APLICAÇÃO DE SISTEMAS COMPUTACIONAIS EM MANUTENÇÃO CENTRADA NA CONFIABILIDADE: UM ENFOQUE NOS MAPAS COGNITIVOS FUZZY DINÂMICOS SIMPLIFICADOS
A produção de etanol e açúcar em usinas canavieiras é diretamente dependente do Corte, Carregamento e Transporte (CCT) de cana-de-açúcar, um processo crucial realizado por máquinas agrícolas robustas. Com o advento das colhedoras de cana, a produção e a colheita aumentaram significativamente, eliminando a necessidade de corte manual e queima de cana. No entanto, este aumento também elevou a demanda e a capacidade de processamento das indústrias, resultando em uma necessidade crescente de manutenção eficaz das máquinas. Neste cenário, a Manutenção Centrada na Confiabilidade (RCM) emerge como uma estratégia essencial, especialmente quando empregada em conjunto com Mapas Cognitivos Fuzzy para o gerenciamento de colhedoras de cana. A RCM permite a identificação e a correção eficaz de falhas, melhorando assim a confiabilidade dos sistemas. A implementação de um Mapa Cognitivo Fuzzy (FCM) propõe um diagnóstico quantitativo aprimorado, servindo como uma ferramenta computacional de apoio à gestão da manutenção. Isso não só melhora o funcionamento do sistema, mas também é extremamente relevante no contexto da crescente Indústria 4.0. Este resumo termina com a sugestão de que trabalhos futuros devem se concentrar no aprimoramento contínuo dessas práticas de manutenção.
APLICAÇÃO DE SISTEMAS COMPUTACIONAIS EM MANUTENÇÃO CENTRADA NA CONFIABILIDADE: UM ENFOQUE NOS MAPAS COGNITIVOS FUZZY DINÂMICOS SIMPLIFICADOS
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DOI: 10.22533/at.ed.1282321082
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Palavras-chave: Manutenção Centrada na Realidade, Colhedora, Cana-de-açúcar, Mapas Cognitivos Fuzzy, Análise Quantitativa.
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Keywords: Reality-Cantered Maintenance, Harvester, Sugarcane, Fuzzy Cognitive Maps, Quantitative Analysis.
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Abstract:
The production of ethanol and sugar in sugarcane mills is directly dependent on the Cutting, Loading, and Transport (CCT) of sugarcane, a crucial process carried out by robust agricultural machinery. With the advent of sugarcane harvesters, production and harvesting have significantly increased, eliminating the need for manual cutting and burning of cane. However, this increase also elevated the demand and processing capacity of industries, resulting in an escalating need for effective machine maintenance.
In this scenario, Reliability-Centered Maintenance (RCM) emerges as an essential strategy, especially when employed in conjunction with Fuzzy Cognitive Maps for the management of sugarcane harvesters. RCM allows for the effective identification and correction of faults, thus enhancing system reliability.
The implementation of a Fuzzy Cognitive Map (FCM) proposes an enhanced quantitative diagnosis, serving as a computational tool to support maintenance management. This not only improves the system's operation but is also highly relevant in the context of the rising Industry 4.0.
This summary concludes with the suggestion that future work should focus on the continuous improvement of these maintenance practices.
- Marcio Mendonca
- Marcos Antônio de Matos Laia
- Marcio Aurélio Furtado Montezuma
- Rodrigo Rodrigues Sumar
- Janaína Fracaro de Souza Gonçalves
- Ricardo Breganon
- Vicente de Lima Gongora
- Michelle Eliza Casagrande Rocha
- Marcio Jacometti
- João Maurício Hypólito
- Renato Augusto Pereira Lima
- Fabio Nogueira de Queiroz
- Kazuyochi Ota Junior
- Henrique Cavalieri Agonilha
- Augusto Alberto Foggiato
- Fabio Rodrigo Milanez
