Aprendizado de máquina aplicado à predição de falhas em caminhão fora de estrada.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2020
Autor(a) principal: Dias, Aldilene Oliveira Maia
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Manutenção preditiva
Falhas de sistemas de computação - caminhões - caminhão fora de estrada
Aprendizado do computador
Link de acesso: http://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/13204
Resumo: Programa de Pós-Graduação em Instrumentação, Controle e Automação de Processos de Mineração. Departamento de Engenharia de Controle e Automação, Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto.
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spelling Aprendizado de máquina aplicado à predição de falhas em caminhão fora de estrada.Machine learning applied to fault prediction in off-road trucks.Manutenção preditivaFalhas de sistemas de computação - caminhões - caminhão fora de estradaAprendizado do computadorPrograma de Pós-Graduação em Instrumentação, Controle e Automação de Processos de Mineração. Departamento de Engenharia de Controle e Automação, Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto.No setor mineral, o caminhão fora de estrada é o meio mais difundido de transporte de minério. Trata-se de um equipamento composto por vários componentes, tornando complexas atividades de manutenção. Este trabalho navega no campo da análise preditiva, como apoio na tomada de decisão do processo de manutenção destes ativos. A proposta envolve modelar um preditor de falhas, que subsidie o planejamento e a programação de eventos de manutenção. Isso reduz a indisponibilidade não programada do equipamento, aumenta o tempo médio entre falhas e embasa a manutenção por condição. Esta estratégia gera ganhos de confiabilidade, aumento no desempenho operacional, financeiro e na competitividade do negócio. Definiu-se a variável-alvo como “tempo para falha do caminhão” e assumiu-se a referência de 20 dias. Diversos algoritmos foram experimentados (RNA, XG Boost AS, C&R Tree, C5.0, CHAID 1) e obteve-se o melhor resultado com o XG Boost AS. O modelo experimental indica a falha no caminhão 20 dias antes, com uma precisão média de 97,90% e recall de 64,17%.In the mining sector, the off-road truck is the most widespread means of transporting ore. It is an equipment composed of several components, making maintenance activities complex. This work navigates in the field of predictive analysis, as support in the decision making of the maintenance process of these assets. The proposal involves modeling a failure predictor, which supports the planning and scheduling of maintenance events. This reduces unscheduled equipment downtime, increases the average time between failures and supports maintenance by condition. This strategy generates revenue gains, improves operational and financial performance and business results. The target variable was defined as “time for truck failure” and was used as a 20-day reference. Several algorithms were tried (RNA, XG Boost AS, C&R Tree, C5.0, CHAID 1) and the best result was obtained with XG Boost AS. The experimental model indicates failure of the truck 20 days earlier, with an average accuracy of 97.90% and recall of 64,17%.Guimarães, Frederico GadelhaReis, Agnaldo José da RochaSabino, Jodelson AguilarGuimarães, Frederico GadelhaReis, Agnaldo José da RochaSabino, Jodelson AguilarSilva, Rodrigo César PedrosaRibeiro, Roberto GomesSilva, Petrônio Cândido de Lima eDias, Aldilene Oliveira Maia2021-04-21T18:28:25Z2021-04-21T18:28:25Z2020info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfDIAS, Aldilene Oliveira Maia. Aprendizado de máquina aplicado a predição de falhas em caminhão fora de estrada. 2020. 76 f. Dissertação (Mestrado Profissional em Instrumentação, Controle e Automação de Processos de Mineração) - Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2020.http://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/13204Autorização concedida ao Repositório Institucional da UFOP pelo(a) autor(a) em 15/04/2021 com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que sejam citados o autor e o licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação.info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFOPinstname:Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP)instacron:UFOP2024-11-11T02:28:15Zoai:repositorio.ufop.br:123456789/13204Repositório InstitucionalPUBhttp://www.repositorio.ufop.br/oai/requestrepositorio@ufop.edu.bropendoar:32332024-11-11T02:28:15Repositório Institucional da UFOP - Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP)false
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