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Repositório Institucional da Produção Científica da Marinha do Brasil (RI-MB)

Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://www.repositorio.mar.mil.br/handle/ripcmb/847060
Título: A inteligência artificial aplicada à manutenção preditiva de equipamentos embarcados: uma visão holística
Título(s) alternativo(s): Artificial intelligence applied to predictive maintenance of on-board equipmentes: a holistic vision
Autor(es): Souza, Caio Sousa de
Palavras-chave: Inteligência artifical
Manutenção preditiva
Manutenção de navios
Áreas de conhecimento da DGPM: Controle e automação
Data do documento: 2023
Editor: Centro de Instrução Almirante Alexandrino (CIAA)
Descrição: O presente trabalho de conclusão tem como foco a profunda interação entre Inteligência Artificial (IA) e manutenção preditiva, áreas que, quando combinadas, prometem transformar os procedimentos de manutenção em diversos segmentos industriais. Em face dos avanços significativos em tecnologias de IA e a demanda contínua por métodos mais eficientes de manutenção, torna-se crucial entender os benefícios potenciais desta confluência para a indústria moderna. Através de uma revisão bibliográfica, este estudo examina uma variedade de publicações acadêmicas, artigos e literaturas pertinentes para fornecer uma visão abrangente sobre a matéria. A investigação demonstrou que a IA, com sua habilidade inigualável de manipular e discernir vastos conjuntos de dados, apresenta oportunidades sem paralelo na previsão precisa de falhas em sistemas e equipamentos. Quando aplicadas adequadamente, tais previsões podem resultar em diminuição de custos operacionais, prolongamento da vida útil dos equipamentos e garantia de operações mais seguras e eficazes. Ademais, a IA introduz novas abordagens à manutenção, permitindo às instituições uma resposta proativa a desafios emergentes. Conclui-se, portanto, que numa visão holística, onde tudo está interligado, a assimilação da IA na manutenção preditiva não é meramente uma tendência futurística, mas uma progressão lógica e essencial no domínio da manutenção. As conclusões deste trabalho fornecem um alicerce robusto para pesquisas subsequentes e para a implementação prática, objetivando capitalizar integralmente as vantagens dessa combinação tecnológica.
Abstract: The current final paper is focused on the deep interaction between Artificial Intelligence (AI) and the predictive maintenance, which when combined, can transform the maintenance procedures into several industrial segments. Due to the significant progress in AI technologies and the continuous demand for more efficient methods of maintenance, it is important to understand that this confluence has potential benefits for the modern industry. Throughout a bibliographic review, this study examines a variety of academic publications, articles and relevant literature to provide a wider vision of the subject. The investigation has shown that the AI, with its unique ability of manipulation and distinguishing a vast set of data, presents unparalleled opportunities with precise prediction of an equipment or a system failure. When those predictions are applied appropriately, it can result in operational costs decrease, the extension of the equipment’s lifespan and the required assurance of a more efficient and safe operation. Furthermore, the AI introduces new approaches for maintenance, which can allow the institutions to have a proactive response for the emerging challenges. It is therefore concluded that, in a holistic vision, - where everything is connected to the assimilation of the AI in the predictive maintenance, - it is not only a futuristic tendency, but a logical and essential progression in the field of maintenance. The conclusion of the present work provides a powerful foundation for the following researches and for the practical implementation, which has the aim of capitalizing the advantages of this technological combination completely.
Tipo de Acesso: Acesso aberto
URI: https://www.repositorio.mar.mil.br/handle/ripcmb/847060
Tipo: Trabalho de fim de curso
Aparece nas coleções:Ciência, Tecnologia e Inovação: Coleção de Trabalhos de Conclusão de Curso

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