Manutenção Preditiva 4.0: Conceito, Arquitetura e Estratégias de Implementação

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Manutenção Preditiva 4.0: Conceito, Arquitetura e Estratégias de Implementação

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dc.contributor Universidade Federal de Santa Catarina pt_BR
dc.contributor.advisor Pacheco, Renato Lucas
dc.contributor.author Righetto, Sophia Boing
dc.date.accessioned 2020-02-21T15:22:53Z
dc.date.available 2020-02-21T15:22:53Z
dc.date.issued 2020-02-10
dc.identifier.uri https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/204345
dc.description TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnológico. Engenharia Elétrica. pt_BR
dc.description.abstract Com a competitividade em alta no cenário atual, as organizações almejam reduzir custos nos processos, elevar a disponibilidade de seus ativos e agregar valor ao seu produto. Objetivos estes que vão ao encontro dos benefícios entregues pela Manutenção Preditiva 4.0. Nesse contexto, o presente trabalho apresenta uma revisão bibliográfica sobre o conceito de manutenção, ilustrando seus principais tipos, e evidenciando a Manutenção Preditiva como a técnica mais promissora. O trabalho aborda também a relação entre a Manutenção Preditiva 4.0 e a Indústria 4.0, apresentando as ferramentas que ambas compartilham, como: Internet das Coisas, Big Data, Computação em nuvem e Inteligência Artificial. Além do conceito, também é apresentada a arquitetura de um sistema de Manutenção Preditiva 4.0, explanando sobre as funcionalidades de seus blocos constituintes. São apresentadas técnicas de Machine Learning utilizadas para a análise preditiva, além dos benefícios gerados e estratégias necessárias para implementação do sistema. pt_BR
dc.description.abstract With competitiveness on the rise in the current scenario, organizations aim to reduce costs in processes, increase the availability of their assets and add value to their product. Objectives that meet the benefits delivered by Predictive Maintenance 4.0. In this context, the present work presents a bibliographic review on the concept of maintenance, illustrating its main types and showing Predictive Maintenance as the most promising technique. The work also addresses the relationship between Predictive Maintenance 4.0 and Industry 4.0, elucidating the tools that both share, such as: Internet of Things, Big Data, Cloud Computing and Artificial Intelligence. In addition to the concept, the architecture of a 4.0 Predictive Maintenance system is also presented, explaining the functionalities of its constituent blocks. Machine Learning techniques used for predictive analysis are presented, in addition to the benefits generated and the necessary strategies for implementing the system. pt_BR
dc.format.extent 85 f. pt_BR
dc.language.iso pt_BR pt_BR
dc.publisher Florianópolis, SC pt_BR
dc.rights Open Access
dc.subject Manutenção Preditiva pt_BR
dc.subject Indústria 4.0 pt_BR
dc.subject Internet das Coisas pt_BR
dc.title Manutenção Preditiva 4.0: Conceito, Arquitetura e Estratégias de Implementação pt_BR
dc.type TCCgrad pt_BR
dc.contributor.advisor-co Martins, Marcos Aurélio Izumida


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