MACHINE LEARNING NA MANUTENÇÃO PRESCRITIVA DE CALDEIRAS INDUSTRIAIS

Authors

  • Gustavo Ferreira Begas
  • Julio Cesar Bermudes
  • Leandro Tiago de Souza
  • Murilo Brito Ruiz Villaroel
  • Roberto Marcos Kalili

DOI:

https://doi.org/10.56083/RCV4N6-081

Keywords:

manutenção, prescritiva, machine, learning, caldeiras

Abstract

As caldeiras industriais desempenham um papel crucial em diversas indústrias, fornecendo energia térmica para processos produtivos. No entanto, a falta de manutenção adequada desses equipamentos pode resultar em falhas operacionais, acidentes graves e impactos negativos ao meio ambiente. O objetivo principal deste trabalho é propor a viabilidade de um sistema prescritivo baseado em machine learning para otimizar a manutenção de caldeiras industriais. Para isso, são utilizados dados históricos de operação e manutenção destes equipamentos, buscando entender padrões de falha e degradação ao longo do tempo. Exploramos estilos de dados através do sensoriamento, definimos o conceito de manutenção prescritiva e analisamos modelos de machine learning, como algoritmos de regressão, para desenvolver modelos preditivos capazes de antecipar falhas e indicar a necessidade de intervenções de manutenção preventiva. Os resultados obtidos mostram que a aplicação de técnicas de machine learning podem contribuir significativamente para aprimorar a gestão da manutenção de caldeiras industriais. Espera-se que a adoção dessas ferramentas reduza custos operacionais, minimize riscos à segurança e mitigue impactos ambientais associados a falhas não programadas nestes equipamentos. Além disso, este estudo destaca a importância da integração entre conhecimentos de engenharia, ciência de dados e práticas de manutenção para o desenvolvimento de soluções inovadoras e eficazes no contexto industrial.

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Published

2024-06-10

How to Cite

Begas, G. F., Bermudes, J. C., Souza, L. T. de, Villaroel, M. B. R., & Kalili, R. M. (2024). MACHINE LEARNING NA MANUTENÇÃO PRESCRITIVA DE CALDEIRAS INDUSTRIAIS. Revista Contemporânea, 4(6), e4673. https://doi.org/10.56083/RCV4N6-081

Issue

Section

Articles