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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/33188| Título: | Análise vibracional na indústria 4.0 por sensores conectados remotamente |
| Título(s) alternativo(s): | Vibration analysis in 4.0 industry using remotely connected sensors |
| Autor(es): | Silva, Samuel Rodrigues da |
| Orientador(es): | Ramalho, Denise Alves |
| Palavras-chave: | Motores elétricos Manutenção Vibração - Medição Electric motors Maintenance Vibration - Measurement |
| Data do documento: | 6-Dez-2023 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Guarapuava |
| Citação: | SILVA, Samuel Rodrigues da. Análise vibracional na indústria 4.0 por sensores conectados remotamente. 2023. 61 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Guarapuava, 2023. |
| Resumo: | Os motores elétricos estão presentes em grande número nas indústrias ao redor do mundo e manter a saúde desses ativos é fundamental para a produção. Como parte de objetivos para crescimento sustentável da indústria, o trabalho visou aumentar a confiabilidade de equipamentos rotativos e reduzir o prejuízo de parada de manutenção por tempo improdutivo ou custo direto. A manutenção preditiva por análise vibracional é o método utilizado no trabalho por permitir atuação antecedente à falha e possuir custo acessível. Os equipamentos monitorados foram motores exaustores de uma indústria madeireira. Os motores geraram dados de vibração e temperatura captados por sensores conectados remotamente e analisados por Inteligência Artificial, que emitiu alertas ao detectar modos de falha. Os motores receberam manutenção preditiva, o que evitou possível falha funcional. O estudo concluiu que o monitoramento remoto por sensores de vibração é relevante e possui replicabilidade para todos os ativos críticos da indústria. |
| Abstract: | The electrical motors are present in vast number of industries worldwide, and maintaining the machinery’s health is fundamental to their production. This study aims to increase reliability of rotating equipment and reduce the losses due to production downtime or maintenance costs. Condition-based maintenance through vibration analysis is the adopted method to detect situations requiring intervention without the need for expensive tests or exams. The exhaust system is critical to the wood industry, given its demand when an entire sector is operational. Therefore, the study monitored its motors, reducing the risk to the financial results of the corporation. Remote monitoring allowed the maintenance team to be aware of the condition of this equipment, and Artificial Intelligence helped to alert if a failure mode appeared. The study revealed that remotely monitoring assets through vibration sensors is relevant and has great replicability for all critical assets in the industry. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/33188 |
| Aparece nas coleções: | GP - Engenharia Mecânica |
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