede equipment failures. These failures can result in production interruptions, additional maintenance costs, and loss of operational efficiency. The goal is to create a predictive model that can identify potential failures in specific equipment based on values from other plant sensors, allowing the company to intervene proactively before problems occur.

The available data consists of sensor readings installed on the industrial equipment over time. These data may include variables such as temperature, pressure, vibration, electrical current, among other parameters relevant to the equipment's operation.

Your objective is to explore, analyze, and model sensor data to predict possible failures in industrial equipment. This involves data preparation, identification of patterns or anomalous behaviors that may indicate imminent failures, and the creation of a predictive model capable of accurately forecasting these failures.

• The code of the developed model, preferably in Python or the language of your choice, documented and organized.
• A concise presentation of the results obtained, highlighting the chosen metrics for model evaluation and key insights derived from the analysis.

• Code organization
• Choice and implementation of the ML model
• Detailing of exploratory analysis
• Presentation of the challenge

Você foi contratado por uma startup especializada no desenvolvimento de soluções de Inteligência Artificial para os mais diversos setores industriais. Seu papel é criar um modelo preditivo utilizando dados dos sensores da planta para identificar padrões que precedem falhas no equipamento. Essas falhas podem resultar em interrupções na produção, custos adicionais de manutenção e perda de eficiência operacional. O objetivo é criar um modelo preditivo que possa identificar antecipadamente as possíveis falhas de um equipamento em específico a partir dos valores dos demais sensores da planta, permitindo que a empresa intervenha proativamente antes que ocorram problemas.

Os dados disponíveis consistem em leituras de sensores instalados no equipamento industrial ao longo do tempo. Esses dados podem incluir variáveis como temperatura, pressão, vibração, corrente elétrica, entre outros parâmetros relevantes para o funcionamento do equipamento.

Seu objetivo será explorar, analisar e modelar os dados dos sensores para prever possíveis falhas no equipamento industrial. Isso envolve a preparação dos dados, identificação de padrões ou comportamentos anômalos que possam indicar falhas iminentes e a criação de um modelo preditivo capaz de prever essas falhas com uma boa precisão.

• O código do modelo desenvolvido, preferencialmente em Python ou na linguagem de sua escolha, documentado e organizado.
• Uma apresentação resumida dos resultados obtidos, destacando as métricas escolhidas para avaliação do modelo e os principais insights derivados da análise.

• Organização do código
• Escolha e implementação do modelo de ML
• Detalhamento da análise exploratória
• Apresentação do desafio