Melhoria da Manutenção Produtividade Total por meio de Aprendizado de Máquina na previsão de falhas - Oliveira, Gabriel Sotello de; Luche, José Roberto Dale; Silva, Aneirson Francisco da; Fernandes, Leandro Carlos; Freitas, Claudia Regina de (Brazilian Journal of Production Engineering, 2026)
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.
Keywords: Manutenção industrial; manutenção preditiva; TPM; aprendizado de máquina; previsão de falhas