INTEGRAÇÃO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA GESTÃO DE ATIVOS DE TECNOLOGIA DA AUTOMAÇÃO
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Autor(es)
Orientado(es)
Doutor Diego Henrique de Souza Chaves
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Resumo
A gestão de ativos de tecnologia da automação é uma prática necessária na eficiência operacio-
nal das indústrias. No entanto, um dos grandes desafios enfrentados pelas empresas é a falta de
um sistema estruturado para gestão de ativos com base em fatores críticos e operacionais, como
risco operacional, ciclo de vida, sobressalentes e impacto financeiro. Decisões tomadas sem um
critério bem definido, pode levar a falhas inesperadas, desperdício de recursos e intervenções de
manutenção ineficientes. Este trabalho propõe a integração da Inteligência Artificial (IA) para
auxiliar na tomada de decisão na gestão de ativos, utilizando técnicas de aprendizado de má-
quina e clusterização. A metodologia adotada incluiu a coleta e tratamento de dados de ativos
de automação de uma planta industrial real, a definição de um critério de priorização baseado em
múltiplas variáveis e a aplicação do algoritmo K-Means para segmentação dos ativos em clus-
ters. A qualidade da clusterização foi avaliada por métricas como Silhouette Score, garantindo
uma divisão dos ativos conforme sua criticidade e relevância operacional. Os resultados demons-
traram que a abordagem proposta permite categorizar ativos de forma a identificar aqueles com
maior impacto operacional e necessidade de atenção prioritária. Além disso, foi desenvolvida
uma interface interativa para visualização dos clusters, facilitando a interpretação dos dados e
auxiliando na tomada de decisão estratégica. Os resultados demonstram que a utilização de IA na
gestão de ativos pode contribuir para a redução de custos, a mitigação de riscos e o aumento da
confiabilidade operacional, representando um avanço significativo para a manutenção preditiva
e gestão estratégica de ativos na indústria.