Tipo:	Trabalho de Conclusão de Curso
Título:	Inteligência artificial aplicada na gestão de manutenção
Autor(es):	Barrero, Eduardo de Castro Leão, Leandro Santos
Primeiro Orientador:	Borges, Fabricia Neres
metadata.dc.contributor.referee1:	Ferreira, Bruno Fagundes
metadata.dc.contributor.referee2:	Medeiros, Antonio Marcos de Melo
Resumo:	A gestão de manutenção se revela cada vez mais necessária para os grandes produtores fabris, por causa de sua positiva mudança. Por isso, esse trabalho visa a relevância de uma gestão de manutenção executada com excelência fabril e a implementação de Inteligência Artificial (IA) usando Redes Neurais Artificiais (RNA) aplicada aos indicadores de manutenção para identificar quais indicadores de manutenção se apresentam como adequados. O objetivo deste trabalho é auxiliar o gestor de manutenção na tomada de decisão usando os dados obtidos atreves da RNA. Foi criado um site, para a inserção dos indicadores, mas infelizmente a integração entre o site e os dados da IA não funcionou de forma adequada.
Palavras-chave:	Gestão de manutenção Indicadores de manutenção Redes neurais artificiais
CNPq:	CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::ELETRONICA INDUSTRIAL, SISTEMAS E CONTROLES ELETRONICOS
Idioma:	por
País:	Brasil
Editor:	Pontifícia Universidade Católica de Goiás
Sigla da Instituição:	PUC Goiás
metadata.dc.publisher.department:	Escola Politécnica
Tipo de Acesso:	Acesso Aberto
URI:	https://repositorio.pucgoias.edu.br/jspui/handle/123456789/5169
Data do documento:	8-Dez-2022
Aparece nas coleções:	TCC Engenharia de Controle e Automação - Mecatrônica

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