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Prototipação de plataforma de software para gestão e controle da manutenção de ativos de plantas industriais integrada com modelos de manutenção preditiva

Processo: 20/13127-2
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas - PIPE
Vigência: 01 de junho de 2021 - 30 de novembro de 2022
Área do conhecimento:Engenharias - Engenharia Elétrica - Medidas Elétricas, Magnéticas e Eletrônicas, Instrumentação
Pesquisador responsável:Nicolas Goulart Silva
Beneficiário:Nicolas Goulart Silva
Empresa:Dipsie Engenharia e Software S/A
CNAE: Desenvolvimento de programas de computador sob encomenda
Desenvolvimento e licenciamento de programas de computador customizáveis
Serviços de engenharia
Município: Vinhedo
Pesquisadores principais:
Douglas Castilho Mariani ; Julia Reinaldi Finassi Pinto ; Tomaz Marques Gonçalves da Silva
Pesq. associados: Felipe Augusto Passarini
Vinculado ao auxílio:19/09086-1 - Modelo preditivo para detecção de falhas iminentes em máquinas elétricas industriais, AP.PIPE
Bolsa(s) vinculada(s):21/05705-9 - Prototipação de plataforma de software para gestão e controle da manutenção de ativos de plantas industriais integrada com modelos de manutenção preditiva, BP.PIPE
Assunto(s):Manutenção preditiva  Modelos matemáticos  Modelos preditivos  Automação industrial  Aprendizado computacional  Plataforma (computação)  Softwares  Indústrias  Indústria 4.0 

Resumo

Com o aumento da necessidade de serem mais competitivas, as indústrias se veem forçadas a incorporar a seus processos, tecnologias para otimização de custos, aumento de produtividade e eficiência. Atualmente, as empresas estão conectando seus ativos em busca de aproveitar da melhor forma possível, os seus dados para criar um novo e poderoso valor comercial. Essa grande movimentação na indústria é conhecida como a transformação digital, Indústria 4.0 e Internet industrial das Coisas IIoT (Industrial Internet of Things). Conectar os dispositivos é apenas o primeiro passo. O valor real está na informação gerada através dos dados que são transmitidos a partir desses dispositivos, como os insights de negócios que esses dados podem habilitar. Os custos de manutenção correspondem à maior parte das despesas operacionais totais das plantas industriais de manufatura e/ou processo. Dependendo do tipo de indústria, os custos de manutenção podem representar de 15% a 30% do custo dos bens produzidos. A proposta de modelos preditivos para o desenvolvimento de soluções de manutenção preditiva, tem como grande inovação o uso de técnicas de inteligência computacional que habilitam a capacidade de analisar em tempo real, parâmetros e variáveis reais de operação das máquinas, assim como, aprender vários padrões de leitura e fazer uma comparação entre os dados coletados com uma base de dados que contempla diversos estados de funcionamento da máquina. Esses modelos precisam ser combinados a soluções de software que atendam a necessidade da indústria, permitindo então, que o modelo preditivo desenvolvido no Fase 1, gere real valor combinado com uma solução de gerenciamento e controle, capaz de integrar de forma genuína o chão de fábrica e os diversos dispositivos e tecnologias existentes. (AU)

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