FenixEdu™

Dissertação

Machine learning for predictive maintenance of Industrial Equipment EVALUATED

Detalhes: A indústria de fabrico está a embarcar num nível avançado de maturidade no que diz respeito à sua digitalização. A Manutenção é um dos segmentos fundamentais para a aquisição de vantagem competitiva, através da implementação de técnicas orientadas pela qualidade e pela informação. Neste tipo de indústria, e especialmente no presente caso de estudo, os padrões de qualidade são parte importante e conferem um incremento no nível de dificuldade do processo global de produção. Os fabricantes têm à sua disposição um ambiente tecnológico mais avançado, considerando os dados como uma fonte de criação de conhecimento. No presente, as máquinas não estão preparadas para oferecer uma visão integrada do sistema, tornando-se desafiador a identificação dos motivos base que levam à maioria das sua falhas. A presente dissertação reporta o trabalho desenvolvido para endereçar os requisitos acima mencionados. Os dados de equipamentos adquirem neste trabalho um interesse único pela sua utilização no desenvolvimento de um modelo preditivo inteligente adaptado ao ambiente industrial. Com este objetivo, é proposto um método original para a integração dos dados de equipamentos, suprimindo a necessidade por um grande número de variáveis e enfrentando incertezas no fluxo de dados do sistema. Em adição, foi desenvolvida uma estrutura de visualização de padrões e interdependência entre equipamentos. Este estudo disponibiliza ao fabricante e à equipa de manutenção uma ferramenta eficaz que pode ser integrada nos sistemas existentes, proporcionando conhecimento e ampliando a conformidade com os padrões de qualidade e os objetivos de produção.
Keywords: Análise orientada por dados, Machine learning, Previsão de falhas, TMEF, Indústria de manufatura.

Discussão: novembro 30, 2018, 17:0