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dc.creatorSilva, Samuel Rodrigues da-
dc.date.accessioned2024-01-16T11:46:42Z-
dc.date.available2024-01-16T11:46:42Z-
dc.date.issued2023-12-06-
dc.identifier.citationSILVA, 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.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/33188-
dc.description.abstractThe 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.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paranápt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rightsAttribution 4.0 International*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/*
dc.subjectMotores elétricospt_BR
dc.subjectManutençãopt_BR
dc.subjectVibração - Mediçãopt_BR
dc.subjectElectric motorspt_BR
dc.subjectMaintenancept_BR
dc.subjectVibration - Measurementpt_BR
dc.titleAnálise vibracional na indústria 4.0 por sensores conectados remotamentept_BR
dc.title.alternativeVibration analysis in 4.0 industry using remotely connected sensorspt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.description.resumoOs 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.pt_BR
dc.degree.localGuarapuavapt_BR
dc.publisher.localGuarapuavapt_BR
dc.contributor.advisor1Ramalho, Denise Alves-
dc.contributor.referee1Ramalho, Denise Alves-
dc.contributor.referee2Dalmas, Sergio-
dc.contributor.referee3Przybysz, Aldo-
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.programEngenharia Mecânicapt_BR
dc.publisher.initialsUTFPRpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIASpt_BR
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