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⌚Marcos de Tempo:
00:00 - Introdução
00:14 - Exemplo de vibração do motor
00:47 - Como sabemos quando a vibração é incomum?
01:54 - Condição de operação normal
04:28 - Registro para o Webinar
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Aqui está um exemplo básico de como o aprendizado de máquina pode ser usado para manutenção preditiva. Você não precisa ser um engenheiro para entender isso. É muito básico e divertido e você pode entender facilmente.
Temos dois sensores de vibração aqui. Sensores de vibração são geralmente usados em equipamentos rotativos, como motores, ventiladores, bombas, redutores, e assim por diante.
Digamos que temos nossos dois sensores de vibração instalados em um motor elétrico. Podemos usar esses sensores para medir a vibração deste motor.
Em operação normal, temos vibração normal para o motor. Mas, quando há algo errado com o motor, teremos uma vibração incomum.
Agora, a pergunta é, como sabemos quando a vibração é incomum? O que devemos considerar uma vibração incomum?
Bem, para fazer isso, hoje em dia, com todos os avanços em IA ou Inteligência Artificial, podemos usar técnicas simples de aprendizado de máquina para descobrir isso.
Para fazer isso, posso simplesmente medir a vibração do sensor A, em um ponto aleatório no tempo, e anotá-la. Em seguida, ao mesmo tempo, posso medir a vibração do sensor B. Assim, em um ponto no tempo, medi a vibração de ambos os sensores.
Vou repetir essa medição mais uma vez. Os valores são um pouco mais altos, mas ainda estão meio que na mesma faixa.
Uma coisa a considerar aqui é que não importa quando eu medir esses valores. Quero dizer, eu poderia medir esses valores em qualquer ponto aleatório no tempo.
Mas a única coisa que importa aqui é que a medição para ambos os sensores deve acontecer ao mesmo tempo. Isso significa que preciso medir os valores para o sensor A e o sensor B ao mesmo tempo.
Ok, vou repetir esse processo de medir os valores para ambos os sensores mais algumas vezes. Fazendo isso, posso obter mais pontos de dados sobre a vibração do motor em condições normais.
Agora, por que eu meço esses valores ou pontos de dados, você pergunta?
A razão pela qual eu meço esses valores é para poder criar algum tipo de modelo para a vibração do motor em condições normais de operação.
Isso significa que, usando esses pontos de dados, agora posso ter uma boa compreensão de qual poderia ser aproximadamente o valor da vibração do motor quando ele está operando em modo normal e sem problemas.
Agora, digamos que um dia, e novamente em um ponto aleatório no tempo, vejo que o valor do sensor A é 8, e ao mesmo tempo, o valor do sensor B é 2. Este é claramente um valor incomum.
Como eu digo isso?
Porque já medi a vibração deste motor várias vezes e aprendi que quando o motor está operando em modo normal e sem problemas, os valores de vibração geralmente devem cair nesta área, certo?
Este é o modelo que eu desenvolvi para os momentos em que o motor está operando em modo normal e sem problemas.
Agora que vejo um valor fora desta área ou fora deste modelo, posso facilmente dizer que este novo valor não é normal e pode indicar que pode haver algo errado com o motor.
É assim que posso usar aprendizado de máquina para detectar o comportamento incomum de uma máquina.
Então, este foi um exemplo simples de usar aprendizado de máquina para manutenção preditiva.
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