BIA - IFPI Campus Picos Tecnologia Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas - Picos
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dc.creatorSilva, Ana Lívia Farias-
dc.date.accessioned2026-08-18T16:30:11Z-
dc.date.available2026-08-18T16:30:11Z-
dc.date.issued2026-
dc.identifier.urihttps://bia.ifpi.edu.br/jspui/handle/123456789/5799-
dc.description.abstractDigital transformation is a requirement for the survival of micro and small enterprises. However, in the automotive repair sector, the adoption of management systems faces usability and ergonomic barriers. The present work proposes the development of a mobile application (DMecanic) aimed at monitoring and updating the status of repairs in small mechanical workshops. The central objective was to circumvent the need for massive textual typing in operational environments, where professionals frequently find themselves with occupied or dirty hands. Methodologically, the research was characterized as applied and mixed, focused on the validation of the Minimum Viable Product (MVP) with industry professionals and a perception survey with end customers. The technological solution was structured under the Mobile-First paradigm, integrating multimodal interfaces through Automatic License Plate Recognition (ALPR) technology and voice command transcription (Speech-to-Text). Validation was carried out in loco in 7 local mechanical workshops, with the application of the System Usability Scale (SUS) questionnaire, and complemented by a sample of 8 clients. The results demonstrated usability classified as "Excellent", reaching a score of 94.6 on the SUS scale, along with high acceptance and intention to use among the participants. It is concluded that the integration of artificial intelligence in multimodal interfaces has the potential to facilitate access to management tools on the shop floor, mitigating ergonomic barriers and assisting transparency in communication with the client.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherInstituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Piauípt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectUsabilidadept_BR
dc.subjectSistemas de Gestãopt_BR
dc.subjectInterfaces Multimodaispt_BR
dc.subjectOficinas Mecânicaspt_BR
dc.subjectUsabilitypt_BR
dc.subjectManagement Systemspt_BR
dc.subjectMultimodal Interfacespt_BR
dc.subjectMechanical Workshopspt_BR
dc.titleDMecanic: interface móvel multimodal para gestão operacional de reparos em pequenas oficinaspt_BR
dc.title.alternativeDMecanic: multimodal mobile interface for operational repair management in small workshops.pt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.creator.Latteshttps://lattes.cnpq.br/0060400822186685pt_BR
dc.contributor.advisor1Abreu, Jáder Anderson Oliveira-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7396066309539828pt_BR
dc.contributor.advisor-co1Luz, Anthony Irlan Marques-
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5224279549390467pt_BR
dc.description.resumoA transformação digital é uma exigência para a sobrevivência das micro e pequenas empresas. Contudo, no setor de reparação automotiva, a adoção de sistemas de gestão esbarra em barreiras de usabilidade e ergonomia. O presente trabalho propõe o desenvolvimento de uma aplicação móvel (DMecanic) voltada para o monitoramento e a atualização de status de reparos em oficinas mecânicas de pequeno porte. O objetivo central consistiu em contornar a necessidade de digitação textual massiva em ambientes operacionais, onde os profissionais frequentemente encontram-se com as mãos ocupadas ou sujas. Metodologicamente, a pesquisa caracterizou-se como aplicada e mista, focada na validação do Produto Viável Mínimo (MVP) com profissionais do setor e em uma pesquisa de percepção com clientes finais. A solução tecnológica foi estruturada sob o paradigma Mobile-First, integrando interfaces multimodais através da tecnologia de Reconhecimento Automático de Placas (ALPR) e transcrição de comandos de voz (Speech-to-Text). A validação foi realizada in loco em 7 oficinas mecânicas locais, com a aplicação do questionário System Usability Scale (SUS), e complementada por uma amostragem com 8 clientes. Os resultados demonstraram uma usabilidade classificada como "Excelente", atingindo a pontuação de 94,6 na escala SUS, além de alta aceitação e intenção de uso entre os participantes. Conclui-se que a integração de inteligência artificial em interfaces multimodais tem o potencial de facilitar o acesso a ferramentas de gestão no chão de fábrica, mitigando barreiras ergonômicas e auxiliando a transparência na comunicação com o cliente.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentCampus Picospt_BR
dc.publisher.initialsIFPIpt_BR
dc.subject.cnpqSistemas de Computaçãopt_BR
dc.subject.cnpqSistemas de informaçãopt_BR
dc.subject.cnpqAnálise de Dadospt_BR
dc.subject.cnpqDesenvolvimento de Sistemaspt_BR
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