In recent years manufacturing companies have been facing a major shift in the manufacturing
requirements, for example the shift in demand for highly customized products resulting in a
shorter product life cycle, rather than the traditional mass production of standardized products.
As a consequence of the change, the enterprises are facing the need to adapt, forcing all
sectors of the manufacturing activity to move accordingly. Maintenance is one of the major
activities in manufacturing as it highly influences production productivity and quality, and has
a direct impact on production cost and customer satisfaction.
Nowadays, corrective and scheduled maintenance are widely implemented. However, the
manufacturing world need to adapt to this new reality by implementing new, intelligent and
innovative maintenance systems capable of predicting in advance possible failures. Lately,
predictive maintenance systems and tools have been developed and continue to be studied and
improved. However, companies do not have enough trust on these systems to fully rely on them.
Considering all these aspects, the work developed on this thesis introduces a system architecture
for an intelligent predictive maintenance system based on the Condition-Based Maintenance
(CBM) to be used in the Catraport case study, focusing particularly on the development
of the monitoring module of the system architecture. This module comprises a tool developed
by using Node-RED that displays the collected data alongside with the warnings triggered by
cross-checking the incoming data with implemented decision rules, through the use of graphics
and text. Additionally, an Android mobile application was also developed to allow consulting
remotely the operating state of the assets.Nos últimos anos, as empresas de manufatura têm enfrentado uma grande mudança nos requisitos
de fabrico, nomeadamente, na procura por produtos altamente personalizados, resultando
num ciclo de vida do produto mais curto, contrariamente à tradicional produção em massa de
produtos padronizados.
Como consequência desta mudança, as empresas, bem como todos os setores da atividade
de manufatura, enfrentam a necessidade de se adaptar. A manutenção é uma das principais
atividades de fabrico, visto que influência fortemente a produtividade e a qualidade da produção,
e tem um impacto direto no custo do produto e na satisfação do cliente.
Atualmente, as estratégias de manutenção corretiva e programada são amplamente implementadas.
No entanto, o mundo da manufatura precisa de se adaptar à nova realidade, implementando
sistemas de manutenção novos, inteligentes e inovadores, capazes de prever possíveis
falhas. Ultimamente, os sistemas e ferramentas de manutenção preditiva têm sido desenvolvidos
e continuam a ser estudados e melhorados. No entanto, as empresas não possuem confiança
suficiente nesses sistemas para os implementar nas suas instalações.
Considerando todos esses aspetos, o trabalho desenvolvido nesta dissertação introduz uma
arquitetura para um sistema inteligente de manutenção preditiva baseado na técnica Condition-
Based Maintenance (CBM) a ser usado no estudo de caso da Catraport, focando-se particularmente
no desenvolvimento do módulo de monitorização da arquitetura. Este módulo compreende
uma ferramenta desenvolvida com recurso ao Node-RED que exibe os dados colecionados.
Adicionalmente são apresentados avisos originados pelo cruzamento dos dados recebidos
com as regras de decisão implementadas. Além disso, uma aplicação móvel Android também
foi desenvolvida para permitir a consulta remota o estado operacional dos equipamentos
