Assistente de Manutenção para Royal Enfield 🏍️

Um sistema inteligente para gerenciar e rastrear a manutenção de motocicletas Royal Enfield com base nos manuais oficiais da marca.

📋 Sobre o Projeto

Este projeto é um assistente de manutenção desenvolvido especificamente para motocicletas Royal Enfield. O sistema utiliza os dados oficiais de manutenção preventiva da marca para fornecer informações precisas sobre quando e quais serviços devem ser realizados, seja baseado em quilometragem ou tempo de uso.

🎯 Objetivos

• Automação: Facilitar o acompanhamento de manutenções preventivas
• Organização: Centralizar informações de manutenção em um local acessível
• Eficiência: Reduzir custos e aumentar a vida útil do veículo
• Conformidade: Seguir rigorosamente as especificações da Royal Enfield

🚀 Funcionalidades

Versão Atual (MVP)

• ✅ Consulta de manutenções por quilometragem
• ✅ Consulta de manutenções por período (meses)
• ✅ Decodificação de símbolos de serviço (I, R, C, L, A)
• ✅ Base de dados completa de serviços de manutenção
• ✅ Scripts de teste e validação

Funcionalidades Futuras

• 🔄 Interface gráfica (GUI) intuitiva
• 🔄 Banco de dados relacional (substituindo CSVs)
• 🔄 Sistema de notificações e lembretes
• 🔄 Histórico de manutenções realizadas
• 🔄 Relatórios de custos e estatísticas
• 🔄 Integração com calendário
• 🔄 Suporte multi-usuário
• 🔄 Backup automático de dados

📁 Estrutura do Projeto

RE_maintenance_assistant/
├── data/                                    # Dados de manutenção
│   ├── maintenance_services.csv             # Códigos de serviços (I, R, C, L, A)
│   ├── maintenance_schedule_km.csv          # Cronograma por quilometragem (códigos)
│   ├── maintenance_schedule_km_translated.csv # Cronograma por quilometragem (texto)
│   ├── maintenance_schedule_months.csv      # Cronograma por meses (códigos)
│   └── maintenance_schedule_months_translated.csv # Cronograma por meses (texto)
├── notebooks/                              # Jupyter notebooks para análise
│   ├── df_maintenance_km_to_csv.ipynb      # Processamento dados km
│   ├── df_maintenance_months_to_csv.ipynb  # Processamento dados meses
│   └── df_service_opt_to_csv.ipynb         # Processamento códigos serviços
├── tests/                                  # Scripts de teste e validação
│   ├── info_and_maintenance_km.py          # Testes de consulta por km
│   ├── info_and_maintenance_month.py       # Testes de consulta por meses
│   ├── look_for_km_service.py              # Busca serviços por km
│   └── look_for_month_service.py           # Busca serviços por meses
└── README.md                               # Este arquivo

🛠️ Tecnologias Utilizadas

Versão Atual

• Python 3.x: Linguagem principal
• Pandas: Manipulação e análise de dados
• CSV: Armazenamento temporário de dados
• Jupyter Notebook: Análise e prototipagem

Tecnologias Futuras

• SQLite/PostgreSQL: Banco de dados relacional
• Flask: Interface gráfica
• SQLAlchemy: ORM para banco de dados
• Schedule: Agendamento de tarefas
• Pytest: Testes automatizados

📊 Base de Dados

Códigos de Serviço

Símbolo	Ação
I	Inspect (Inspecionar)
R	Replace (Substituir)
C	Clean (Limpar)
L	Lubricate (Lubrificar)
A	Adjust (Ajustar)

Intervalos de Manutenção

• Por Quilometragem: 0.5k, 5k, 10k, 15k, 20k, 25k, 30k, 35k, 40k, 45k, 50k km
• Por Tempo: 1.5, 6, 12, 18, 24, 30, 36, 42, 48, 54, 60 meses

🚦 Como Usar

Pré-requisitos

# Instalar Python 3.x
# Instalar pandas
pip install pandas

Executando os Testes

# Navegar até o diretório do projeto
cd RE_maintenance_assistant

# Executar consulta por quilometragem
python tests/look_for_km_service.py

# Executar consulta por meses
python tests/look_for_month_service.py

# Visualizar informações detalhadas
python tests/info_and_maintenance_km.py
python tests/info_and_maintenance_month.py

Exemplo de Uso

import pandas as pd

# Carregar dados de manutenção por km
df_km = pd.read_csv('data/maintenance_schedule_km_translated.csv')

# Consultar manutenções aos 10.000 km
maintenance_10k = df_km['10'].dropna()
print(maintenance_10k)

🔄 Roadmap de Desenvolvimento

Fase 1: MVP (Atual) ✅

• Estrutura básica de dados
• Scripts de consulta
• Validação dos dados
• Documentação inicial

Fase 2: Interface Gráfica 🔄

• Design da interface do usuário
• Implementação com Flask
• Sistema de entrada de dados
• Visualização de resultados

Fase 3: Banco de Dados 🔄

• Migração de CSV para SQLite
• Modelagem relacional
• APIs de acesso aos dados
• Sistema de backup

Fase 4: Funcionalidades Avançadas 🔄

• Sistema de notificações
• Histórico de manutenções
• Relatórios e estatísticas
• Integração com calendário

🤝 Contribuindo

Contribuições são sempre bem-vindas! Para contribuir:

1. Fork o projeto
2. Crie uma branch para sua feature (git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. Commit suas mudanças (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. Push para a branch (git push origin feature/AmazingFeature)
5. Abra um Pull Request

Diretrizes de Contribuição

• Seguir PEP 8 para código Python
• Adicionar testes para novas funcionalidades
• Atualizar documentação quando necessário
• Usar mensagens de commit descritivas

📋 Requisitos do Sistema

Requisitos Mínimos

• Python 3.7+
• 50MB de espaço em disco
• 512MB de RAM

Requisitos Recomendados

• Python 3.9+
• 200MB de espaço em disco
• 1GB de RAM

👥 Autores

• Vinicius Monnerat - Desenvolvedor Principal - @viniciuscmb

🙏 Agradecimentos

• Royal Enfield - Pelos manuais de manutenção oficiais
• Comunidade Python - Pelas ferramentas e bibliotecas
• Motociclistas RE - Por inspirar este projeto

📞 Contato

• LinkedIn: Vinicius Monnerat
• GitHub: @viniciuscmb

🔗 Links Úteis

• Manuais Oficiais Royal Enfield
• Documentação Python
• Pandas Documentation

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⚡ Mantenha sua Royal Enfield sempre em perfeito estado! ⚡