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    Comparação de softwares de monitoramento de máquinas com inteligência artificial para detecção precoce de falhas e redução de custos de manutenção

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    R - E - ANGEL DE JESUS RIVERA JIMENEZ.pdf (503.8Kb)
    Data
    2023
    Autor
    Rivera Jimenez, Angel De Jesus
    Metadata
    Mostrar registro completo
    Resumo
    Resumo: Este estudo analisou a eficácia de cinco softwares de monitoramento de máquinas com alarme ativo, que utilizam inteligência artificial para a detecção precoce de falhas e a redução de custos de manutenção. Os softwares avaliados foram MachineMetrics, Senseye, Augury, Falkonry e Aspen Mtell. Os resultados mostraram que todos os softwares apresentaram alta precisão na detecção de falhas, com taxas de acerto acima de 90%. O software MachineMetrics apresentou a melhor eficiência, com a capacidade de prever falhas com até 30 dias de antecedência. Os softwares Augury e Falkonry apresentaram os melhores resultados em redução de custos, com redução de até 30% em comparação com a manutenção preventiva. A escolha do software mais adequado dependerá de vários fatores, como o tipo de máquinas a serem monitoradas, o tamanho da empresa e o orçamento disponível
    URI
    https://hdl.handle.net/1884/84030
    Collections
    • Engenharia da Manutenção 4.0 [17]

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