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Publicação
Uma Abordagem para Manutenção Preditiva baseada em Sistemas Multiagente e Machine Learning
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Orientador(es)
Resumo(s)
Nos dias de hoje onde a tecnologia está em constante evolução, surge a necessidade de os sistemas industriais se adaptarem às alterações do mercado, de modo a fazer frente às necessidades de um mercado cada vez mais competitivo e global.
No seguimento da evolução da tecnologia e dos desenvolvimentos recentes que resultaram numa maior disponibilidade dos sistemas de aquisição de dados e redes de computadores, a natureza competitiva da indústria atual força os sistemas de manufatura a avançar para a implementação de metodologias de alta tecnologia, possibilitando a estes sistemas uma maior flexibilidade e robustez ao lidar com situações inesperadas.
A Manutenção Preditiva é a primeira grande quebra de paradigma na manutenção, intensificando-se cada vez mais, quanto maior o desenvolvimento tecnológico. Esta solução, é considerada como a mais fiável sob o ponto de vista de produção, na medida que monitoriza o equipamento e/ou sistema, agindo quando necessário.
No entanto, toda a tecnologia inerente a este tipo de manutenção ainda precisa de intervenção humana, pois, embora os equipamentos/sistemas já possam detetar as falhas, estes não se auto-reparam, necessitando da intervenção do homem para efetuar o reparo.
O trabalho desenvolvido na presente dissertação de mestrado consiste no estudo, de como integrar Machine Learning em sistemas ciber-físicos baseados em agentes e utilizando serviços.
Descrição
Palavras-chave
Manutenção Preditiva Sistemas Multiagente Sistemas Ciber-Físicos Indústria 4.0 Análise de Dados