Desenvolvimento de sistema prescritivo de manutenção industrial: análise de viabilidade técnica e eficácia de algoritmos python na antecipação de falhas

Resumo

Alcançar o estágio da manutenção prescritiva é o objetivo de indústrias que buscam autonomia máxima, onde o sistema não apenas prevê o defeito, mas dita a solução antes mesmo da parada ocorrer. No entanto, um obstáculo real nas fábricas é a falta de registros de medições e históricos de quebras, o que acaba travando o treinamento de modelos de prescrição. Esta pesquisa mostra que essa lacuna pode ser vencida ao utilizar bases sintéticas, como o dataset da Microsoft Azure, para preparar os algoritmos de forma segura e eficaz. O trabalho utiliza o ecossistema Python como uma escolha para análise dos dados, aproveitando as suas ferramentas dedicadas para este fim. A contribuição central é uma proposta de integração de hardware que une controladores Siemens (S7-1200/1500) a gateways Advantech (ECU-1051). Essa estrutura foi pensada para coletar variáveis reais de campo que espelhem o padrão dos dados usados nos testes, garantindo que o algoritmo Ensemble LSCP identifique sinais de desgaste com precisão. Essa escolha permite que a lógica testada em ambiente virtual seja aplicada futuramente em um ambiente real similar ao proposto. Os resultados comprovam que essa união entre equipamentos industriais e software de código aberto é um caminho financeiramente viável para evitar interrupções indesejadas no fluxo produtivo. Ao automatizar as prescrições, o sistema retira o peso do diagnóstico humano e acelera a tomada de decisão do Planejamento e Controle de Manutenção. Conclui-se que o modelo é prático e escalável, oferecendo um roteiro seguro para empresas que desejam elevar sua disponibilidade operacional.