Escalonamento de guindastes no Porto de Santos com busca automatizada
Visão geral
Sobre o que é este desafio
Formalize o escalonamento de guindastes no Porto de Santos, compare busca com Graphplan e receba um certificado verificável.
O cenário
O arquivo reúne os registros operacionais de um terminal de contêineres de médio porte no Porto de Santos (SP), que opera três guindastes de cais e enfrenta filas crescentes de caminhões no pátio durante os picos de exportação de soja e produtos industrializados. Nos últimos dois meses, o tempo médio de permanência dos navios subiu 18%, e a operação hoje aloca guindastes e blocos de pátio manualmente, com base na experiência dos supervisores de turno.
O Brief
O que você vai fazer e o que vai demonstrar.
Qual estratégia de planejamento automatizado — busca no espaço de estados ou construção de um planning graph — permite gerar, em tempo hábil, um cronograma de atracação, alocação de guindastes e movimentação de contêineres que reduza o tempo de permanência dos navios sem violar as restrições operacionais do terminal?
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Aplicar busca no espaço de estados e planning graphs (Graphplan) a um problema real de escalonamento
- Formalizar um domínio de planejamento em PDDL com pré-condições e efeitos consistentes
- Avaliar a complexidade computacional de diferentes estratégias de busca em planejamento automatizado
- Comunicar trade-offs técnicos de algoritmos de planejamento para stakeholders não técnicos
Adequação ao Programa
Onde isso se encaixa no seu programa.
Aperfeiçoa as mesmas habilidades que seu curso espera que você demonstre.
Conteúdo alinhado em breve.
Habilidades
Habilidades que você vai demonstrar.
Cada um aparece no seu certificado verificado.
- Analytical Reasoning
Apply analytical reasoning to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Ai Assisted Coding
Apply ai assisted coding to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Assumption Analysis
Apply assumption analysis to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- State Space Search
Apply state space search to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Pddl Modeling
Apply pddl modeling to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
Carreiras
Cargos para os quais este desafio te prepara.
Títulos reais. Pontes reais de habilidades. Escolha o mais próximo da sua trajetória.
Trilhas de carreira que este desafio desenvolve
Funções canônicasAI Engineer
O desafio treina a formalização de problemas reais como domínios de planejamento e a implementação de algoritmos de busca em código de produção, experiência diretamente aplicável a construir componentes de IA reutilizáveis para sistemas de decisão.
Este desafio aprimora
- ai-assisted-coding
- state-space-search
- pddl-modeling
Analista de Cadeia de Suprimentos
A modelagem de restrições operacionais de um terminal e a análise de trade-offs entre algoritmos ensinam a formalizar gargalos logísticos reais em termos que orientam decisões de alocação de recursos.
Este desafio aprimora
- analytical-reasoning
- assumption-analysis
- state-space-search
Consultor de Logística
Traduzir um problema operacional portuário em um domínio formal e comunicar a recomendação a uma diretoria de operações espelha o trabalho de consultoria em otimização logística.
Este desafio aprimora
- analytical-reasoning
- pddl-modeling
- assumption-analysis
Só mais uma coisa