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dc.contributor.advisorAl-Alam, Wagner Guimarães-
dc.contributor.authorLima, Gilgleilson Paulino-
dc.date.accessioned2021-10-15T12:47:33Z-
dc.date.available2021-10-15T12:47:33Z-
dc.date.issued2021-
dc.identifier.citationLIMA, Gilgleilson Paulino. MOMENT : sistema de aprendizado de máquina para manutenção preditiva.2021. 48 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação)-Universidade Federal do Ceará, Campus de Quixadá, Quixadá, 2021.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/61228-
dc.description.abstractEste trabalho apresenta o desenvolvimento do MOMENT (Sistema de Aprendizado de Máquina para Manutenção Preditiva), um sistema capaz de identificar e indicar se o filtro de ar do carro precisa ou não de manutenção, a partir de uma abordagem de manutenção preditiva, e assim evitando os riscos e altos custos gerados pelas manutenções corretivas, e o desperdício gerado pelas manutenções preventivas. A coleta dos dados é feita por uma aplicação capaz de ler em tempo real os dados gerados pelos sensores presentes no carro. Esses dados são lidos a partir do sistema de diagnóstico eletrônico do automóvel, e então aplicados em um algoritmo de aprendizado de máquina para que seja possível detectar pequenas variações nos padrões de funcionamento do carro, diferenciando um funcionamento normal de um comportamento com avaria iminente, identificando assim que a peça deve ser substituída, ou precisa de manutenção. Esse monitoramento é voltado à injeção eletrônicapt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.subjectAprendizado do computadorpt_BR
dc.subjectManutenção preditivapt_BR
dc.titleMOMENT : sistema de aprendizado de máquina para manutenção preditivapt_BR
dc.typeTCCpt_BR
dc.description.abstract-ptbrEste trabalho apresenta o desenvolvimento do MOMENT (Sistema de Aprendizado de Máquina para Manutenção Preditiva), um sistema capaz de identificar e indicar se o filtro de ar do carro precisa ou não de manutenção, a partir de uma abordagem de manutenção preditiva, e assim evitando os riscos e altos custos gerados pelas manutenções corretivas, e o desperdício gerado pelas manutenções preventivas. A coleta dos dados é feita por uma aplicação capaz de ler em tempo real os dados gerados pelos sensores presentes no carro. Esses dados são lidos a partir do sistema de diagnóstico eletrônico do automóvel, e então aplicados em um algoritmo de aprendizado de máquina para que seja possível detectar pequenas variações nos padrões de funcionamento do carro, diferenciando um funcionamento normal de um comportamento com avaria iminente, identificando assim que a peça deve ser substituída, ou precisa de manutenção. Esse monitoramento é voltado à injeção eletrônicapt_BR
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