Manutenção preditiva utilizando técnicas de machine learning em um sistema embarcado

Nível educacional (dc.audience.educationLevel)Graduaçãopt_BR
Orientador(a) (dc.contributor.advisor)Figueiredo, Rodrigo Marques de
Lattes Orientador(a) (dc.contributor.advisorLattes)http://lattes.cnpq.br/0192178587738651pt_BR
Autor(a) (dc.contributor.author)Franco, Igor Tedeschi
Curso (dc.curso)Engenharia de Controle e Automaçãopt_BR
Data de Disponibilização (dc.date.accessioned)2022-05-03T19:26:50Z
dc.date.available (dc.date.available)2022-05-03T19:26:50Z
Data da defesa / Data do evento (dc.date.issued)2020-06-02
Resumo (dc.description.resumo)Os avanços tecnológicos trazem diferentes benefícios tanto para a vida cotidiana doméstica quanto industrial. Celulares e computadores disponibilizam um montante significativo de informações com apenas um toque. Assim, dando origem a novos conceitos como Internet das Coisas, que consiste em conectar diversos equipamentos comuns, como lâmpadas, janelas, sistemas de ar condicionado, etc., em uma única rede distribuída. Em um ambiente industrial, esta evolução vai além, trazendo o conceito de Indústria 4.0, onde diversas ferramentas modernas surgem para auxiliar nos diferentes processos de manufatura: sistemas supervisórios, realidade aumentada para verificação do estado de uma máquina, entre outros. Contudo, um tópico que vem ganhando destaque na indústria é a gestão de manutenção, que são geralmente baseadas em ações reativas (corretivas), preventivas e preditivas, sendo está última um conceito em ascensão e o mais avançado dentre as três.pt_BR
URI (dc.identifier.uri)http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/11237
Nome da instituição (dc.publisher)Universidade do Vale do Rio dos Sinospt_BR
Assunto (dc.subject)Machine learningpt_BR
Assunto (dc.subject)Avanços tecnológicospt_BR
Assunto (dc.subject)Sistemapt_BR
Assunto (dc.subject)Manutençãopt_BR
Título (dc.title)Manutenção preditiva utilizando técnicas de machine learning em um sistema embarcadopt_BR
Tipo de arquivo (dc.type)TCCpt_BR

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