Ciência de Dados como ferramenta para manutenção pretiditva para equipamentos industriais sensorizados - Sousa, Murilo Leite de [UNESP] (Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2023)
Sabe-se que atualmente, o principal objetivo das indústrias está em maximizar seus resultados e, consequentemente, obter maior lucro frente aos seus concorrentes. Desta forma, não somente no viés de vendas, as indústrias buscam otimizar ao máximo todos seus processos e isso inclui a manutenção de equipamentos industriais. Com a indústria 4.0, a possibilidade de acompanhar as performances desses ativos industriais foi possível devido à atuação de sensores e de dados provenientes desse sensoriamento. Com isso, a manutenção preditiva traz uma solução que busca otimizar as manutenções de equipamentos com o objetivo de redução de paradas desnecessárias na produção utilizando para isso conceitos da ciência de dados para a predição de falhas no processo produtivo. Desta forma, esse trabalho de graduação tem o intuito de mostrar como estruturar um projeto de ciência de dados para ser utilizado na agenda de manutenção preditiva das indústrias, realizando a predição de falhas com até 15 aferições dos sensores de antecedência para 100 equipamentos industriais sensorizados, utilizando as informações provenientes dos sensores como variáveis preditoras. Assim, é possível utilizar a saída do modelo de aprendizado de máquina para estruturar com antecedência as manutenções em máquinas, prevenindo paradas desnecessárias na produção. Para isso, utilizou-se de conceitos de ciência de dados, aprendizado de máquina e manutenção preditiva. A metodologia utilizada para o desenvolvimento do projeto foi a CRISPDM, uma metodologia usada em larga escala no mundo dos dados. Essa metodologia passa por todos os pilares necessários para um projeto de ciência de dados de sucesso, como o entendimento de negócio, onde foi necessário definir qual o problema a ser resolvido e qual variável resposta que se espera; o entendimento dos dados, em que foi realizado uma visualização geral dos dados, volumetria, qual o significado de cada variável preditora e adEquação da base de dados para a utilização em algoritmos de aprendizado de máquina; preparação de dados, momento em que foram definidos pontos de importância para serem explorados na base de dados para serem realizadas possíveis transformações e onde a variável resposta foi criada; modelagem que é onde o modelo foi treinado, otimizando hiperparâmetros e fazendo validação cruzada buscando reduzir o sobreajuste; avaliação do modelo, mostrando métricas de avaliação como precisão e sensibilidade para as quais foram obtidos valores de 78% e 91%, respectivamente, para um limiar de decisão de 0,35. Também é apresentada a curva ROC encontrada a partir da matriz de confusão obtida com a base de teste e, de maneira geral, é realizada uma discussão sobre os motivos e impactos dos resultados obtidos por meio dessas métricas encontradas. Por fim, é discutida uma proposta de orientação à equipe de manutenção sobre como utilizar esse modelo para estruturar as agendas de manutenção. Diante disso, este trabalho de graduação mostra como realizar a integração das tecnologias atuais com o conceito de manutenção, em específico, a utilização da ciência de dados e algoritmos de aprendizado de máquina para prever falhas em equipamentos industriais, como utilizar os passos da metodologia do CRISP-DM visando organização e completude de um projeto, como interpretar resultados provenientes de algoritmos de aprendizado de máquina de classificação e de que forma uma equipe de manutenção pode utilizar tais resultados com o objetivo de reduzir falhas inesperadas nos equipamentos que constituem as linhas de produção de indústrias

It is known that currently, the main goal of industries is to maximize their results and, consequently, achieve greater profits compared to their competitors. In this regard, industries seek to fully optimize all their processes, including the maintenance of industrial equipment. With Industry 4.0, the possibility of monitoring the performance of these industrial assets became feasible due to the use of sensors and data derived from this sensing. Therefore, predictive maintenance provides a solution that aims to optimize equipment maintenance with the goal of reducing unnecessary production downtime, using data science concepts for predicting faults in the production process. Thus, this undergraduate thesis aimed to demonstrate how to structure a data science project for use in industries in the context of predictive maintenance, predicting faults with up to 15 cycles of anticipation for 100 sensorized industrial equipment, using sensor values as predictor variables. Thus, it is possible to use the output of the machine learning model to plan maintenance in advance, preventing unnecessary production stoppages. For this purpose, concepts of data science, machine learning, and predictive maintenance were utilized. The methodology used for the project development was CRISP-DM, a methodology widely used in the world of data. This methodology goes through all the necessary pillars for a successful data science project, such as business understanding, where it was necessary to define the problem to be solved and the expected response variable; data understanding, where an overview of the data, volume, the meaning of each predictor variable, and data preparation for use in machine learning algorithms were performed; data preparation, where points of importance were defined to be explored in the database for possible transformations, and where the response variable was created; modeling, which is where the model was trained, optimizing hyperparameters and performing cross-validation to reduce overfitting; finally, model evaluation, showing evaluation metrics such as accuracy and sensitivity, for which values of 78% and 91% were obtained, respectively, with a decision threshold of 0,35. The ROC curve derived from the confusion matrix obtained from the test dataset is also presented. Overall, a discussion is conducted on the reasons and impacts of the results obtained through these metrics. Finally, a proposal for guidance to the maintenance team on how to use this model to structure maintenance schedules is discussed. In light of this, this graduation thesis demonstrates how to integrate current technologies with the maintenance concept, specifically leveraging data science and machine learning algorithms to predict failures in industrial equipment. It outlines the steps of the CRISP-DM methodology for project organization and completeness, interprets results from classification machine learning algorithms, and explores how a maintenance team can utilize such results to reduce unexpected failures in the equipment comprising industrial production lines.
Data Science as a tool for predictive maintenance of sensor-eqquiped industrial equipment
Keywords: Ciência de dados; Manutenção preditiva; Aprendizado de máquina; Equipamentos industriais; Predictive maintenance; Data science; Machine learning; CRISP-DM