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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/41186| Título: | Análise da utilização de sensores loT na detecção de falhas em ativos críticos |
| Título(s) alternativo(s): | Analysis of the use of IoT sensors for fault detection in critical assets |
| Autor(es): | Luiz Neto, Paulo |
| Orientador(es): | Pereira, Carlos Bernardo Gouvea |
| Palavras-chave: | Usinas siderúrgicas Manutenção Motores elétricos Steel-works Maintenance Electric motors |
| Data do documento: | 9-Jul-2026 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Guarapuava |
| Citação: | LUIZ NETO, Paulo. Análise da utilização de sensores loT na detecção de falhas em ativos críticos. 2026. 72 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Guarapuava, 2026. |
| Resumo: | A aplicação prática de sensores IoT no monitoramento contínuo e na detecção de falhas em ativos críticos de uma indústria siderúrgica consolida a transição estratégica para a manutenção preditiva baseada em monitoramento contínuo. A partir do acompanhamento técnico e da estratificação qualitativa dos alertas gerados por uma plataforma de monitoramento online em motores elétricos e caixas redutoras de grande porte, foi possível mapear o comportamento do sistema em ambiente industrial real. Os resultados quantitativos revelaram uma elevada incidência de falsos alertas, 40 de um total de 42 notificações geradas, provocados por ruídos operacionais transientes e flutuações dinâmicas de processo, o que evidencia a necessidade indispensável de refinamento contínuo da linha de base (baseline) e da parametrização de limites manuais para garantir a confiabilidade das ferramentas de diagnóstico e evitar a sobrecarga das equipes de campo. Em contrapartida, o ecossistema IoT comprovou sua eficácia prática ao registrar dois alertas verdadeiros cruciais para a prevenção de quebras catastróficas: uma deficiência crítica de lubrificação nos rolamentos da Enroladeira LDS, diagnosticada analiticamente pela elevação do "ruído de carpete" na banda espectral de alta frequência (3000 Hz a 3250 Hz) e a iminente queima de um motor auxiliar de refrigeração forçada, que provocou aumento na temperatura do motor principal. Desse modo, constata-se que a tecnologia de sensoriamento IoT é viável e fundamental para elevar os índices de confiabilidade e disponibilidade na Indústria 4.0, desde que integrada a uma engenharia de manutenção analítica dedicada ao ajuste fino dos algoritmos frente às oscilações inerentes ao regime produtivo. |
| Abstract: | The practical application of IoT sensors in continuous monitoring and fault detection in critical assets of a steel industry consolidates the strategic transition toward predictive maintenance based on continuous monitoring. Through technical monitoring and qualitative stratification of the alerts generated by an online monitoring platform in large electric motors and gear reducers, it was possible to map the behavior of the system in a real industrial environment. The quantitative results revealed a high incidence of false alerts, with 40 out of a total of 42 generated notifications, caused by transient operational noise and dynamic process fluctuations, which highlights the indispensable need for continuous refinement of the baseline and manual limit parameterization to ensure the reliability of diagnostic tools and avoid overloading field teams. On the other hand, the IoT ecosystem proved its practical effectiveness by registering two true alerts that were crucial for preventing catastrophic failures: a critical lubrication deficiency in the bearings of the LDS Coiler, analytically diagnosed by the increase in “carpet noise” in the high-frequency spectral band (3000 Hz to 3250 Hz), and the imminent burnout of an auxiliary forced-cooling motor, which caused an increase in the temperature of the main motor. Thus, it can be concluded that IoT sensing technology is viable and fundamental for increasing reliability and availability rates in Industry 4.0, provided that it is integrated with analytical maintenance engineering dedicated to the fine adjustment of algorithms in response to the oscillations inherent to the production regime. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/41186 |
| Aparece nas coleções: | GP - Engenharia Mecânica |
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