Publicação:
Sistema de manutenção preditiva de falhas em válvulas em um processo industrial utilizando inteligência artificial.

dc.contributor.advisor1Fernandes Júnior, Renato Ferreira
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0072425749854092pt_BR
dc.contributor.referee1Lima, Gabriela Vieira
dc.contributor.referee2Carrijo, Renato Santos
dc.creatorPinto, Marcela Coury
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/4804618589394593pt_BR
dc.date.accessioned2021-06-29T16:51:19Z
dc.date.available2021-06-29T16:51:19Z
dc.date.issued2021-06-16
dc.description.abstractThis paper presents the development of an artificial intelligence platform for the valve failure prediction in an industrial process, with the objective of avoiding stop the production line due to unforeseen breaks, improve the operator's routine and reduce maintenance costs. The system was developed using maintenance, automation, business intelligence and machine learning concepts to develop a prediction system. The project was developed using tools such as Node-Red, for data collection, InfluxDB for data storage and the framework Flask for the creation of a web page, responsible for dashboard visualization. For the failure prediction, machine learning models such as linear regression and K-Means were used. The results obtained with the creation of the tool and also the prediction are presented.pt_BR
dc.description.degreenameTrabalho de Conclusão de Curso (Graduação)pt_BR
dc.description.resumoEste trabalho apresenta o desenvolvimento de uma plataforma com inteligência artificial para a predição de falhas em válvulas em um processo industrial, com o objetivo de evitar paradas de linha por conta de quebras não previstas, melhorar a rotina do operador e diminuir custos com manutenção. O sistema foi desenvolvido utilizando conceitos de manutenção, automação, inteligência de negócios e aprendizado de máquina para o desenvolvimento de um sistema de predição. O projeto foi desenvolvido utilizando ferramentas como o Node-Red, para a coleta de dados, o InfluxDB para o armazenamento dos dados e o framework Flask para a criação da página web, responsável pela visualização dos dashboards. Para a predição das falhas foram utilizados modelos de aprendizado de máquina como a regressão linear e o K-Means. Os resultados obtidos com a criação da ferramenta e também a predição são apresentados.pt_BR
dc.identifier.citationPINTO, Marcela Coury. Sistema de manutenção preditiva de falhas em válvulas em um processo industrial utilizando inteligência artificial. 2021. 77 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Controle e Automação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2021.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufu.br/handle/123456789/32268
dc.languageporpt_BR
dc.orcid.putcode96293514
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândiapt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.courseEngenharia de Controle de Automaçãopt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.sizeorduration77pt_BR
dc.subjectManutenção preditivapt_BR
dc.subjectPredictive maintenancept_BR
dc.subjectBusiness Intelligencept_BR
dc.subjectBusiness Intelligencept_BR
dc.subjectAprendizado de Máquinapt_BR
dc.subjectMachine Learningpt_BR
dc.subjectInteligência Artificialpt_BR
dc.subjectArtificial Intelligencept_BR
dc.subjectProcesso Industrialpt_BR
dc.subjectIndustrial Processpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIASpt_BR
dc.titleSistema de manutenção preditiva de falhas em válvulas em um processo industrial utilizando inteligência artificial.pt_BR
dc.title.alternativePredictive maintenance system for valve failures in an industrial process using artificial intelligence.pt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dspace.entity.typePublication

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