MANUTENÇÃO PREDITIVA - ANÁLISE DE VIBRAÇÕES NA INDÚSTRIA 4.0
PDF

Keywords

Inteligência artificial
manutenção preditiva
norma ISO

How to Cite

Silva, D. de O., Biazon, L. G., Santos, T. B., Novaes, Y. S., & da Costa, A. F. (2023). MANUTENÇÃO PREDITIVA - ANÁLISE DE VIBRAÇÕES NA INDÚSTRIA 4.0. REVISTA FOCO, 16(11), e3628. https://doi.org/10.54751/revistafoco.v16n11-104

Abstract

Este artigo examina a análise de vibração como uma ferramenta vital na manutenção preditiva de equipamentos industriais. Exploramos sua evolução na Indústria, destacando a integração de sensores e inteligência artificial. Fundamentamos as vibrações mecânicas, suas causas e impactos prejudiciais nos equipamentos, enfocando a importância do monitoramento contínuo. Apresentamos parâmetros essenciais, como frequência e amplitude, e discutimos tecnologias utilizadas, incluindo sensores e softwares. Detalhamos a metodologia de análise de envelope, conforme a norma ISO 13373-1:2016, enfatizando sua aplicação na detecção de falhas em rolamentos. Concluímos ressaltando os benefícios da análise de vibração na Indústria, como o aumento da vida útil dos equipamentos e a redução de custos de manutenção. Em síntese, a análise de vibração desempenha papel crucial na manutenção preditiva, proporcionando eficiência operacional e integridade dos equipamentos.

https://doi.org/10.54751/revistafoco.v16n11-104
PDF

References

ANTONIOLLI, E. B. Estudo comparativo de técnicas de medição e análise de vibrações para manutenção preditiva em mancais de rolamentos. Dissertação (Mestrado em Engenharia Mecânica) - Universidade Federal de Santa Catarina. Florianópolis/SC, 1999.

DELOITTE. Maintenance 4.0: Five Innovative Predictive Maintenance Technologies, 2022.

ENGETELES. Tipos de manutenção de acordo com a NBR 5462. 2018. Disponível em:

<https://engeteles.com.br/tipos-de-manutencao>. Acesso em: 24 set. 2023.

GAO, RUI, et al. A review of condition monitoring and fault diagnosis for wind turbines. Renewable Energy, v. 61, p. 1-14, 2014.

GERGES, S. N. Y. Análise Digital de Sinais I. Rorianópolis. Apostila do curso de pós-graduação em Engenharia Mecânica da UFSC, 1996.

GERGES, S. N. Y. Ruído: Fundamentos e Controle. Florianópolis; Editora de UFSC, 1992, 900p.

GERGES, S. N. Y.; NUNES, M. A. C. Detecção de Falhas em Rolamentos através de Medição do Envelope de Vibrações. VII Congresso Nacional de Ingenieria Mecanica, Universid Austral de Chile, 2 a 5 outubro, 1996.

GONDIN, R. M. Aplicação da Distribuição de Weibull no Monitoramento da Operação de Torneamento. 2008. 103f.: il. Dissertação (Mestrado em Engenharia Mecânica) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia – MG.

IEEE. Condition-Based Monitoring of Wind Turbine Gearboxes, 2019.

LENZI, A. Revisão Bibliográfica sobre Técnicas de Diagnóstico de Defeitos em Máquinas. Relatório Parcial I e II, 1991.

MCKINSEY & COMPANY. Manufacturing: Analytics unleashes productivity and profitability, 2016.

PWC. The IoT Forecast: Top 10 Predictions for 2023, 2023.

RANDALL, R. B. Machine Fault Detection and Diagnostic using Vibration Analysis. Australian Acustical Society, v. 22, n. 3, 1994.

RANDALL, R. B. Vibration-based condition monitoring: industrial, aerospace and automotive applications. John Wiley & Sons, 2010.

TASSO, C. M. CT VIBRAÇÕES - Manutenção Preditiva / Análise de Vibrações [10 de janeiro de 2017]. Disponível em: https://pt.slideshare.net/cmtasso/apresentao-ct-vibraes. Acesso em: 14 out. 2023.

VINHAS, P. M.; PIRES R.; BOCK, E. G. P.; LEÃO, T. F. Sistema inteligente de processamento e análise de vibrações em máquinas rotativas para Manutenção Preditiva Avançada em indústria 4.0. The Academic Society Journal, v. 5, n. 2, p. 67-80, 2021.

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.