sistemas especialista

UNIARP – Universidade Alto Vale Rio do Peixe
Curso de Engenharia Mecatrônica

Maurício do Amaral e Silva
Renan Chaves

Aplicações de Inteligência Artificial

Caçador
2011

Maurício do Amaral e Silva
Renan Chaves

Aplicações de Inteligência Artificial

Projeto apresentado como exigência para a obtenção de nota na disciplina de Inteligência Artificial do
Curso de Engenharia Mecatrônica, ministrado pela Universidade Alto Vale Rio do Peixe – UNIARP,
Caçador, sob orientação do professor
Ms. Edson Dalla Santa.

Caçador
2011

1.0 – Descrição do problema
Dentro da indústria o fator manutenção é de suma importância, pelo simples fato de que a indústria é formada por máquinas e estas por sua vez não são eternas, muito menos imune a falhas. Neste importante fator encontrado dentro da indústria, se destaca o tempo utilizado por ele, pois o tempo em que determinada máquina encontra-se em manutenção é o tempo no qual a mesma encontra-se parada, sem atividade.
Segundo a empresa S9000, especialista no gerenciamento de produção visando maior produtividade (disponível em http://www.s9000.com.br/S9Demo/S9ManutMaq.htm), o tempo médio de reparo de uma máquina é de aproximadamente 1 hora e 45 minutos, como podemos ver no gráfico a baixo:

Figura 01 – Gráfico MTTR.

A partir destes dados, verifica-se a importância de encontrar uma forma de reduzir o tempo utilizado para a manutenção das máquinas, pois não podemos evitar que elas quebrem em função de desgaste e fatalidades.
2.0 – Soluções possíveis
Como solução adotada pela indústria atual, a manutenção preventiva é o que mais ocorre nas indústrias de hoje, visando prevenir a falha antes que ela aconteça. Esta solução não é totalmente eficaz, uma vez que não é possível saber qual máquina vai quebrar, muito menos qual peça e quando.
3.0 – Solução proposta
O que proponhamos é, além de manter a manutenção preventiva, um sistema capaz e baseado em amplo banco de dados adquirido com o