Planejamento de manutenção no casco e hélice de navios por meio da análise de dados

Submitted by Aglair Aguiar (aglair@ct.ufrj.br) on 2019-09-19T14:07:32Z No. of bitstreams: 1 883816.pdf: 2797834 bytes, checksum: 0c2d95f39e6a9b6b6f3b70c0250b02f9 (MD5)Made available in DSpace on 2019-09-19T14:07:32Z (GMT). No. of bitstreams: 1 883816.pdf: 2797834 bytes, checksum: 0c2d95f39e6a9b6b6f3b70c0250b02f9 (MD5) Previous issue date: 2017-10O cenário global de navegação encontra-se cada vez mais pressionado em busca de alternativas sustentáveis relacionadas à emissão de gases responsáveis pelo efeito estufa, a qual está diretamente ligada ao consumo de combustível. Um dos principais problemas de desempenho das embarcações é fruto da deterioração das condições do casco e hélice. Com base nisso, faz-se necessário prever o melhor intervalo de manutenção, sem aumentar os gastos com recursos. Foi utilizado o método de mineração de dados de navegação, desde a adaptação da base de dados até as análises de regressão e classificação. O resultado é um modelo de planejamento de manutenção do casco e hélice que identifica o melhor intervalo para execução das intervenções, a fim de evitar aumento expressivo do consumo do navio. O estudo demonstra que é possível aperfeiçoar a eficiência de uma frota, por intermédio deste modelo desenvolvido a partir dos dados de navegação já disponíveis no dia a dia das embarcações.The global shipping industry is under constant pressure to develop sustainable alternatives related to the emission of greenhouse gases, which is directly related to the fuel consumption. One of the main problems of vessel’s performance is consequence of deterioration of the hull and propeller. Based on this, it is necessary to predict the best maintenance interval without increasing resource spending. The sailing data was analyzed through data mining method, from the pre-processing of the database to the regression and classification analyzes. The result is a model of hull and propeller maintenance planning that identifies the best interval for execution of interventions in order to avoid a significant increase in ship consumption. The study demonstrates that it is possible to improve the efficiency of a fleet by means of this model developed from the sailing data already available in the daily routine of the vessels