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- Machine learning aplicado à gestão de activos físicos industriaisPublication . Matos, Gonçalo Ribeiro de; Sobral, José Augusto da SilvaCom o rápido avanço da tecnologia moderna em todas as áreas, incluindo a industrial, torna-se necessário e útil a utilização de novas metodologias para a optimização e aprendizagem automática de processos básicos e comuns à maioria das empresas, como produção, manutenção e gestão de activos. O objectivo deste Trabalho Final de Mestrado é entender o que é o Machine Learning, quais os seus conceitos e diferentes tipos e a sua aplicação num contexto industrial, na gestão de activos físicos. Neste trabalho são apresentados os conceitos básicos de Machine Learning, os seus tipos (Supervisionados – regressão ou classificação e Não supervisionados – Clustering) e descritos alguns algoritmos de cada tipo, como Regressão Linear, Redes Neuronais Artificiais ou Support Vector Machines. Após aquisição de conhecimentos, é realizado um estudo de caso a um dataset existente no repositório de dados para prognóstico (PCoE – Prognostics Center of Excellence) da NASA. O objectivo deste estudo de caso estipula a previsão da vida útil restante (RUL – Remaining Useful Life) de uma frota de motores do mesmo tipo e perceber o quão perto estão do fim da sua vida, baseado nas condições de trabalho e leitura de sensores. O conjunto de dados é abordado de duas formas distintas, como um problema de regressão e um problema de classificação. É aplicado um algoritmo de regressão (Regressão Linear Múltipla) de forma a tentar prever de forma exacta o RUL e um algoritmo de classificação (SVM - Support Vector Machines) de forma a classificar por classes o tempo de vida útil restante de cada motor. Com os resultados obtidos através da aplicação do algoritmo SVM, é possível prever com uma precisão acima de 90% os motores que se encontram em fim de vida (com um RUL inferior a 50 ciclos) e, desta forma, agendar uma acção de manutenção para os mesmos.