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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/33234| Título: | Uma abordagem GIS para cálculo de desgaste em programas de manutenção |
| Título(s) alternativo(s): | A GIS approach to wear calculation in maintenance programs |
| Autor(es): | Costa, Matheus Bigarelli Dantas da |
| Orientador(es): | Kozievitch, Nádia Puchalski |
| Palavras-chave: | Cidades inteligentes Sistemas de informação geográfica Veículos a motor - Manutenção e reparos Aprendizado profundo (Aprendizado do computador) Desgaste mecânico Smart cities Geographic information systems Motor vehicles - Maintenance and repair Deep learning (Machine learning) Mechanical wear |
| Data do documento: | 19-Set-2022 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Curitiba |
| Citação: | COSTA, Matheus Bigarelli Dantas da. Uma abordagem GIS para cálculo de desgaste em programas de manutenção. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso de (Bacharelado em Engenharia de Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2022. |
| Resumo: | O crescimento populacional, principalmente em áreas urbanas, implica no crescimento das necessidades de infraestrutura. O setor de transportes é uma área dessa infraestrutura que pede melhorias. Para empresas que têm veículos pesados, tais como caminhões, tratores, escavadeiras, entre outros, a manutenção dos mesmos é uma parte relevante da administração delas. A manutenção preditiva é um subcampo da manutenção que se preocupa em utilizar dados para predizer variáveis de interesse. É composta pelas etapas de processamento de dados, diagnóstico, prognóstico e a etapa da decisão da manutenção. Este trabalho atua nas duas primeiras etapas: através de dados geográficos, propõe um índice de desgaste de veículos que possa ser utilizado em tarefas de diagnóstico. Como caso de exemplo, foram avaliados os dados da linha Inter II da cidade de Curitiba. Como resultado, foi calculado o índice de desgaste para o exemplo, além de ser feita uma análise do mesmo nas vias da linha que também tinham reclamações na Central 156. |
| Abstract: | The population growth, mainly in urban areas, implies the corresponding growth in the needs of the infrastructure. The transport sector is one of the areas within this infrastructure which need improvements. For companies that have heavy machinery, such as trucks, tractors, excavators, and others, the maintenance of such equipment is a relevant part of the machines’ administration. Predictive maintenance is a subfield of maintenance that is concerned about using data to predict variables of interest. It is composed of the following steps: data processing, diagnosis, prognosis and decision making. This work plays a part in the first two steps, namely data processing and diagnosis. Geographical data is used to propose a vehicle wear index that can be used for such diagnosis tasks. As an example scenario, the “Inter II”bus line data of Curitiba was analysed. As result, the wear index for the vehicles that are assigned to that line were computed, and the data in the Central 156 database for that line was also analysed in conjunction with the proposed index. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/33234 |
| Aparece nas coleções: | CT - Engenharia de Computação |
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