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João Antunes Rodrigues holds a Bachelor's and Master's degree in Industrial Engineering and Management from ISEC (Instituto Superior de Engenharia de Coimbra). He furthered his academic journey by obtaining a PhD in Industrial Engineering and Management from UBI (University of Beira Interior). He has taught at the Coimbra Instituto Superior de Engenharia de Coimbra. He currently teaches at Universidade Lusófona and also contributes to the academic community by publishing numerous international scientific articles. He is currently an integrated researcher at RCM2+( Research Centre for Asset Management and Systems Engineering) and a collaborating researcher at CISE (Research Centre for Electromechatronic Systems).
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Identificação

Identificação pessoal

Nome completo
João Carlos Antunes Rodrigues

Nomes de citação

  • Rodrigues, João Antunes
  • João C. Antunes Rodriges

Identificadores de autor

Ciência ID
8C11-27D7-A19A
ORCID iD
0000-0002-8210-5468
Formação
Grau Classificação
2023
Concluído
 Engenharia e Gestão Industrial (Doutoramento)
Universidade da Beira Interior, Portugal
"A Predictive Maintenance Model based on Multivariate Analysis with Artificial Intelligence" (TESE/DISSERTAÇÃO)
2019
Concluído
 Engenharia e Gestão Industrial (Mestrado integrado)
Instituto Politécnico de Coimbra Instituto Superior de Engenharia de Coimbra, Portugal
2018
Concluído
 Engenharia e Gestão Industrial (Licenciatura)
Instituto Politécnico de Coimbra Instituto Superior de Engenharia de Coimbra, Portugal
2014
Concluído
 Manutenção Eletromecânica (Curso de Especialização Tecnológica)
Instituto Politécnico de Coimbra Instituto Superior de Engenharia de Coimbra, Portugal
Percurso profissional

Ciência

Categoria Profissional
Instituição de acolhimento 		Empregador
2023/06/01 - Atual Investigador (Investigação) Universidade Lusófona de Humanidades e Tecnologias, Portugal
RCM2+ Centro de Investigação em Gestão de Ativos e Engenharia de Sistemas, Portugal
2020/01/01 - Atual Investigador (Investigação) Universidade da Beira Interior, Portugal
CISE - Electromechatronic Systems Research Centre, Portugal

Docência no Ensino Superior

Categoria Profissional
Instituição de acolhimento 		Empregador
2024 - Atual Professor Auxiliar (Docente Universitário) Universidade Lusófona de Humanidades e Tecnologias, Portugal
2021 - Atual Assistente (Docente Universitário) Universidade Lusófona de Humanidades e Tecnologias, Portugal
2019 - Atual Monitor (Docente Universitário) Universidade Lusófona de Humanidades e Tecnologias, Portugal
Projetos

Projeto

Designação Financiadores
2023 - Atual Earth Observation for Early Warning of Land Degradation at European Frontier
101086250
Investigador
Em curso
2023 - Atual "Creation of innovative ""humidity to electricity"" renewable energy conversion technology towards sustainable energy challenge"
101046307
2019/11/01 - 2023/10/31 Self-sufficient humidity to electricity Innovative Radiant Adsorption System Toward Net Zero Energy Buildings
871284
10.3030/871284
 European Commission
Concluído
Produções

Publicações

Artigo em revista
  1. Alexandre Martins; Balduíno Mateus; Inácio de Sousa Adelino da Fonseca; José Torres Farinha; João Carlos Antunes Rodrigues; Mateus Mendes; Cardoso, A. J. M.. "Predicting the Health Status of a Pulp Press Based on Deep Neural Networks and Hidden Markov Models". Energies (2023): https://www.mdpi.com/1996-1073/16/6/2651.
    10.3390/en16062651
  2. João Carlos Antunes Rodrigues; Alexandre Martins; Mateus Mendes; José Torres Farinha; Ricardo Mateus; Cardoso, A. J. M.. "Automatic Risk Assessment for an Industrial Asset Using Unsupervised and Supervised Learning". Energies 15 24 (2022): 9387-9387. http://dx.doi.org/10.3390/en15249387.
    10.3390/en15249387
  3. João Carlos Antunes Rodrigues. "Comparison of Different Features and Neural Networks for Predicting Industrial Paper Press Condition". Energies 15 17 (2022): 6308-6308. http://dx.doi.org/10.3390/en15176308.
    10.3390/en15176308
  4. "Short and long forecast to implement predictive maintenance in a pulp industry". Eksploatacja I Niezawodnosc - Maintenance and Reliability (2021): http://www.ein.org.pl/sites/default/files/2022-01-05.pdf.
    10.17531/ein.2022.1.5
  5. "Predicting motor oil condition using artificial neural networks and principal component analysis". Eksploatacja i Niezawodnosc - Maintenance and Reliability (2020): http://dx.doi.org/10.17531/ein.2020.3.6.
    10.17531/ein.2020.3.6
Distinções

Prémio

2021 Award for best presentation at international conference – TEPEN 2021& IncoME-VI, China.
2021 2nd place in the Young Engineer Innovation Award - PIJE 2021 (Ordem dos Engenheiros)
Ordem dos Engenheiros, Portugal