Título

CONTRIBUIÇÃO DO PROGRAMA ANALYSIS OF THE MACHINE WEAR PARA PREDIZER MECANISMOS DE DESGASTE QUE CAUSAM INDISPONIBILIDADE NOS EQUIPAMENTOS INDUSTRIAIS

CONTRIBUTION OF PROGRAM ANALYSIS OF THE MACHINE WEAR FOR PREDICTING MECHANISM OF WEAR THAT CAUSES UNAVAILABLE IN THE EQUIPMENT

Autoria

DA, ZIRLENE ALVES; MARINS, GABRIEL TEIXEIRA; SOUZA, DELANO JOÃO VIRGÍLIO DE

DA, ZIRLENE ALVES

Eu sou esse autor

MARINS, GABRIEL TEIXEIRA

Eu sou esse autor

SOUZA, DELANO JOÃO VIRGÍLIO DE

Eu sou esse autor

DOI

10.5151/2594-5327-40479

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Resumo

USANDO NOVA TECNOLOGIAS OU MELHORANDO AS Já CONSOLIDADAS NO SETOR PRODUTIVO, E DIANTE DO CONTEXTO DESAFIADOR DAS INDúSTRIAS, ESTA PESQUISA APRESENTA UMA SOLUçãO PARA AUMENTO DE PRODUTIVIDADE, COMPETITIVIDADE E REDUçãO DE CUSTOS. O PRESENTE ESTUDO DEMONSTRA UM TESTE E ANALISE DA CONTRIBUIçãO DO PROGRAMA ANALYSIS OF THE MACHINE WEAR PARA PREDIZER DESGASTES NO SISTEMA TRIBOLóGICO DE DUAS BOMBAS DE POLPA DE MINéRIO EM OPERAçãO. A METODOLOGIA DA PESQUISA é DE NATUREZA QUALITATIVA, CLASSIFICADA COMO DESCRITIVA, EXPLORATóRIA, BIBLIOGRáFICA, EXPERIMENTAL E UTILIZA A TéCNICA DE PESQUISA AçãO. PARA REALIZAçãO DO ESTUDO, FOI NECESSáRIO A INSPEçãO E COLETA DE DADOS. O PROGRAMA MACHINE LEARNING UTILIZANDO A LINGUAGEM PYTHON DEMONSTROU SER EFETIVO EM SUAS RESPOSTAS, E CONCEDE UMA IMPORTANTE CONTRIBUIçãO PARA PREDIZER DESGASTES NO SISTEMA TRIBOLóGICO DAS BOMBAS, OBJETO DO ESTUDO. NO QUE TANGE à GESTãO DA MANUTENçãO, O PROGRAMA TEM A CAPACIDADE DE AUXILIAR NAS TOMADAS DE DECISãO DA EQUIPE DE MANUTENçãO, ATRAVéS DO ACOMPANHAMENTO E ANáLISE DE CADA PARâMETRO DE OPERAçãO PARA IDENTIFICAçãO DE DESGASTES ANORMAL, ANTES QUE OCORRA PARADA NãO PROGRAMADA

USING NEW TECHNOLOGIES OR IMPROVING ALREADY CONSOLIDATED IN THE PRODUCTIVE SECTORS, AND THIS CHALLENGING CONTEXT FOR INDUSTRIES, THIS RESEARCH PRESENTS A SOLUTION TO RAISE OF PRODUCTIVITY, COMPETITIVENESS AND REDUCE COSTS. THE PRESENT STUDY BRINGS OUT A TEST AND ANALYSIS OF THE CONTRIBUTION OF THE MACHINE WEAR PROGRAM FOR PREDICT WEAR IN THE TRIBOLOGICAL SYSTEMS OF TWO PUMPS OF ORE PULP IN OPERATION. THE RESEARCH METHODOLOGY IS QUALITATIVE, CLASSIFIED AS DESCRIPTIVE, EXPLORATORY, BIBLIOGRAPHIC, EXPERIMENTAL, AND USES THE ACTION RESEARCH TECHNIQUE. TO CARRIER OUT THE STUDY, IT WAS NECESSARY TO INSPECT AND COLLECT DATA. THE MACHINE LEARNING PROGRAM USING THE PYTHON LANGUAGE PROVED TO BE AN EFFECTIVE CONTRIBUTION TO THE ANALYSIS AND PREDICTION OF TRIBOLOGICAL SYSTEMS OF THE PUMPS, WHICH HAS BEEN THE OBJECT OF THE STUDY. REGARDING MAINTENANCE MANAGEMENT, THE PROGRAM HAS BEEN TESTING IN DECISION-MAKING BY THE MAINTENANCE TEAM OF THE FIELD STUDIED THROUGH MONITORING AND ANALYSIS OF EACH OPERATING PARAMETER THAT HAS THE CONDITIONS FOR IDENTIFYING ABNORMAL WEAR IN THE MACHINES' SYSTEMS, BEFORE UNSCHEDULED DOWNTIME OCCURS

Palavras-chave

Aprendizado de máquina. Tribologia. Desgaste. Manutenção. Disponibilidade física

Machine learning. Tribology; Wear of machine; Maintenance manager. Python Language.