Uma abordagem de aprendizado de máquina para auxílio no planejamento e controle de manutenção.
Falhas e defeitos em equipamentos
são corriqueiros em qualquer ambiente
industrial, gerando perdas e prejuízos materiais
e financeiros. Para sanar problemas como estes,
diferentes técnicas de manutenção corretiva
e preventiva são empregadas. Dentre estas,
podemos citar algumas técnicas baseadas
em Inteligência Artificial, as quais permitem
que seja utilizado o poder computacional para
alcançar alto nível de capacidade analítica
baseada em busca de padrões gerados a partir
de dados previamente obtidos. Desta forma, é
possível que sejam realizadas análises como
predição de valores e/ou estados futuros ou
mesmo a classificação de dados. A aplicação
destas técnicas tem sido uma alternativa eficaz
que permite a geração de soluções que irão
amenizar este problema. Neste trabalho foi
desenvolvido um subsistema de apoio a um
sistema automatizado responsável por integrar
e monitorar uma parte de um processo industrial,
com o intuito de oferecer auxílio ao planejamento
e controle de manutenção em um ambiente que
simula uma produção industrial, de forma que o
programa informe dados que irão influenciar nas
ações que deverão ser realizadas pela equipe
de manutenção para evitar possíveis falhas
no andamento do processo industrial. Para
este subsistema, foram utilizados algoritmo de
Regressão e algoritmo de Classificação. Para
testar a viabilidade do mesmo, propõe-se um
ambiente que simula uma produção industrial
através do uso de uma base de dados pública
que foi desenvolvida por meio da análise e
monitoramento de um sistema de rolamento de
motores. O subsistema foi testado em uma base
de dados com medições feitas em um motor do
IFG, e conseguiu encontrar um defeito. Este
projeto tem por objetivo o desenvolvimento
de uma solução baseada em aprendizado
de máquina para auxiliar no planejamento
e controle de manutenção em um ambiente
simulado de produção industrial.
Uma abordagem de aprendizado de máquina para auxílio no planejamento e controle de manutenção.
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DOI: 10.22533/at.ed.56910290515
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Palavras-chave: Inteligência Artificial; Planejamento e Controle de Manutenção; Aprendizado de Máquinas.
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Keywords: Artificial Intelligence; Planning and Control of Maintenance; Machine Learning.
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Abstract:
Failures and defects in equipment
and machines are commonplace in any industrial environment, taunting material
and financial losses. To solve these problems, different techniques of corrective and
preventive maintenance can be used. Among these techniques, we can mention some
based on Artificial Intelligence, which allows computational power to be used to achieve
high level of analytical capacity based on the search for patterns generated from
previously obtained data. In this way, it’s possible to carry out analyzes as prediction
of values and/or future states or even the classification of data. The application of
these techniques it has been a powerful alternative that allows find solutions that will
decrease these problems. In this work, a subsystem to support an automated system
that will monitor a part of an industrial process was developed, whit the purpose of
offering assistance to planning and maintenance control in an environment that
simulates an industrial production, so that the program informs data that will influence
the actions that must be performed by maintenance team to avoid possible failures
in the progress of the industrial process. For this subsistem, it’s used Regression
algorithm and Classification algorithm .To test this subsystem a public database was
used, this database was originally developed through a monitoring the motor bearing
system. The subsystem was tested in a database made on an IFG engine, and was
able to find a defect. This project aims to develop and implement a solution based on
machine learning to assist in planning and maintenance control in a simulated industrial
production environment.
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Número de páginas: 15
- Gustavo de Assis Costa
- Camila Dias de Jesus
- Jéfter Mateus de Oliveira Rezende
