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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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorPacholok, Mariano-
Autor(es): dc.contributorUniversidade Federal do Paraná. Setor de Tecnologia. Curso de Especialização em Engenharia da Manutenção 4.0-
Autor(es): dc.contributorFernandes, Rodrigo Kalko-
Autor(es): dc.creatorRivera Jimenez, Angel De Jesus-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-09-01T12:26:34Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-09-01T12:26:34Z-
Data de envio: dc.date.issued2023-08-29-
Data de envio: dc.date.issued2023-08-29-
Data de envio: dc.date.issued2022-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://hdl.handle.net/1884/84030-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/1884/84030-
Descrição: dc.descriptionOrientador: Prof. Dr. Mariano Pacholok-
Descrição: dc.descriptionMonografia (especialização) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Curso de Especialização em Engenharia de Manutenção 4.0.-
Descrição: dc.descriptionInclui referências-
Descrição: dc.descriptionResumo: 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-
Formato: dc.format1 recurso online : PDF.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Palavras-chave: dc.subjectSoftware-
Palavras-chave: dc.subjectInteligência artificial-
Palavras-chave: dc.subjectMaquinas - Manutenção e reparos-
Palavras-chave: dc.subjectControle de custo-
Título: dc.titleComparação de softwares de monitoramento de máquinas com inteligência artificial para detecção precoce de falhas e redução de custos de manutenção-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional - Rede Paraná Acervo

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