Construção de Script de Predição de Falhas em Ferramentas de Usinagem - Utilizando o Algoritmo de Aprendizagem de Máquina K-Vizinhos-Mais Próximos

Aug 4, 2026

Trabalho de conclusão de curso que desenvolve um algoritmo para predição de falhas em ferramentas de usinagem, visando reduzir paradas por quebras não previstas, aperfeiçoar rotinas de manutenção e diminuir custos associados à manutenção corretiva. A solução integra conceitos de inteligência artificial e de negócios, manutenção preditiva e aprendizagem de máquina. A implementação utiliza a linguagem R e dados do banco do Centro de Aprendizagem de Máquina e Sistemas Inteligentes da University of California, aplicando modelos supervisionados de K-Vizinhos-Mais Próximos para a previsão e apresentação dos resultados.

IdiomaPortuguese

CategoriaPesquisa e Relatórios

FormatoPDF

Páginas36

Tempo de leitura55 min

AcessoDownload gratuito

Índice

Agradecimentos

Resumo

Abstract

Lista de Abreviaturas e Siglas

ABNT

FN, FP, TN, TP

GANs, IA, IoT, Knn, ML, PCA, SVM, TPM, UCI

Lista de Figuras

UNIVERSIDADE DO ESTADO DO AMAZONAS Escola Superior de Tecnologia Graduação em Engenharia Mecânica Wigson de Souza Bastos CONSTRUÇÃO DE SCRIPT DE PREDIÇÃO DE FALHAS EM FERRAMENTAS DEUSINAGEM UTILIZANDO O ALGORITMO DE APRENDIZAGEM DE MÁQUINA K VIZINHOS-MAIS PRÓXIMOS MANAUS WIGSON DE SOUZA BASTOS CONSTRUÇÃO DE SCRIPT DE PREDIÇÃO DE FALHAS EM FERRAMENTAS DEUSINAGEM UTILIZANDO O ALGORITMO DE APRENDIZAGEM DE MÁQUINA K VIZINHOS-MAIS PRÓXIMOS Trabalho de Conclusão de Curso de Engenharia Mecânica da Universidade do Estado do Amazonas – UEA – Campus Escola Superior de Tecnologia, comorequisito para a obtenção do título de Graduação em Engenharia Mecânica Universidade do Estado do Amazonas Escola Superior de Tecnologia Orientador: Prof. Dr. João Evangelista Neto MANAUS Ficha Catalográfica Ficha catalográfica elaborada automaticamente de acordo com os dados fornecidos pelo(a) autor(a) . Sistema Integrado de Bibliotecas da Universidade do Estado do Amazonas. W662cc Souza Bastos, Wigson de Construção de script de predição de falhas em ferramentas de usinagem utilizando o algoritmo de aprendizagem demáquina k-vizinhos-mais próximos / Wigson de Souza Bastos. Manaus : [s.n], 2023. 36 f.: color. ; 30 cm. TCC-Graduação em Engenharia MecânicaUniversidade do Estado do Amazonas, Manaus, 2023. Inclui bibliografia Orientador: Dr. João Evangelista Neto 1. Manutenção preditiva. 2. Aprendizagem de Máquina. 3. Usinagem. I. Dr. João Evangelista Neto (Orient.) . II. Universidade do Estado do Amazonas. III. Construção de script de predição de falhas em ferramentas deusinagem utilizando o algoritmo de aprendizagem demáquina k-vizinhos-mais próximos Elaborado por Jeane Macelino Galves-CRB-11/463 AGRADECIMENTOS Agradeço primeiro a Deus, que me deu a oportunidade de estar vivo hoje maisum dia para que eu possa servi-lo para toda sua honra e sua glória. Agradeço ao meu pai que meu deu todas as oportunidades necessárias para que eu pudesse chegar até aqui. Foi através de seus conselhos que descobri o valor do estudo. Agradeço também ao meu professor orientador João Evangelista ecoordenador do curso de Engenharia Mecânica que me ajudou em tudo que foipossível para que este trabalho fosse executado. Agradeço, por fim, a todos aqueles amigos que estiveram presentes em minhavida, seja dando conselhos ou apenas me ouvindo nos momentos de dificuldades. Muitas das vezes precisamos apenas de um ouvido que possa ouvir as nossas dorese que tornaram os meus dias de dificuldade menos angustiantes. “As raízes do estudo são amargas, masseus frutos são doces.”Aristóteles RESUMO Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um algoritmo de predição de manutenção para falhas em ferramentas de usinagem com o objetivo de evitar paradas de processo por conta de quebras não previstas, melhorar a rotina de manutenção e diminuir custos de manutenções corretivas. O sistema foi desenvolvidoutilizando conceitos de inteligência artificial, Inteligência de negócios, conceitos de manutenções preditivas e aprendizagem de máquina O projeto foi desenvolvido utilizando Linguagem R para a execução do algoritmo, os dados utilizados foram baseados no banco de dados do Centro de Aprendizagem de Máquina e Sistemas Inteligentes da Universidade da Califórnia. Para a predição de falhas foram utilizados os modelos de aprendizagem supervisionado do tipo K-Vizinhos-Mais Próximos. Os resultados obtidos sãoapresentados. Palavras-chave: Manutenção preditiva, aprendizado de máquina , usinagem. ABSTRACT This paper presents the development of a maintenance prediction algorithm for failures in machining tools with the aim of avoiding process stops due to unforeseen breakdowns, improving maintenance routines, and reducing corrective maintenance costs. The system was developed using concepts of artificial intelligence, business intelligence, predictive maintenance, and machine learning. The project was developed using the R language to execute

Perguntas frequentes

Qual é o objetivo do trabalho de predição de falhas?

Evitar paradas do processo causadas por quebras não previstas, melhorar a rotina de manutenção e reduzir os custos de manutenções corretivas.

Quais ferramentas e conceitos foram usados para desenvolver o algoritmo?

O projeto emprega conceitos de inteligência artificial, inteligência de negócios, manutenção preditiva e aprendizagem de máquina, com execução em linguagem R.

Como as falhas são preditas no projeto?

A predição utiliza modelos supervisionados do tipo K-Vizinhos-Mais Próximos, com base em dados obtidos do banco do Centro de Aprendizagem de Máquina e Sistemas Inteligentes da University of California.

Aug 4, 2026

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