Investigação do uso de métodos estatísticos e computacionais para prever falhas em componentes aeronáuticos

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dc.contributor.advisorOliveira, Éder Luiz [UNESP]
dc.contributor.authorLoreti, Luca
dc.date.accessioned2023-12-26T17:43:49Z
dc.date.available2023-12-26T17:43:49Z
dc.date.issued2023-12-11
dc.description.abstractO presente trabalho aborda uma investigação voltada à construção de um sistema dedicado à previsão de falhas em componentes aeronáuticos, como uma solução para o desafio de otimização do estoque em operadores aéreos. A pesquisa propõe uma abordagem embasada em métodos estatísticos de machine learning e computacionais de big data. A análise teórica fundamenta-se na revisão de métodos avançados como machine learning e computação em nuvem, aplicados à manutenção preditiva. Como resultado, a pesquisa traz um framework prático do sistema, consolidando todas as tratativas que os dados devem seguir para os devidos fins. Além disto, o presente trabalho aborda extensas discussões sobre a viabilidade financeira e retorno sobre o investimento (ROI) do framework proposto. Este estudo contribui não apenas para a academia, ao agregar conhecimento ao campo da manutenção preditiva em aeronaves, mas também destaca a aplicabilidade prática e os benefícios econômicos do desenvolvimento do sistema proposto. Tanto os resultados quanto as discussões proporcionam uma base sólida para futuras implementações e pesquisas na área, promovendo avanços significativos na eficiência e segurança operacional da indústria aeronáutica.pt
dc.description.abstractThis present work focuses on an investigation aimed at developing a system dedicated to predicting failures in aeronautical components, as a solution to the challenge of optimizing stock in air operators. The research proposes an approach based on statistical methods of machine learning and computational big data. The theoretical analysis is based on a review of advanced methods such as machine learning and cloud computing applied to predictive maintenance. The proposed methodology involves implementing an innovative system using cloud computing resources for predicting failures in critical aircraft components. As a result, the research provides a practical system framework, consolidating all the data procedures necessary for their proper purposes. Additionally, the present work addresses extensive discussions on the financial viability and return on investment (ROI) of the proposed framework. This study contributes not only to academia by adding knowledge to the field of predictive maintenance in aircraft but also highlights the practical applicability and economic benefits of developing the proposed system. Both the results and discussions provide a solid foundation for future implementations and research in the field, promoting significant advancements in the efficiency and operational safety of the aeronautical industry.en
dc.identifier.citationLORETI, L. Investigação do uso de métodos estatísticos e computacionais para prever falhas em componentes aeronáuticos. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Aeronáutica) — Faculdade de Engenharia, Universidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho", São João da Boa Vista, 2023.pt
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11449/252290
dc.language.isopor
dc.publisherUniversidade Estadual Paulista (Unesp)
dc.rights.accessRightsAcesso abertopt
dc.subjectAnalise de series temporaispt
dc.subjectAprendizado do computadorpt
dc.subjectComputação em nuvempt
dc.subjectControle de estoquept
dc.subjectManutençãopt
dc.titleInvestigação do uso de métodos estatísticos e computacionais para prever falhas em componentes aeronáuticospt
dc.title.alternativeInvestigation of the use of statistical and computational methods to predict failures in aeronautical componentsen
dc.typeTrabalho de conclusão de cursopt
unesp.campusUniversidade Estadual Paulista (Unesp), Faculdade de Engenharia, São João da Boa Vistapt
unesp.examinationboard.typeBanca públicapt
unesp.undergraduateSão João da Boa Vista - FESJBV - Engenharia Aeronáuticapt

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