Manutenção Preditiva para Sistemas Industriais Inteligentes: Um Roteiro

O advento da Indústria 4.0 impulsionou a aplicação da Inteligência Artificial em diferentes campos e contextos industriais, como a manutenção preditiva (PdM). Através de sua capacidade de avaliar a condição dos equipamentos para detectar sinais de falha e antecipá-los, a PdM traz vários benefícios potenciais em termos de confiabilidade, segurança e custos de manutenção, entre muitos outros benefícios. Diferentes abordagens são propostas na literatura. Elas são baseadas em dados, modelos físicos ou conhecimento, mas vários problemas e limites persistem, em particular, em superar essa dependência de um contexto particular, em utilizar dados e conhecimentos de negócios considerando os desafios de aplicar soluções existentes a outro contexto, dificuldades associadas à análise de dados e à gestão de incertezas. Nesse contexto, o objetivo deste artigo é também destacar os desafios enfrentados na área de PdM, tanto para implementação quanto para casos de uso. A PdM continua sendo um tópico quente no contexto da Indústria 4.0, mas com vários desafios que precisam ser melhor investigados na área de aprendizado de máquina, representação do conhecimento e aplicações de raciocínio semântico.