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dc.creatorOta Junior, Kazuyochi-
dc.date.accessioned2023-11-08T15:06:59Z-
dc.date.available2023-11-08T15:06:59Z-
dc.date.issued2023-09-02-
dc.identifier.citationOTA 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.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/32827-
dc.description.abstractThe 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.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paranápt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectÁlcoolpt_BR
dc.subjectCana-de-açúcarpt_BR
dc.subjectÁlcool como combustível - Indústriapt_BR
dc.subjectAlcoholpt_BR
dc.subjectSugarcanept_BR
dc.subjectAlcohol fuel industrypt_BR
dc.titleManutenção centrada na confiabilidade com ênfase em colhedoras de cana-de-açúcar: baseado em mapas cognitivos fuzzypt_BR
dc.title.alternativeReliability-centered maintenance with emphasis on sugarcane harvesters: based on fuzzy cognitive maps.pt_BR
dc.typemasterThesispt_BR
dc.description.resumoA 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.pt_BR
dc.degree.localCornélio Procópiopt_BR
dc.publisher.localCornelio Procopiopt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/3845751794448092pt_BR
dc.contributor.advisor1Mendonca, Marcio-
dc.contributor.advisor1IDhttps://orcid.org/0000-0002-7203-9241pt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5415046018018708pt_BR
dc.contributor.referee1Mendonca, Marcio-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5415046018018708pt_BR
dc.contributor.referee2Palacios, Rodrigo Henrique Cunha-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/0838678901162377pt_BR
dc.contributor.referee3Gongora, Vicente de Lima-
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/6784595388183195pt_BR
dc.contributor.referee4Godoy, Wagner Fontes-
dc.contributor.referee4Latteshttp://lattes.cnpq.br/7337482631688459pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Mecânicapt_BR
dc.publisher.initialsUTFPRpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIASpt_BR
dc.subject.capesEngenharia Mecânicapt_BR
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