MAPEAMENTO DA MATURIDADE TECNOLÓGICA DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA MANUTENÇÃO PREDITIVA: A CONVERGÊNCIA ENTRE CONFIABILIDADE, EFICIÊNCIA ENERGÉTICA E DESCARBONIZAÇÃO INDUSTRIAL

Descrição

A Gestão de Ativos Físicos, dentro da Manutenção Industrial, tem se tornado fundamental para garantir a confiabilidade e disponibilidade das máquinas e equipamentos nos ambientes industriais. Com o advento da Indústria 4.0, a Inteligência Artificial (IA) tem sido amplamente utilizada para otimizar as políticas de manutenção, diagnóstico de falhas e prognóstico de vida útil. Entretanto, existe uma lacuna científica acerca da compreensão do nível de maturidade da aplicabilidade dessas tecnologias na Gestão de Ativos e, principalmente, como elas impactam na eficiência energética e descarbonização. Este projeto de pesquisa tem como objetivo mapear e analisar a aplicabilidade da Inteligência Artificial à manutenção preditiva como ferramenta de mitigação de perdas energéticas. Por meio de uma Revisão Sistemática da Literatura (RSL) orientada pelo protocolo Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA), objetiva-se desenvolver um panorama abrangente sobre como a gestão inteligente de ativos físicos contribui para a otimização da eficiência enérgica e, consequentemente, para a descarbonização industrial. A pesquisa, que terá foco nas bases Web of Science e Scopus, será subdividida em quatro etapas: (i) Revisão Exploratória Não Estruturada (RENE); (ii) Revisão Sistemática da Literatura (RSL); (iii) Análise descritiva, e; (iv) Análise de Conteúdo. Como resultados, espera-se alcançar os seguintes aspectos: (1) identificação das principais técnicas e algoritmos de Inteligência Artificial mais utilizados na gestão de ativos físicos com foco em anomalias termodinâmicas e elétricas; (2) classificação das tecnologias e algoritmos de acordo com as escalas de Maturidade Tecnológica; (3) identificação do impacto da manutenção preditiva na eficiência energética e na redução das emissões de Gases de Efeito Estufa (GEE), e; (4) sintetização das principais limitações, desafios de implementação e tendências de pesquisa para o futuro. Por último, almeja-se que os resultados do projeto proporcionem dois artigos científicos, que serão publicados, respectivamente, em um congresso nacional e um periódico internacional.