Manutenção preditiva em centros de conformação na Vista Alegre Atlantis SA

• Autor(a) principal: Descalço, Luís Facão
• Data de Publicação: 2021
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10773/33332
• topic: Manutenção preditiva; Machine learning; Indústria 4.0

A crescente competitividade do mercado derivada, em grande parte, pela inovação tecnológica, impõe às empresas a necessidade de reformar o modus operandi tradicional e adotar um modelo enquadrado no paradigma da indústria 4.0. A otimização do controlo do processo produtivo através da informatização em tempo real integrada ao longo de todo o chão de fábrica traz benefícios ao nível do custo, da qualidade e da segurança. A análise de dados provenientes da sensorização dos equipamentos em paralelo com algoritmos de Machine Learning constitui o cerne da manutenção preditiva, tema desta dissertação. A manutenção periódica e reativa têm vindo a ser substituídas por intervenções proativas que asseguram a continuidade da produção e a redução de defeitos de fabrico. O trabalho pode ser dividido em três fases: instalação de um equipamento para monitorizar variáveis de funcionamento de máquinas de um centro de conformação plástica da Vista Alegre Atlantis SA; desenvolvimento de um modelo de manutenção preditiva que consiga detetar, antecipadamente, um comportamento irregular de funcionamento; elaboração de uma interface gráfica de visualização. O modelo foi obtido com recurso a algoritmos de aprendizagem supervisionada (árvores de decisão) e algoritmos de clustering (K-Means e DBSCAN), tendo servido como prova de conceito.