Publication
Manutenção Baseada em Condição para Gestão e Predição de Manutenção de Equipamentos
| datacite.subject.fos | Engenharia e Tecnologia::Engenharia Eletrotécnica, Eletrónica e Informática | pt_PT |
| dc.contributor.advisor | Martinho, Ricardo Filipe Gonçalves | |
| dc.contributor.advisor | Rijo, Rui Pedro Charters Lopes | |
| dc.contributor.advisor | Grilo, Carlos Fernando de Almeida | |
| dc.contributor.author | Martins, Matheus da Costa | |
| dc.date.accessioned | 2023-02-08T14:35:25Z | |
| dc.date.embargo | 2025-11-16 | |
| dc.date.issued | 2022-11-16 | |
| dc.description.abstract | A gestão e manutenção de equipamentos é algo indispensável no âmbito empresarial, pois corresponde a uma fatia significativa do orçamento das empresas. Assim sendo, a utilização de um sistema que monitorize os equipamentos e alerte os responsáveis aquando da necessidade de tarefas de manutenção, reparação e/ou substituição, permitiria baixar os custos ligados a essas tarefas e aos equipamentos envolvidos. É a partir desta premissa que surge o projeto descrito neste relatório, uma plataforma digital de armazenamento, processamento e alarmística de dados de equipamentos, dos seus pontos de monitorização, sensores e medições associadas. A plataforma é composta por duas aplicações de software principais, uma aplicação de backend onde são implementadas estratégias de Manutenção Baseada em Condição (CBM – Condition-Based Maintenance), através de algoritmos de inteligência artificial, e uma aplicação de frontend onde o utilizador pode escolher a estratégia a utilizar na predição da próxima manutenção de determinado equipamento. O presente projeto é parte de um maior, o SMARTool (Projeto do programa Portugal 2020), e, como tal, foi desenvolvido tendo um cliente real envolvido no processo. Este cliente é um consórcio de três empresas que visava obter uma plataforma digital como prova de conceito por parte da equipa do Politécnico de Leiria que fosse capaz de aplicar e utilizar estratégias de CBM. Em termos de lógica de negócio, a plataforma emprega algoritmos de inteligência artificial de forma a verificar o estado do equipamento, a evolução do mesmo e a previsão de como o seu estado irá evoluir num determinado período, para assim ajudar o utilizador a tomar uma decisão de qual deverá ser o momento ideal para que seja realizada a manutenção. A plataforma desenvolvida, apesar de ter sido testada numa única área, foi projetada de forma a ser genérica e escalável, podendo vir a ser utilizada em qualquer tipo de equipamento, métricas e ainda ser possível adicionar novos algoritmos e/ou estratégias de CBM. A solução desenvolvida permite gerir os equipamentos existentes numa organização, bem como verificar o seu estado de funcionamento e calcular previsões de como poderão evoluir em termos de necessidades de manutenções/substituições. Esta solução é genérica e escalável, tendo sido desenvolvida com base num padrão de desenho (design pattern) que promove esse objetivo. | pt_PT |
| dc.identifier.tid | 203216946 | pt_PT |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10400.8/8112 | |
| dc.language.iso | por | pt_PT |
| dc.subject | Manutenção baseada em condição | pt_PT |
| dc.subject | Manutenção preditiva | pt_PT |
| dc.subject | Manutenção preventiva | pt_PT |
| dc.subject | Inteligência artificial | pt_PT |
| dc.title | Manutenção Baseada em Condição para Gestão e Predição de Manutenção de Equipamentos | pt_PT |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| rcaap.rights | restrictedAccess | pt_PT |
| rcaap.type | masterThesis | pt_PT |
| thesis.degree.name | Mestrado em Engenharia Informática - Computação Móvel | pt_PT |
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