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Main Authors: Chaves, Luiza Gabrielly do Rosário, Fortes, Ana Carolina Mendes, Da Silva, Lucas Matos, Sousa, Isabel Conceição, Da Silva, Maria Eduarda Ribeiro
Format: Recurso digital
Language:Portuguese
Published: Zenodo 2025
Subjects:
Online Access:https://doi.org/10.5281/zenodo.17145123
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_version_ 1866902315508695040
author Chaves, Luiza Gabrielly do Rosário
Fortes, Ana Carolina Mendes
Da Silva, Lucas Matos
Sousa, Isabel Conceição
Da Silva, Maria Eduarda Ribeiro
author_facet Chaves, Luiza Gabrielly do Rosário
Fortes, Ana Carolina Mendes
Da Silva, Lucas Matos
Sousa, Isabel Conceição
Da Silva, Maria Eduarda Ribeiro
contents <p>A Indústria 4.0 impulsiona soluções de manutenção preditiva para reduzir falhas e aumentar a<br>confiabilidade. Este artigo analisa a aplicação da automação e da robótica no monitoramento<br>de correias transportadoras. A pesquisa utilizou abordagem quanti-qualitativa, com análise<br>bibliométrica de 48 artigos (2015–2025) e revisão crítica das soluções tecnológicas. Os<br>resultados indicam o uso predominante de sensores de vibração, IMUs, câmeras de inspeção e<br>algoritmos de aprendizado de máquina. Robôs móveis com LIDAR e braços robóticos<br>mostraram eficiência em reparos autônomos, reduzindo 40% das paradas, aumentando 25% a<br>vida útil dos equipamentos, além de ganhos de 30% no MTBF e redução de 55% no MTTR.<br>Apesar dos avanços, persistem desafios de padronização e interoperabilidade. Conclui-se que<br>a integração entre sensoriamento, IA e robótica é um caminho promissor para consolidar a<br>manutenção preditiva na transformação digital.</p>
format Recurso digital
id zenodo_https___doi_org_10_5281_zenodo_17145123
institution Zenodo
language por
publishDate 2025
publisher Zenodo
record_format zenodo
spellingShingle AUTOMAÇÃO DE MANUTENÇÃO PREDITIVA: USO DE ROBÔS PARA DIAGNÓSTICO E REPAROS MECÂNICOS
Chaves, Luiza Gabrielly do Rosário
Fortes, Ana Carolina Mendes
Da Silva, Lucas Matos
Sousa, Isabel Conceição
Da Silva, Maria Eduarda Ribeiro
Manutenção preditiva
Automação industrial
Robótica móvel
Inteligência artificial
Correias transportadoras
<p>A Indústria 4.0 impulsiona soluções de manutenção preditiva para reduzir falhas e aumentar a<br>confiabilidade. Este artigo analisa a aplicação da automação e da robótica no monitoramento<br>de correias transportadoras. A pesquisa utilizou abordagem quanti-qualitativa, com análise<br>bibliométrica de 48 artigos (2015–2025) e revisão crítica das soluções tecnológicas. Os<br>resultados indicam o uso predominante de sensores de vibração, IMUs, câmeras de inspeção e<br>algoritmos de aprendizado de máquina. Robôs móveis com LIDAR e braços robóticos<br>mostraram eficiência em reparos autônomos, reduzindo 40% das paradas, aumentando 25% a<br>vida útil dos equipamentos, além de ganhos de 30% no MTBF e redução de 55% no MTTR.<br>Apesar dos avanços, persistem desafios de padronização e interoperabilidade. Conclui-se que<br>a integração entre sensoriamento, IA e robótica é um caminho promissor para consolidar a<br>manutenção preditiva na transformação digital.</p>
title AUTOMAÇÃO DE MANUTENÇÃO PREDITIVA: USO DE ROBÔS PARA DIAGNÓSTICO E REPAROS MECÂNICOS
topic Manutenção preditiva
Automação industrial
Robótica móvel
Inteligência artificial
Correias transportadoras
url https://doi.org/10.5281/zenodo.17145123