Estudo de falhas no sistema de filtragem de óleo refrigerante de um laminador de tiras a frio utilizando a regressão logística como ferramenta de auxílio à decisão.

Abstract

O processo de laminação a frio em siderúrgicas envolve o uso de óleo como agente de resfriamento, que pode ser contaminado com o tempo. A filtragem regular do óleo é essencial para manter a eficiência e a longevidade do processo de laminação. Este estudo tem como objetivo desenvolver um modelo de regressão logística para prever a probabilidade de falha do sistema de filtragem de óleo de uma usina de laminação a frio de aço inoxidável. O estudo começa com uma descrição detalhada do sistema de filtragem de óleo, seus componentes e os fatores que podem contribuir para sua falha. Em seguida, o estudo coleta dados históricos sobre o sistema de filtragem, incluindo variáveis como queda de pressão, taxa de fluxo, temperatura e registros de manutenção. O estudo aplica a análise de regressão logística aos dados coletados para identificar as variáveis significativas que podem prever a falha do filtro. O modelo de regressão logística é então treinado e validado, e seu desempenho é avaliado usando métricas como exatidão, precisão, recuperação e pontuação. Análogo a isso, são usadas análises exploratórias de dados, por meio de software estatístico para certificar a ferramenta aplicada. O estudo conclui que o modelo de regressão logística pode prever a falha do filtro com 72,73% de precisão e acurácia de 87,16% e pode ser usado como uma ferramenta de apoio à decisão para a operação e manutenção do equipamento.