Big data analytics e machine learning para mitigação de falhas que afetam o planejamento da produção de uma empresa metal-mecânica - Cardoso, V. H. (2024)
A análise de dados é capaz de fornecer informações úteis que poderão ser base sólidas para a tomada de decisão. O uso de análise de big data e Machine Learning para previsão de falhas pode beneficiar significativamente empresas na identificação e correção de problemas antes que eles criem atrasos na produção ou outros prejuízos. O objetivo desse estudo foi aplicar big data analytics e machine learning para identificação de falhas de máquinas e tomada de decisão para minimizar impactos no planejamento da produção em uma indústria metal-mecânica. Os dados foram coletados de um banco sintético construído sob a ótica de ambiente produtivo considerando sensores e registros históricos. Foi aplicado análise estatística descritiva, bivariada e multivariada nesse big data. E seguida aplicou-se técnicas de Machine Learning para executar predição a partir dos dados e suportar a tomada de decisão. Foi adotado a abordagem supervisionada com a aplicação de técnicas de classificação de falhas orientadas pela análise comparativa de algoritmos, que a Random Forest como a de maior acurácia. As conclusões dessa pesquisa revelaram que a dissipação de calor é a principal causa de falhas na organização estudada. As altas temperaturas do ar e do processo induzem ao desgaste da ferramenta. Também foram evidenciadas falhas importantes como resultado de esforço excessivo e falta de energia. As descobertas deste estudo mostram a importância da aplicação de big data analytics e do Machine Learning e une a teoria e as aplicações práticas do mundo real, enfatiza a necessidade de uma equipe especializada com experiência em estatística e técnicas de programação aprimorando as capacidades analíticas. Identificar e resolver problemas antes que afetem a produção pode proporcionar as empresas o aumento da eficiência e a redução de despesas