Esta ferramenta já foi aplicada na unidade de ar comprimido de comboios da Metro do Porto.
Rita Ribeiro, professora na Faculdade de Ciências da Universidade do Porto (FCUP) e investigadora no INESC TEC, participa no projeto XPM com o objetivo de desenvolver ferramentas de manutenção preditiva de equipamentos.
O objetivo desta ferramenta passa não só por prever quando um equipamento pode precisar de manutenção, mas também por explicar ao operador o que levou o sistema a tomar esta decisão.
Um dos projetos que continuou a ser alvo de estudo durante o XPM foi a criação de um sistema de previsão de falhas na unidade de ar comprimido de comboios do Metro do Porto.
A unidade de ar comprimido é responsável pelo nivelamento do comboio com as plataformas. Um comboio não pode circular se tiver uma falha neste sistema o que obriga as pessoas a sair do veículo e a esperar por uma nova composição, o que acaba por ter um impacto na operação da Metro do Porto.
Numa primeira abordagem, a propósito de um projeto de Inteligência Artificial para a Administração Pública, a Metro do Porto sugeriu à equipa de Rita Ribeiro que esta tentasse prever quando é que esta unidade poderia falhar com base nos dados recolhidos pela empresa.
Para tal foi desenvolvido um processo de sensorização desta unidade para que, através de dados recolhidos em tempo-real, fosse possível perceber qual o padrão normal de funcionamento e a partir daí identificar quando uma falha poderá ocorrer.
O projeto XPM procura ir mais além, aproveitando o sistema de sensores, assim como os dados já recolhidos, para desenvolver uma ferramenta que permita identificar a ocorrência de uma falha em tempo útil, e ajudar o operador a identificar a causa deste problema.
O projeto XPM – eXplainable Predictive Maintenance é financiado no âmbito do programa ERA-NET.
Saiba mais sobre a investigadora em: Linkedin | Google Scholar | FCUP | INESC TEC
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