Manutenção Preditiva 4.0: Conceito, Arquitetura e Estratégias de Implementação

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Righetto, Sophia Boing
Data de Publicação: 2020
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSC
Texto Completo: https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/204345
Resumo: TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnológico. Engenharia Elétrica.
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spelling Manutenção Preditiva 4.0: Conceito, Arquitetura e Estratégias de ImplementaçãoManutenção PreditivaIndústria 4.0Internet das CoisasTCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnológico. Engenharia Elétrica.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.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.Florianópolis, SCPacheco, Renato LucasMartins, Marcos Aurélio IzumidaUniversidade Federal de Santa CatarinaRighetto, Sophia Boing2020-02-21T15:22:53Z2020-02-21T15:22:53Z2020-02-10info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis85 f.application/pdfhttps://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/204345info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSC2020-02-21T15:22:53Zoai:repositorio.ufsc.br:123456789/204345Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732020-02-21T15:22:53Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
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