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http://bdta.ufra.edu.br/jspui/handle/123456789/2798
Title: | Manutenção e confiabilidade: Um modelo para análise de dados de performance em caminhões de mineração utilizando o power bi. |
Advisor: | FERNANDES, Rafael da Silva |
Authors: | COSTA, George Roncally Da Silva |
Keywords: | Ciência de Dados Distribuição Weibull Big Data Power bi Mineração de dados Medidas de confiabilidade Business Management Models Failures Reliability Measures Weibull Distribution Data Science |
Issue Date: | 2023-05-17 |
Publisher: | UFRA/campus Parauapebas |
Citation: | COSTA, George Roncally da Silva. Manutenção e confiabilidade: um modelo para análise de dados de performance em caminhões de mineração utilizando o power bi. Orientador: Rafael da Silva Fernandes; Jaci Clayton Da Conceição Sousa. 2023. 72 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Produção) - Universidade Federal Rural da Amazônia, Campus Parauapebas, PA, 2023. Disponível em: http://bdta.ufra.edu.br/jspui/handle/123456789/2798. Acesso em: . |
Resumo: | A mineração é caracterizada por operações de grande escala e de alto risco, que exigem equipamentos e tecnologias avançadas para garantir a segurança e a eficiência das operações, neste contexto específico, apresenta-se a necessidade de controle da informação oriunda da operação para a tomada de decisão acerca dos processos de manutenção e reparo dos ativos, obtendo-se alguma previsibilidade dos efeitos decorrentes das ações para gestão da manutenção, orientando-se por dados de operação registrados em períodos anteriores. Alinhada com os princípios norteadores da gerência de operações, gestão da manutenção e Big Data, esta pesquisa propõe o desenvolvimento de um modelo digital para análise de dados de performance e confiabilidade de uma frota de caminhões de mineração atualmente em operação em uma mina de ferro na Amazônia brasileira, na Região Norte do Brasil. O trabalho tem como base o software Microsoft Power BI, onde foi desenvolvido um painel que centraliza os indicadores chave de desempenho da frota e seu histórico de manutenções, a partir destes dados, o painel nos oferece informações adicionais utilizando-se de ferramentas estatísticas e matemáticas. O estudo em questão usa a distribuição de probabilidade Weibull, para modelagem de curvas de Confiabilidade R(t) e Probabilidade de Falha F(t) utilizando como referência central dados dos tempos de falha de equipamentos. A partir do exposto, esse modelo busca oferecer mais informações acerca da performance dos caminhões de mineração da frota, disponibilizando para a equipe de gestão e planejamento de manutenção, uma solução de uso simples visando orientar a tomada estratégica de decisão ótima baseada em visão analítica e em conformidade com os preceitos de classe mundial na mineração moderna. |
Abstract: | Modern Mining is defined by large-scale and high-risk operations, which require advanced equipment and technologies to ensure the safety and efficiency of operations. In this special context, there is the need to control the information from the operation to make decisions about the processes of maintenance and repair of assets, obtaining some predictability of the effects resulting from actions for maintenance management, guided by operational data recorded in previous periods. Aligned with the guiding principles of operations anagement, maintenance management and Big Data, this study proposes the development of a digital model to analyze performance and reliability data of a fleet of mining trucks currently in operation in an iron mine in the Brazil north. The work is based on Microsoft Power BI software, where a panel was developed that centralizes the key performance indicators of the fleet and maintenance history, from these data offers additional information using statistical and mathematical tools, The study uses the Weibull Distribution for modeling the Reliability R(t) and Failure Probability F(t) using data of equipment failure information. This model aims to offer more information about the performance of the fleet mining trucks, making available to the management and maintenance planning team, a solution of simple use to guide the optimal strategic decisions based on an analytical vision and in accordance with the World - Class maintenance in modern mining around the world. |
URI: | http://bdta.ufra.edu.br/jspui/handle/123456789/2798 |
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