Melhoria da Manutenção Produtividade Total por meio de Aprendizado de Máquina na previsão de falhas

Autores
DOI:
https://doi.org/10.47456/bjpe.v12i5.53118
Palavras-chave:
Manutenção industrial, manutenção preditiva, TPM, aprendizado de máquina, previsão de falhas
Resumo

Quando tratados corretamente, os dados podem gerar informações valiosas. O avanço tecnológico contribuiu para o desenvolvimento de ferramentas de análise de grandes volumes de dados, juntamente com algoritmos capazes de identificar padrões e realizar previsões baseados em métodos estatísticos. Neste estudo, investiga-se formas de aplicações de análise de dados e métodos baseados em aprendizagem de máquina utilizando uma base de dados sintética ‘AI4I’ para falhas de motores. O método utilizado neste trabalho constituiu em passar por todas as etapas da aplicação de aprendizado de máquina, desde a seleção, tratamento de dados, visualizações e a criação de cinco modelos preditivos utilizando diferentes algoritmos e suas interpretações. O Python foi utilizado como linguagem de programação. Por fim, foi possível comparar a performance dos diferentes algoritmos e concluir que o método da Floresta Aleatória se mostrou mais eficiente, com uma acurácia de quase 100%, indicando que este modelo é eficaz para a base de dados em específico.

Biografia do Autor
  1. Gabriel Sotello de Oliveira, Universidade Estadual Paulista (Unesp)

    -

  2. José Roberto Dale Luche, Universidade Estadual Paulista (Unesp)

    Professor no Departamento de Produção da FEG-UNESP. Doutor e Mestre em Engenharia de Produção, com ênfase em Pesquisa Operacional. Possui especialização em Banco de Dados. Graduado em Engenharia de Produção, Análise e Desenvolvimento de Sistemas e Licenciatura em Matemática (R2). Atua como pesquisador e desenvolvedor nas áreas de Realidade Mista, Machine Learning, Sistemas de Informação e Pesquisa Operacional. É docente no cusro de Especialização em Engenharia de Produção da FEG-UNESP. http://lattes.cnpq.br/4951999338304665 https://orcid.org/0000-0001-5302-7301

  3. Aneirson Francisco da Silva, Universidade Estadual Paulista (Unesp)

    Bolsista de produtividade em Pesquisa PQ CNPq Nível C. Professor associado MS-5.3 e Livre Docente em Métodos de Otimização e Simulação na Universidade Estadual Paulista ''Júlio de Mesquita Filho'' FEG-UNESP. Ministrando as disciplinas: História da Ciência e Metodologia Científica; Gestão da Produção e Gerência para a produtividade, competitividade industrial, métodos quantitativos avançados em sistemas produtivos e Engenharia Econômica e Sistemas de Custos e nos cursos de Pós-Graduação Stricto Sensu ministrou a disciplina de Simulação de Sistemas e, ministra atualmente a disciplina Métodos de Otimização e Simulação-MOS. No curso de Pós-graduação Lato Sensu- ministra a disciplina de viabilidade econômica e Metodologia Científica. Vice- Coordenador do Grupo de Pesquisa GOL - Grupo de Otimização e Logística da FEG - UNESP, cadastrado no CNPq.Pós Doutorado em Estatística Experimental e Otimização - USP. Doutor em Engenharia Mecânica-UNESP-GUARATINGUETÁ-SP. Mestre em engenharia de produção, pela Universidade Federal de Itajubá- UNIFEI. Pós-graduado em Engenharia Econômica, pela Universidade Federal de Uberlândia-UFU. http://lattes.cnpq.br/2151242493491034 http://orcid.org/0000-0002-2215-0734

  4. Leandro Carlos Fernandes, Universidade Estadual Paulista (Unesp)

    Possui graduação em Engenharia Elétrica pelo Instituto Nacional de Telecomunicações (1993), mestrado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Itajubá (1996) e doutorado em Engenharia Eletrônica e Computação pelo Instituto Tecnológico de Aeronáutica (2002). Professor Assistente Doutor da Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho tendo experiência no projeto de circuitos integrados analógicos e digitais sendo que os projetos digitais são modelados e sintetizados com o auxílio da linguagem de programação para hardware VHDL tendo como alvo componentes programáveis após o encapsulamento CPLD/FPGA. http://lattes.cnpq.br/9338079447464341 

  5. Claudia Regina de Freitas, Universidade Estadual Paulista (Unesp)

    Possui graduação em Psicologia pela Universidade de Taubaté (2010) e em Pedagogia pela Faculdade Anhanguera de São José dos Campos (2023). É mestre em Ciências pela Universidade Federal de São Paulo UNIFESP (2013) e doutora em Saúde Coletiva pela Faculdade de Ciências Médicas da UNICAMP (2019). Pós- doutorado pela UNESP (2025). Possui mais de 10 anos de experiência como docente no ensino superior, com atuação em diversos cursos de graduação. Foi coordenadora de curso de graduação em Psicologia em instituição privada; professora auxiliar I no Departamento de Psicologia da Universidade de Taubaté (UNITAU); e professora substituta do Departamento de Engenharia de Produção da Faculdade de Engenharia e Ciências da UNESP - Campus de Guaratinguetá. Atualmente, é docente no Departamento de Engenharia de Produção da Faculdade de Engenharia e Ciências da UNESP - Campus de Guaratinguetá, ministrando disciplinas da área de Engenharia Organizacional e Psicologia organizacional e do trabalho. Atua em pesquisas com foco em ergonomia cognitiva, processos de ensino-aprendizagem e desempenho de estudantes universitários em cursos de Engenharia, e temas interdisciplinares que envolvem psicologia, saúde coletiva, educação e engenharia, com produção científica voltada à interface entre saúde mental, aprendizagem e práticas pedagógicas no ensino superior. É também membro do Grupo de Pesquisa em Psicodiagnóstico e Avaliação Psicológica (GP-PAP) da Universidade de Taubaté. https://lattes.cnpq.br/4470269242002606 https://orcid.org/0000-0001-8078-9213

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Cover Image
magem de uma parede de cortiça contendo notas adesivas coloridas presas por tachinhas. No centro, um bloco azul exibe a expressão em inglês “Total Productive Maintenance” escrita à mão em letras pretas. Outras anotações apresentam esquemas, números e fluxogramas desenhados, sugerindo planejamento, organização e melhoria contínua. Na parte superior da capa, aparece o título “Melhoria da Manutenção Produtividade Total por meio de Aprendizado de Máquina na previsão de falhas”, seguido dos autores Oliveira, G. S. de, Luche, J. R. D., Silva, A. F. da, Fernandes, L. C., & Freitas, C. R. de (2026).
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Publicado
02.07.2026
Edição
v. 12 n. 5 (2026): N° Especial VII Simpósio de Engenharia de Produção (SIENPRO)
Seção
Inovação, Sustentabilidade e Empreendedorismo: Caminhos para a Transformação da Engenharia de Produção
Licença

Direitos autorais (c) 2026 Oliveira, G. S. de, Luche, J. R. D., Silva, A. F. da, Fernandes, L. C., & Freitas, C. R. de

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Como Citar

Oliveira, G. S. de, Luche, J. R. D., Silva, A. F. da, Fernandes, L. C., & Freitas, C. R. de. (2026). Melhoria da Manutenção Produtividade Total por meio de Aprendizado de Máquina na previsão de falhas. Brazilian Journal of Production Engineering, 12(5), 129-142. https://doi.org/10.47456/bjpe.v12i5.53118