Sistemas de manutenção preditiva usam algoritmos de aprendizado de máquina para prever falhas de equipamentos antes de ocorrerem. Essa abordagem ajuda as indústrias a reduzir os custos de inatividade e manutenção, permitindo intervenções oportunas.O estudo de caso seguinte ilustra o processo de desenvolvimento de um sistema desse tipo em um cenário de fabricação.

Visão Geral do Projeto

O objetivo era criar um sistema capaz de analisar dados de sensores de máquinas para prever possíveis falhas.O projeto envolveu coleta de dados, treinamento de modelos, implantação e monitoramento contínuo para garantir precisão e confiabilidade.

Coleta e Preparação de Dados

Os dados do sensor foram coletados de várias máquinas durante um período de seis meses. Os dados incluíram temperatura, vibração, pressão e horas operacionais. A limpeza dos dados envolveu a remoção de anomalias e o preenchimento de valores em falta para preparação para análise.

Desenvolvimento do modelo

Modelos de aprendizado de máquina como o Random Forest e o Support Vector Machines foram treinados em dados históricos. As características foram projetadas para aumentar o poder preditivo. Os modelos foram validados usando técnicas de validação cruzada para evitar overfitting.

Implementação e Resultados

O modelo de melhor desempenho foi integrado ao sistema de fabricação através de uma API. Ele forneceu previsões em tempo real, alertando equipes de manutenção de possíveis falhas. A implementação resultou em uma redução de 20% no tempo de inatividade não planejado e em menores custos de manutenção.