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Publicação
Plataforma Web para análise e diagnóstico de centrais de cogeração
| Nome: | Descrição: | Tamanho: | Formato: | |
|---|---|---|---|---|
| 4.14 MB | Adobe PDF |
Autores
Orientador(es)
Resumo(s)
Este projeto visa o desenvolvimento de uma plataforma cujo objetivo principal consiste
em automatizar a recolha de análises efetuadas em máquinas de cogeração e proceder à res-
petiva verificação dos dados, diagnóstico de potenciais falhas/divergências, despoletando os
respetivos alertas. O objetivo consiste em desenvolver uma plataforma web, tendo em conta
os seguintes requisitos: o upload de dados que permitirá guardá-los numa base de dados,
desenvolvimento de ferramentas que permitirão ao utilizador visualizar os dados de modo a
perceber o estado atual do equipamento, fazer o download destes dados e, também, a deteção
de eventuais anomalias como, por exemplo, a presença de metais com valores muito elevados
nas máquinas desencadeando os respetivos alertas. Este projeto destina-se a uma empresa
cujo processo descrito acima é feito de forma manual, isto é, com a intervenção de humano
que faz com que as deteções de falhas não sejam tão eficazes. A plataforma de manutenção
preditiva desenvolvida no âmbito da dissertação comprova que a automatização destes pro-
cessos permitirá à empresa seguir uma melhor organização estratégica conseguindo, assim,
reduzir o tempo de paragem do equipamento e, também, os custos adicionais. Será demons-
trado que, ao contrário da intervenção de humano, a plataforma de manutenção preditiva é
muito mais eficiente e eficaz.
This project aims to develop a platform whose main objective is to automate the collec- tion of analyzes carried out on cogeneration machines and proceed with the respective data verification, diagnosis of potential failures/anomalies, and triggering the respective alerts. The objective is to develop a web platform, taking into account the following requirements: up- loading data that will allow them to be stored in a database, development of tools that will allow the user to visualize the data to understand the current state of the equipment, download this data and also detect any anomalies such as, for example, the presence of metals with very high values in the machines, triggering the respective alerts. This project is aimed at a company whose process described above is done manually, that is, with human intervention, which makes fault detection ineffective. The predictive maintenance platform developed within the scope of the dissertation proves that the automation of these processes will allow the company to follow a better strategic organization, thus reducing equipment downtime and additional costs. It will be demonstrated that, contrary to human intervention, the predictive maintenance platform is much more efficient and effective.
This project aims to develop a platform whose main objective is to automate the collec- tion of analyzes carried out on cogeneration machines and proceed with the respective data verification, diagnosis of potential failures/anomalies, and triggering the respective alerts. The objective is to develop a web platform, taking into account the following requirements: up- loading data that will allow them to be stored in a database, development of tools that will allow the user to visualize the data to understand the current state of the equipment, download this data and also detect any anomalies such as, for example, the presence of metals with very high values in the machines, triggering the respective alerts. This project is aimed at a company whose process described above is done manually, that is, with human intervention, which makes fault detection ineffective. The predictive maintenance platform developed within the scope of the dissertation proves that the automation of these processes will allow the company to follow a better strategic organization, thus reducing equipment downtime and additional costs. It will be demonstrated that, contrary to human intervention, the predictive maintenance platform is much more efficient and effective.
Descrição
Palavras-chave
Plataforma web Análise de dados Automatização