Tecnologias da indústria 4.0 com foco na manutenção preditiva inteligente: uma revisão sistemática
Author:
Faria, Gabriel Dudena de
Abstract:
O presente projeto tem como objetivo o desenvolvimento de um modelo de apoio a decisão para seleção de tecnologias da Indústria 4.0 voltado para a manutenção preditiva inteligente considerando os critérios de taxa de falhas, tempo médio entre falhas e tempo médio de reparo. Tendo em vista o cenário das indústrias brasileiras que ainda estão distantes de terem tecnologias da Indústria 4.0 como Big Data, realizada aumentada, monitoramento remoto implementadas, o modelo visa contribuir na seleção das tecnologias que mais podem aumentar a disponibilidade das máquinas em um sistema de produção industrial. Para tal, pretende-se realizar uma revisão bibliográfica sobre as tecnologias da Indústria 4.0 mais empregadas na manutenção preditiva por meio de consulta em bases de dados como Scopus e Web of Science (WoS), além de livros, dissertações e teses relacionados com o tema pesquisado. Também, será feita uma análise bibliométrica usando o TEMAC (Teoria do Enfoque Meta Analítico Consolidado) que permite a identificação de informações como principais autores que publicam na área e artigos mais relevantes. Por sua vez, a seleção do método a ser utilizado para tomada de decisão será feita com base nos resultados da análise bibliométrica e numa análise crítica sobre os métodos disponíveis na literatura. Para o estudo de caso, pretende-se identificar empresas que tenham dados de falhas de máquinas para realizar a aplicação do modelo a ser desenvolvido, sua verificação e validação. Dessa forma, pretende-se auxiliar as empresas do Brasil no processo de implementação gradual de tecnologias da Indústria 4.0 visando o desenvolvimento de fábricas digitais inteligentes, aumentando a disponibilidade das máquinas e, consequentemente sua capacidade de produção.
Description:
Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica.
Universidade Federal de Santa Catarina.
Centro Tecnológico.
Departamento de Engenharia de Produção e Sistemas.