ESA - Teses de Doutoramento
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Browsing ESA - Teses de Doutoramento by advisor "Pires, L.C.M."
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- Sistema de predição de avarias em máquinas de unidades fabris globalmente dispersasPublication . Bastos, Pedro; Lopes, Isabel da Silva; Pires, L.C.M.Nos últimos anos, temos assistido a várias e profundas alterações na produção industrial. Muitos processos industriais estão agora automatizados com o objetivo de garantir a qualidade da produção e minimizar os seus custos. Atualmente, as organizações têm vindo a recolher e armazenar quantidades cada vez maiores de dados relevantes e precisos dos seus processos de produção. Este armazenamento de dados oferece um enorme potencial, constituindo uma fonte de novo conhecimento. No entanto, a elevada quantidade de dados e a sua complexidade não se coaduna em muitos casos com a capacidade de analisá-los, e torna-se necessária a utilização de técnicas de análise automatizadas. O data mining emerge como uma importante ferramenta no processo de aquisição de conhecimento a partir de dados provenientes do processo produtivo. Apresenta uma oportunidade de aumento significativo da capacidade de transformação de elevados volumes de dados em informação útil. O uso cumulativo de dados tem sido limitado, o que conduz ao problema de "fontes de dados ricas, mas pobres em informação". Neste trabalho, através da utilização da ferramenta de data mining RapidMiner, são aplicados diferentes algoritmos a dados de manutenção e de monitorização da condição de determinados equipamentos existentes em diferentes linhas de produção. Os algoritmos aplicados são comparados quanto à exatidão obtida na descoberta de padrões e nas predições efetuadas. A recolha de dados baseia-se num sistema de agentes distribuídos, o que, dada a sua natureza, será responsável pela recolha de dados através de uma arquitetura funcional. O uso de data mining está integrado num sistema on-line capaz de recolher dados através da utilização de agentes automáticos, apresentando os resultados obtidos às diferentes equipas de manutenção, de forma facilmente compreensível. O objetivo dos algoritmos de predição desenvolvidos é de prever valores futuros com base em registos de valores presentes, a fim de estimar a possibilidade da falha de uma determinada máquina e, desta forma,apoiar as equipas de manutenção no planeamento de medidas adequadas para evitar falhas ou para mitigar os seus efeitos. As principais contribuições deste trabalho são: (i) definição da arquitetura de um sistema funcional de predição de avarias, (ii) a criação de um protótipo de data mining utilizando para tal a ferramenta RapidMiner v.5.3.15.