Manutenção preventiva utilizando técnicas de inteligência artificial em máquinas montadoras de embalagens

Abstract

Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema de apoio ao planejamento de manutenção em máquinas montadoras de embalagens, com o objetivo de indicar a necessidade de realização de visitas técnicas. O estudo considera que essas máquinas estão instaladas nas dependências dos clientes, o que torna essencial antecipar possíveis falhas para reduzir custos e evitar paradas inesperadas. A pesquisa foi conduzida com base em conceitos de manutenção, inteligência artificial e Business Intelligence (BI), abordando métodos de Aprendizado não Supervisionado, como o algoritmo K-Means, e Redes Neurais Recorrentes (RNNs), especificamente a Long Short-Term Memory (LSTM). Os resultados obtidos foram integrados a um painel gerencial desenvolvido em ferramenta de BI, permitindo a visualização das informações e o apoio à tomada de decisão. O algoritmo DBSCAN apresentou o melhor desempenho para a classificação das máquinas, demonstrando aderência às condições observadas em campo, enquanto a regressão linear obteve os melhores resultados para a previsão da produção. Conclui-se que a solução proposta é viável como ferramenta de apoio ao planejamento da manutenção, contribuindo para a priorização de intervenções e estabelecendo uma base para futuras aplicações de inteligência artificial na empresa.