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http://hdl.handle.net/10071/20241
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dc.contributor.advisorFerreira, João Carlos-
dc.contributor.authorSilva, João Pedro Gonçalves da-
dc.date.accessioned2020-03-27T12:42:52Z-
dc.date.available2020-03-27T12:42:52Z-
dc.date.issued2019-12-09-
dc.date.submitted2019-10-
dc.identifier.citationSILVA, João Pedro Gonçalves da - A predictive maintenance approach based in big data analysis [Em linha]. Lisboa: ISCTE-IUL, 2019. Dissertação de mestrado. [Consult. Dia Mês Ano] Disponível em www:<http://hdl.handle.net/10071/20241>.pt-PT
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10071/20241-
dc.description.abstractWith the evolution of information systems, the data flow escalated into new boundaries, allowing enterprises to further develop their approach to important sectors, such as production, logistic, IT and especially maintenance. This last field accompanied industry developments hand in hand in each of the four iterations. More specifically, the fourth iteration (Industry 4.0) marked the capability to connect machines and further enhance data extraction, which allowed companies to use a new data-driven approach into their specific problems. Nevertheless, with a wider flow of data being generated, understanding data became a priority for maintenance-related decision-making processes. Therefore, the correct elaboration of a roadmap to apply predictive maintenance (PM) is a key step for companies. A roadmap can allow a safe approach, where resources may be placed strategically with a ratio of low risk and high reward. By analysing multiple approaches to PM, a generic model is proposed, which contains an array of guidelines. This combination aims to assist maintenance departments that wish to understand the feasibility of implementing a predictive maintenance solution in their company. To understand the utility of the developed artefact, a practical application was conducted to a production line of HFA, a Portuguese Small and Medium Enterprise.por
dc.description.abstractAtravés da evolução dos sistemas de informação (SI), o fluxo de dados atingiu novos limites, permitindo assim às empresas desenvolver diferentes focos e aplicar novas perspetivas nos departamentos fulcrais à sua atividade, tais como produção, logística e, mais especificamente, a manutenção. Esta última componente evolui paralelamente à indústria, evidenciando novos desenvolvimentos em cada iteração da mesma. Particularmente, a quarta revolução industrial destacou-se pela capacidade de conectar máquinas entre si e pela evolução posterior do processo de extração de dados. Assim, surgiu uma nova perspetiva focada na utilização dos dados extraídos para resolução de problemas. Consequentemente, esta inovação fomentou uma redefinição das prioridades nas decisões tomadas relativas à manutenção, dando primazia à compreensão dos dados gerados. Por conseguinte, a correta elaboração de um plano de implementação de manutenção preditiva (MP) destaca-se como um passo fulcral para as empresas. Este plano tem como objetivo permitir uma abordagem mais segura, possibilitando assim alocar os recursos estrategicamente, reduzindo o risco e potenciando a recompensa. Mediante a análise de múltiplas abordagens de MP, é proposto um modelo genérico que reúne um conjunto diretrizes. Este tem intuito de auxiliar os departamentos de manutenção que pretendem compreender a viabilidade da instalação de uma solução de MP na empresa. A fim de perceber a utilidade dos artefactos desenvolvidos, foi realizada uma aplicação prática do modelo numa pequena e média empresa (PME).por
dc.language.isoengpor
dc.rightsopenAccesspor
dc.subjectIndustry 4.0por
dc.subjectPredictive maintenancepor
dc.subjectBig datapor
dc.subjectData miningpor
dc.subjectIndústria 4.0por
dc.subjectManutenção preditivapor
dc.titleA predictive maintenance approach based in big data analysispor
dc.typemasterThesispor
dc.peerreviewedyespor
dc.identifier.tid202459730por
dc.subject.fosDomínio/Área Científica::Engenharia e Tecnologia::Outras Engenharias e Tecnologiaspor
thesis.degree.nameMestrado em Sistemas Integrados de Apoio à Decisãopor
Appears in Collections:T&D-DM - Dissertações de mestrado

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