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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/38806| Título: | O impacto da transformação digital na geração de energia elétrica por biomassa |
| Título(s) alternativo(s): | The impact of digital transformation on biomass energy generation |
| Autor(es): | Sonego, Diego Melo |
| Orientador(es): | Lima, Edson Pinheiro de |
| Palavras-chave: | Inovações tecnológicas Biomassa Geração distribuida de energia elétrica Processo decisório por critério múltiplo Indústrias - Manutenção Technological innovations Biomass Distributed generation of electric power Multiple criteria decision making Industries - Maintenance |
| Data do documento: | 1-Set-2025 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Pato Branco |
| Citação: | SONEGO, Diego Melo. O impacto da transformação digital na geração de energia elétrica por biomassa. 2025. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção e Sistemas - Multicampi Pb e Ct) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Pato Branco, 2025. |
| Resumo: | Este estudo investiga o impacto da transformação digital na gestão de uma usina termelétrica a biomassa, com foco na otimização dos processos de manutenção e na garantia de alta disponibilidade operacional. A digitalização, por meio de tecnologias como sensoriamento, monitoramento em tempo real e análise de dados, proporciona maior precisão na identificação de falhas, no planejamento de intervenções e na definição de prioridades de manutenção. A pesquisa combina abordagem qualitativa e quantitativa, integrando estudo de caso e aplicação de métodos multicritérios para estruturar e priorizar alternativas de ação de acordo com critérios técnicos, econômicos e ambientais. A fundamentação teórica contempla conceitos sobre geração de energia por biomassa, transformação digital e manutenção, abordando também aspectos regulatórios e práticas sustentáveis no setor energético. O estudo ainda considera a relação entre eficiência operacional, confiabilidade dos ativos e uso de tecnologias digitais, destacando como a integração de dados e ferramentas analíticas pode apoiar decisões estratégicas e favorecer a sustentabilidade nas operações. Após a aplicação do modelo multicritério, foi possível estabelecer uma priorização estruturada de alternativas de manutenção com base em indicadores operacionais críticos. As alternativas relacionadas ao uso de biomassa com maior poder calorífico e à adoção de manutenção preditiva baseada em dados se destacaram como as mais relevantes para a otimização do desempenho, contribuindo para a redução do consumo de combustível, o aumento da eficiência operacional e o fortalecimento da confiabilidade e disponibilidade da unidade geradora. |
| Abstract: | This study investigates the impact of digital transformation on the management of a biomass-fired thermoelectric power plant, focusing on optimizing maintenance processes and ensuring high operational availability. Digitalization, through technologies such as sensing, real-time monitoring, and data analysis, provides greater accuracy in fault detection, intervention planning, and maintenance prioritization. The research combines qualitative and quantitative approaches, integrating a case study with the application of multi-criteria methods to structure and prioritize action alternatives according to technical, economic, and environmental criteria. The theoretical framework addresses concepts related to biomass energy generation, digital transformation, and maintenance, while also covering regulatory aspects and sustainable practices in the energy sector. The study further considers the relationship between operational efficiency, asset reliability, and the use of digital technologies, highlighting how the integration of data and analytical tools can support strategic decision-making and enhance operational sustainability. After applying the multi-criteria model, it was possible to establish a structured prioritization of maintenance alternatives based on critical operational indicators. The alternatives related to the use of biomass with higher calorific value and to the implementation of data-driven predictive maintenance stood out as the most relevant for performance optimization, contributing to lower fuel consumption, increased operational efficiency, and strengthened reliability and availability of the generating unit. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/38806 |
| Aparece nas coleções: | PB - Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção e Sistemas |
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