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Campo Dublin CoreValorIdioma
dc.contributor.advisorSantana, Adrielle de Carvalhopt_BR
dc.contributor.authorOliveira, Luiz Filipe Correia-
dc.date.accessioned2026-07-13T10:23:46Z-
dc.date.available2026-07-13T10:23:46Z-
dc.date.issued2026pt_BR
dc.identifier.citationOLIVEIRA, Luiz Filipe Correia. Integração de dados de sistemas de monitoramento de condição para suporte à manutenção preditiva em ambiente industrial. 2026. 57 f. Monografia (Graduação em Engenharia de Controle e Automação) – Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2026.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/9347-
dc.description.abstractA transformação digital promovida pelos conceitos da Indústria 4.0 ampliou significativamente a adoção de sistemas de monitoramento de condição em ambientes industriais. Entretanto, a coexistência de tecnologias fornecidas por fabricantes distintos resulta na fragmentação das informações em múltiplas plataformas proprietárias, dificultando a obtenção de uma visão integrada dos ativos e tornando o processo de análise lento e dependente de especialistas habituados a sistemas específicos. Este trabalho apresenta o desenvolvimento de uma arquitetura de integração e consolidação de dados de monitoramento de condição para suporte à manutenção preditiva em uma empresa mineradora de grande porte. A solução utiliza APIs REST para aquisição automatizada de dados de múltiplos fornecedores, processos de ETL para padronização e tratamento das informações coletadas, e ferramentas de Business Intelligence para disponibilização dos indicadores em dashboards corporativos. Os dados consolidados são armazenados no Data Lake corporativo da organização e disponibilizados por meio do Microsoft Power BI. Os resultados demonstram que a centralização das informações reduziu o tempo de diagnóstico diário das equipes de monitoramento, ampliou o acesso às informações para diferentes perfis de usuário e forneceu suporte concreto à tomada de decisão baseada em dados.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.subjectManutenção preditivapt_BR
dc.subjectMonitoramento de condiçãopt_BR
dc.subjectIntegração de sistemaspt_BR
dc.subjectAPI RESTpt_BR
dc.subjectBusiness intelligencept_BR
dc.subjectIndústria 4.0pt_BR
dc.titleIntegração de dados de sistemas de monitoramento de condição para suporte à manutenção preditiva em ambiente industrialpt_BR
dc.typeTCC-Graduaçãopt_BR
dc.contributor.refereeSantana, Adrielle de Carvalhopt_BR
dc.contributor.refereeSilva, Cristiano Luís Turbino de França ept_BR
dc.contributor.refereeSilva Neto, Nelson Walter dapt_BR
dc.description.abstractenThe digital transformation driven by Industry 4.0 concepts has significantly increased the adoption of condition monitoring systems in industrial environments. However, the coexistence of technologies from different manufacturers results in information fragmentation across multiple proprietary platforms, hindering an integrated view of assets and making the analysis process slow and dependent on specialists familiar with specific systems. This work presents the development of a data integration and consolidation architecture for condition monitoring to support predictive maintenance in a large mining company. The solution uses REST APIs for automated data acquisition from multiple suppliers, ETL processes for standardization and treatment of collected information, and Business Intelligence tools for indicator availability in corporate dashboards. The consolidated data is stored in the organization’s corporate Data Lake and made available through Microsoft Power BI. Results demonstrate that centralizing information reduced the daily diagnostic time of monitoring teams, expanded access to information for different user profiles, and provided concrete support for data-driven decision making.pt_BR
dc.contributor.authorID22.1.1021pt_BR
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