Aplicação de Machine Learning na identificação das causas de falhas em máquinas para auxílio na gestão da manutenção

• Autor(a) principal: Rosa, Ciro Magalhães da
• Data de Publicação: 2023
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)
• Texto Completo: http://app.uff.br/riuff/handle/1/27517
• topic: Gestão da manutenção; Aprendizado de máquina; Falha de equipamentos; Algoritmo C4.5; Gestão da manutenção; Aprendizado de máquina; Engenharia de produção; Maintenance management; Machine learning; Machine failure; C4.5 algorithm

O presente trabalho é um estudo sobre a capacidade que o machine learning possui para contribuir na gestão da manutenção de máquinas. É introduzido por um histórico da evolução de como ela vem sendo realizada na indústria até os dias atuais. Explica-se, nesse contexto, que tanto a identificação quanto a compreensão das causas que levam uma máquina a falhar, podem otimizar a produção no cenário industrial. Atualmente, com o avanço constante da inteligência artificial, o machine learning se tornou uma importante ferramenta nessa investigação. Com isso, o objetivo do estudo é entender como um modelo de machine learning pode auxiliar nas descobertas dos porquês de uma determinada falha acontecer. Para tanto, foi utilizada uma metodologia de projeto para data science na qual houve uma exploração de uma base de dados criada artificialmente para estudos de manutenção. A partir da investigação da base, foi aplicado o modelo de aprendizado de máquina C4.5, em que é gerada uma árvore de decisão com as condições para que ocorra uma determinada falha no equipamento. Em seguida, é feita uma análise da árvore obtida para explicar como ela é capaz de contribuir para a definição das razões que levam ao defeito das máquinas. Dessa forma, a discussão tem como base a comparação das condições descritas na árvore junto aos critérios previamente conhecidos que geraram a base de dados de forma artificial. Assim, foi possível avaliar os resultados obtidos pelo modelo e entender as suas capacidades. Por fim, o trabalho se encerra concluindo as possibilidades que este estudo proporciona para auxílio na gestão da manutenção.