Publicação
Desenvolvimento de sistema de apoio à manutenção preventiva em contexto industrial
| datacite.subject.fos | Engenharia e Tecnologia::Engenharia Eletrotécnica, Eletrónica e Informática | |
| datacite.subject.sdg | 09:Indústria, Inovação e Infraestruturas | |
| dc.contributor.advisor | Campos, Carlos José Ribeiro | |
| dc.contributor.author | SECO, GONÇALO FERNANDES SILVA | |
| dc.date.accessioned | 2026-09-21T15:00:37Z | |
| dc.date.available | 2026-09-21T15:00:37Z | |
| dc.date.issued | 2026-07-29 | |
| dc.description.abstract | Equipamentos industriais requerem manutenção regular para assegurar a sua disponibilidade e fiabilidade ao longo do ciclo de vida. A ausência de dados operacionais estruturados sobre o desgaste e a utilização de componentes instalados nas máquinas de testes desenvolvidas pela Controlar, impede a antecipação de falhas e impossibilita a tomada de decisões técnicas fundamentadas em evidências reais. Estas paragens não planeadas contribuem também para um impacto negativo e dispendioso nos clientes. Para colmatar estes problemas foi desenvolvido um sistema de apoio à manutenção preventiva em contexto industrial, adaptado às limitações da abordagem reativa praticada na Controlar. A solução desenvolvida responde a este problema através de uma arquitetura híbrida composta por dois subsistemas complementares: um sistema local, orientado ao registo e acompanhamento operacional junto da máquina em ambiente offline, e um sistema central online, destinado à consolidação e análise de dados provenientes de múltiplas instalações. O sistema local foi implementado com uma arquitetura em camadas segundo o padrão MVC, assente em Python com Flask na camada de serviços, MySQL na camada de persistência e uma interface web desenvolvida em tecnologias web padrão sem dependências externas. O sistema desenvolvido regista o desgaste dos componentes com base em ciclos de funcionamento reais, gera alertas preventivos organizados em três níveis de severidade, garante rastreabilidade completa através de um log de auditoria associado a cada utilizador autenticado e disponibiliza exportação de dados em formato JSON para integração com o sistema central. O controlo de acesso é implementado por perfis (administrador, operador de manutenção e observador) com aplicação efetiva ao nível dos serviços independentemente da interface. O sistema central agrega os dados exportados pelas instâncias locais, computa estatísticas de vida útil por tipo de componente, incluindo média, percentil cinquenta e percentil noventa, e disponibiliza um relatório de recomendações parametrizável que apoia decisões de engenharia sobre seleção e dimensionamento de componentes com base em dados reais de operação. A solução foi validada funcionalmente através de verificação incremental módulo a módulo e implantada na máquina RiTS ControlarS2.8 da Controlar, onde o sistema local operou em integração efetiva com o NI TestStand, acumulando dados reais de utilização. Os dados exportados pela instância local, foram ingeridos pelo sistema central, que calculou estatísticas de vida útil e gerou recomendações de substituição baseadas em observações reais de múltiplos componentes. Os resultados confirmam que o sistema cumpre os requisitos funcionais especificados e responde ao problema identificado, estabelecendo as condições necessárias para a transição de um modelo de manutenção reativo para uma abordagem preventiva orientada por dados, com capacidade de evolução futura para análise preditiva baseada em modelos de fiabilidade. | por |
| dc.description.abstract | Industrial equipment requires regular maintenance to ensure its availability and reliability throughout its operational lifecycle. The absence of structured operational data regarding the wear and utilisation of components installed in the test systems developed by Controlar prevents the anticipation of failures and hinders technically sound maintenance decisions based on real operational evidence. These unplanned downtimes also have a significant and costly impact on customers. To address these limitations, a preventive maintenance support system for industrial environments was developed, tailored to overcome the constraints of the reactive maintenance approach currently adopted at Controlar. The proposed solution is based on a hybrid architecture comprising two complementary subsystems: a local offline system for operational data collection and maintenance tracking at machine level, and a central online system responsible for consolidating and analysing data gathered from multiple installations. The local system was implemented using a layered architecture following the Model–View–Controller (MVC) design pattern, with Python and Flask providing the service layer, MySQL serving as the persistence layer, and a web-based user interface developed using standard web technologies without external frameworks. The developed system monitors component wear based on actual operating cycles, generates preventive maintenance alerts organised into three severity levels, ensures full traceability through an audit log associated with each authenticated user, and supports data export in JSON format for integration with the central system. Access control is enforced through role-based permissions (administrator, maintenance operator, and observer), with authorisation implemented at the service layer independently of the user interface. The central system aggregates data exported from local instances, computes component lifetime statistics by component type, including the mean, median, and 90th percentile, and generates configurable recommendation reports to support engineering decisions regarding component selection and maintenance intervals based on real operational data. The proposed solution was functionally validated through incremental module-bymodule verification and deployed on the Controlar RiTS ControlarS2.8 test system, where the local subsystem operated in full integration with NI TestStand and collected real operational data. The exported data were successfully ingested by the central system, which calculated component lifetime statistics and generated replacement recommendations based on observations collected from multiple components. The results demonstrate that the proposed system satisfies the specified functional requirements and effectively addresses the identified problem, establishing the foundations for the transition from a reactive maintenance strategy to a data-driven preventive maintenance approach, while providing a scalable basis for future predictive maintenance supported by reliability models. | eng |
| dc.identifier.tid | 204361613 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10400.22/32771 | |
| dc.language.iso | por | |
| dc.rights.uri | N/A | |
| dc.subject | Preventive maintenance | |
| dc.subject | industrial maintenance | |
| dc.subject | traceability | |
| dc.subject | maintenance management | |
| dc.subject | component life cycles | |
| dc.subject | statistical analysis | |
| dc.subject | hybrid architecture | |
| dc.subject | Industry 4 | |
| dc.subject | 0 | |
| dc.subject | Manutenção industrial preventiva | |
| dc.subject | Rastreabilidade | |
| dc.subject | Gestão de manutenção | |
| dc.subject | Ciclos de vida de componentes | |
| dc.subject | Análise estatística | |
| dc.subject | Arquitetura híbrida | |
| dc.subject | Indústria 4.0 | |
| dc.title | Desenvolvimento de sistema de apoio à manutenção preventiva em contexto industrial | |
| dc.title.alternative | Development of a preventive maintenance support system in an industrial context | eng |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| thesis.degree.name | Mestrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores |