Use este identificador para citar ou linkar para este item:
http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/32827
Título: | Manutenção centrada na confiabilidade com ênfase em colhedoras de cana-de-açúcar: baseado em mapas cognitivos fuzzy |
Título(s) alternativo(s): | Reliability-centered maintenance with emphasis on sugarcane harvesters: based on fuzzy cognitive maps. |
Autor(es): | Ota Junior, Kazuyochi |
Orientador(es): | Mendonca, Marcio |
Palavras-chave: | Álcool Cana-de-açúcar Álcool como combustível - Indústria Alcohol Sugarcane Alcohol fuel industry |
Data do documento: | 2-Set-2023 |
Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
Câmpus: | Cornelio Procopio |
Citação: | OTA JUNIOR, Kazuyochi. Manutenção centrada na confiabilidade com ênfase em colhedoras de cana-de-açúcar: baseado em mapas cognitivos fuzzy. 2023. Dissertação (Mestrado em Engenharia Mecânica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Cornélio Procópio, 2023. |
Resumo: | A produção de etanol e açúcar nas usinas canavieiras depende diretamente da entrega de cana-de-açúcar pelo setor de CCT – Corte Carregamento e Transporte, que além do setor de cultivo da cultura é também um setor de primordial importância no processo como um todo, formado basicamente por grandes máquinas agrícolas como tratores transbordos, colhedoras de cana e caminhões (rodotrens). Com a chegada da colhedora de cana ao campo, proporcionou-se uma capacidade ainda maior de produção e aumento na capacidade de colheita, com a eliminação da mão de obra no corte manual estimulado pelo fim da queima da cana. Porém, a capacidade de processamento das indústrias também aumentou, assim como a demanda, exigindo cada vez mais disponibilidade mecânica desse equipamento e maior volume de entrega de matéria prima. A colhedora de cana é composta por diversos componentes que podem ser analisados de forma que resulte em um ponto ótimo para intervenções preventivas com auxílio também de análises preditivas e de suas manutenções recorrentes. Nesse contexto, surge a necessidade de preservar, através de ações de manutenção, as condições propícias para o bom funcionamento das máquinas. Nesse sentido, a aplicação de Manutenção Centrada na Confiabilidade (RCM, do inglês Realibility Centered Maintanance) com retorno quantitativo por meio de Mapas Cognitivos Fuzzy, especificamente em colhedoras de cana, tem o potencial de aumentar a confiabilidade dos sistemas. Este trabalho explora a Manutenção Centrada em Confiabilidade (MCC) na perspectiva de uma lista de verificação genérica para a manutenção de colhedoras de cana. Por meio da execução de ações corretivas para falhas e defeitos é possível modelar um Mapa Cognitivo Fuzzy (FCM) crítico e qualitativo que proporcionará um diagnóstico quantitativo aprimorado. Este é apresentado como uma proposta de ferramenta computacional que visa auxiliar na gestão da manutenção, trazendo melhorias tangíveis para os sistemas da empresa de maneira abrangente. Este aspecto ganha ainda mais relevância à luz da ascensão do desenvolvimento tecnológico agrícola. Este trabalho se encerra com uma conclusão e sugestão de futuros trabalhos. |
Abstract: | The production of ethanol and sugar in sugarcane mills depends directly on the delivery of sugarcane by the CCT sector - Cut Loading and Transport, which, in addition to the culture cultivation sector, is also a sector of prime importance in the process as a whole, formed basically by large agricultural machines such as transhipment tractors, sugarcane harvesters and trucks (road trains). With the arrival of the sugarcane harvester in the field, it provided an even greater production capacity and an increase in harvesting capacity, with the elimination of labor in manual cutting, stimulated by the end of sugarcane burning. However, the processing capacity of industries has also increased, as has demand, requiring more and more mechanical availability of this equipment and greater volume of raw material delivery. The sugarcane harvester is made up of several components that can be analyzed in a way that results in an optimal point for preventive interventions with the help of predictive analyzes and its recurring maintenance. In this context, the need arises to preserve, through maintenance actions, the favorable conditions for the proper functioning of the machines. In this sense, the application of Reality Centered Maintanance (RCM) with quantitative feedback through Fuzzy Cognitive Maps, specifically in sugarcane harvesters, has the potential to increase the reliability of systems. This work explores Reliability Centered Maintenance (RCM) from the perspective of a generic checklist for sugarcane harvester maintenance. Through the execution of corrective actions for failures and defects, it is possible to model a critical and qualitative Fuzzy Cognitive Map (FCM) that will provide an improved quantitative diagnosis. This is presented as a proposal for a computational tool that aims to assist in maintenance management, bringing tangible improvements to the company's systems in a comprehensive way. This aspect gains even more relevance in light of the rise of agricultural technological development. This paper ends with a conclusion and suggestions for future work. |
URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/32827 |
Aparece nas coleções: | CP - Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica |
Arquivos associados a este item:
Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
---|---|---|---|---|
manutencaoconfiabilidademapascognitivosfuzzy.pdf | 2,5 MB | Adobe PDF | ![]() Visualizar/Abrir |
Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.