Heber Lombardi de Carvalho

Doutorado (ago/2012) e Mestrado (mar/2008) em Engenharia de Produção cursados na Escola de Engenharia de São Carlos - EESC - USP. Bacharel em Informática pela Universidade de São Paulo - ICMC - USP (dez/2005) e Técnico em Mecânica pela Escola Técnica Estadual Lauro Gomes (dez/1994). Larga atuação industrial com 21 anos de experiência em áreas distintas da engenharia e de tecnologia da informação como produção, cadeia de suprimentos, automação industrial, tecnologia da informação aplicada à manufatura e à cadeia de suprimentos, à gestão da manutenção e à gestão de projetos. Últimas atuações na indústria como Especialista de TI, Coordenador de Projetos e Gerente da Cadeia de Suprimentos. Atualmente, desde jan/2016, é Professor Adjunto da Universidade Federal de São Carlos nos cursos de Administração, Engenharia Agronômica e Engenharia de Alimentos. Tem experiência e habilidades em: Cadeia de Suprimentos; Logística Inbound e Outbound; Manufatura; Automação Industrial; Gestão de equipes multidisciplinares na resolução de problemas para geração de inovações no uso de tecnologias existentes e de forma integrada em redes; Gestão de Projetos; Gestão Estratégica a Longo Prazo; Engenharia de Software e em Engenharia de Produção com ênfase em Engenharia de Produto e Processos; Construção de OLAPs; Gestão de Desenvolvimento de Software; Implantação de Sistemas Integrados de Gestão ERP e de software para desenvolvimento de produtos. Direcionamento da Pesquisa: desenvolvimento de método que sistematize os conhecimentos de qualquer área para aprimorar e potencializar as técnicas de aprendizado de máquina. O método é denominado Network to Network for Knowledge (N2N4K). A arquitetura do método consiste em estruturar o conhecimento com uma técnica de modelagem de processos organizados sob as diretrizes de redes, das associações e dos conjuntos analíticos de variáveis e da inteligência coletiva, todas premissas oriundas da Teoria da Complexidade. O método, após garantir que os dados estejam rotulados para gerar novos conhecimentos, processa-os com algoritmos de aprendizado de máquina como KNN, Naive Bayes, Árvores de Decisão, Regressões Lineares e suas combinações para apoiar as previsões no processo de tomada de decisão.

bachelor's at Bacharelado em Informática from Universidade de São Paulo (2005), master's at Mestrado from USP-Escola de Engenharia de São Carlos (2008) and doctorate at Production Engineering from Universidade de São Paulo (2012).