DT-Create – suíte de serviços para especificação de Digital Twins na Indústria 5.0

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2024
Autor(a) principal: Silva, Izaque Esteves da lattes
Orientador(a): Braga, Regina Maria Maciel lattes
Banca de defesa: Menezes, Victor Ströele de Andrade lattes, Classe, Tadeu Moreira lattes
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação
Departamento: ICE – Instituto de Ciências Exatas
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Área do conhecimento CNPq:
Link de acesso: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/16844
Resumo: A manutenção preditiva nos cenários da Indústria 4.0 e da Indústria 5.0 demanda soluções inteligentes que garantam a sustentabilidade da indústria no que diz respeito a sua eficiência, minimizando custos associados à manutenções corretivas. Um dos desafios da manutenção preditiva é tomar decisões baseadas em dados de forma ágil e assertiva. Sensores e equipamentos conectados produzem dados operacionais que favorecem o uso de técnicas de processamento inteligente para enriquecer informações e permitir a tomada de decisão. Digital Twins (DTs) são uma representação em tempo real de máquinas físicas e geram dados que a manutenção preditiva pode utilizar a fim de tornar decisões assertivas e rápidas. A principal contribuição deste trabalho é a especificação de uma suíte de serviços para especificação de DTs, a DT-Create, focada no suporte à decisão na manutenção preditiva. A DT-Create é baseada no uso de técnicas inteligentes, processamento semântico de dados e auto adaptação. A DT-Create foi desenvolvida a partir da abordagem epistemológica Design Science Research (DSR), através de dois ciclos de desenvolvimento e avaliada em dois estudos de caso, sendo o primeiro no domínio da indústria têxtil e o segundo no domínio da indústria metalúrgica. Os resultados demonstraram a viabilidade de uso da DT-Create na especificação de DTs considerando os seguintes aspectos: (i) coleta, armazenamento e processamento inteligente de dados gerados por sensores, (ii) enriquecimento de informações por meio de aprendizagem de máquina e ontologias, (iii) uso de técnicas inteligentes para seleção de modelos preditivos aderentes ao conjunto de dados disponível, e (iv) suporte à decisão e auto adaptação a partir de processamentos ontológico.