Publicação: Aprimorando processos de usinagem com inteligência artificial : uma revisão abrangente
Carregando...
Tipo do documento
Data
Direito de acesso
Coleções
Programa
Área do conhecimento
CNPQ::OUTROS::ENGENHARIA MECATRONICA
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Orientador
Coorientador
Resumo
O presente trabalho consiste em uma revisão bibliométrica e abrangente sobre a aplicação de
técnicas de inteligência artificial nos processos de usinagem. O objetivo central do estudo foi
mapear o cenário de pesquisa científica no período de 2021 a 2025, com o intuito de identificar
as principais tendências e lacunas de estudo, quantificando o impacto de diversas técnicas de
inteligência artificial em processos como fresamento, torneamento, furação e retificação. Para
possibilitar esta pesquisa, 85 artigos foram analisados estatisticamente para gerar dados sobre
o tema. Como resultado, fresamento e torneamento foram os processos mais investigados,
enquanto machine learning e redes neurais artificiais são as técnicas mais dominantes. Foi
revelado que o foco principal das pesquisas reside na otimização da rugosidade superficial e do
desgaste da ferramenta, embora se observe um crescimento notável na avaliação de impactos
ambientais e econômicos. Também foi possível identificar os desafios persistentes, como a
gestão do big data e a dificuldade da generalização dos modelos de inteligência artificial para
diferentes cenários industriais. Concluiu-se que o campo de pesquisa é maduro em otimização
de qualidade e desgaste, mas aponta para novas direções promissoras, como o uso de
abordagens híbridas e gêmeos digitais para superar as limitações existentes. Sugere-se para
trabalhos futuros o foco em soluções mais acessíveis e padronizadas que permitam a transição
para a manufatura inteligente, garantindo a máxima eficiência, qualidade e sustentabilidade.
Abstract
This work consists of a comprehensive bibliometric review on the application of artificial
intelligence techniques in machining processes. The central objective of the study was to map
the scientific research scenario from 2021 to 2025, aiming to identify the main trends and
research gaps, quantifying the impact of various artificial intelligence techniques on processes
such as milling, turning, drilling, and grinding. To enable this research, 85 articles were
statistically analyzed to generate data on the topic. As a result, milling and turning were the
most investigated processes, while machine learning and artificial neural networks are the most
dominant techniques. It was revealed that the main focus of the research lies in optimizing
surface roughness and tool wear, although a notable growth in the evaluation of environmental
and economic impacts is observed. It was also possible to identify persistent challenges, such
as big data management and the difficulty of generalizing artificial intelligence models for
different industrial scenarios. It was concluded that the research field is mature in quality and
wear optimization but points to new promising directions, such as the use of hybrid approaches
and digital twins to overcome existing limitations. It is suggested for future work to focus on
more accessible and standardized solutions that allow the transition to intelligent
manufacturing, ensuring maximum efficiency, quality, and sustainability.
Palavras-chave
inteligência artificial, usinagem, revisão bibliométrica, manufatura inteligente, otimização de parâmetros, sustentabilidade, desgaste de ferramenta, análise de dados
Citação
PEREIRA, João Victor Assunção. Aprimorando processos de usinagem com inteligência artificial: uma revisão abrangente. 2025. 81 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Mecatrônica) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2025.