Garantir a operação contínua e eficiente das máquinas é fundamental para as indústrias da era 4.0. Antecipar falhas e entender sua natureza tornou-se crucial. Na maioria das vezes, os custos associados à reparação ou substituição de uma máquina defeituosa são consideravelmente mais altos do que os necessários para corrigir um único componente. Portanto, a instalação de sensores para monitorar o estado das máquinas e coletar dados relevantes oferece uma oportunidade significativa de economia para as indústrias.
O projeto, Continuidade Operacional: Projeto Preditivo de Manutenção de Máquinas, concentra-se em prever e prevenir falhas antes que ocorram. Ao empregar técnicas avançadas de aprendizado de máquina, analisamos padrões nos dados operacionais das máquinas para identificar sinais de desgaste ou mau funcionamento iminente. Isso não apenas reduz custos e tempo de inatividade, mas também prolonga a vida útil das máquinas, garantindo operações mais eficientes e sustentáveis no longo prazo.
Para o desenvolvimento do projeto, utilizamos o conjunto de dados de manutenção preditiva AI4I 2020 do UC Irvine Machine Learning Repository, que nos fornece informações essenciais para entender e abordar as necessidades identificadas.
Inicialmente, realizamos uma análise exploratória dos dados para obter um entendimento abrangente do conjunto de dados. Essa etapa nos orienta na identificação de padrões, tendências e relações que podem ser cruciais para a manutenção preditiva.
Em seguida, executamos etapas de pré-processamento nos dados para prepará-los para o algoritmo de aprendizado de máquina que será utilizado para fazer as previsões. Isso inclui limpeza de dados, tratamento de valores ausentes, normalização e codificação de variáveis, entre outras técnicas.
Com os dados preparados, aplicamos um algoritmo de machine learning para realizar as previsões de manutenção. Por fim, avaliamos o desempenho do modelo utilizando métricas apropriadas.
- Python e Jupyter Notebook para o desenvolvimento do projeto.
- Git para repositório e versionamento do código.
- Readme.md: descrição escrita do projeto;
- environment.yml: arquivo de configuração para criar o ambiente;
- requirements.txt: lista de dependências das bibliotecas do projeto;
- predictivemaintenance.ipynb: código desenvolvido para o projeto;
Não hesite em entrar em contato comigo caso tenha alguma dúvida ou esteja interessado em colaborar com o projeto.🙂
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Linkedin: https://www.linkedin.com/in/ana-pego/
https://www.kaggle.com/datasets/shivamb/machine-predictive-maintenance-classification
https://xgboost.readthedocs.io/en/stable/
https://www.nvidia.com/en-us/glossary/xgboost/
https://neptune.ai/blog/xgboost-everything-you-need-to-know
https://www.kaggle.com/code/prashant111/a-guide-on-xgboost-hyperparameters-tuning