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Modelo preditivo para detecção de falhas iminentes em máquinas elétricas industriais

Processo: 19/09086-1
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas - PIPE
Vigência: 01 de março de 2020 - 31 de outubro de 2020
Área do conhecimento:Engenharias - Engenharia Elétrica
Pesquisador responsável:Nicolas Goulart Silva
Beneficiário:Nicolas Goulart Silva
Empresas:Empresa a definir
Dipsie Engenharia e Software S/A
CNAE: Instalação de máquinas e equipamentos industriais
Desenvolvimento de programas de computador sob encomenda
Desenvolvimento e licenciamento de programas de computador customizáveis
Município: Vinhedo
Pesquisadores principais:Vitor Augusto Silva Bueno
Assunto(s):Análise de dados  Inteligência artificial  Aprendizado computacional  Manutenção preditiva  Máquinas elétricas 

Resumo

Com o aumento da necessidade de serem mais competitivas, as indústrias se veem forçadas a incorporar à seus processos, tecnologias para otimização de custos e aumento de produtividade e eficiência. Atualmente, as empresas estão conectando seus ativos em busca de aproveitar da melhor forma possível os seus dados para criar um novo e poderoso valor comercial. Essa grande movimentação na indústria é conhecida como a transformação digital, Indústria 4.0 e Internet industrial das Coisas (IIoT). Conectar os dispositivos é apenas o primeiro passo. O valor real está na informação gerada através dos dados que são transmitidos a partir desses dispositivos, como os insights de negócios que esses dados podem habilitar. Os custos de manutenção correspondem à maior parte das despesas operacionais totais das plantas industriais de manufatura e/ou processo. Dependendo do tipo de indústria, os custos de manutenção podem representar de 15% a 30% do custo dos bens produzidos. Os sistemas e soluções hoje comercializadas que atuam na tratativa do problema apresentado, fazem uso de modelos matemáticos estáticos, que com base nas recomendações dos fabricantes e normas, processam dados coletados manualmente para geração dos Insights, porem em sua em sua grande maioria, não precisos. A proposta de modelos preditivos para manutenção, tem como grande inovação o uso de técnicas de inteligência computacional que habilitam a capacidade de analisar em tempo real, parâmetros e variáveis reais de operação das maquinas assim como aprender vários padrões de leitura e fazer uma comparação entre os dados coletados com uma base de dados contemplando vários estados de funcionamento da máquina (AU)