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Campo Dublin CoreValorIdioma
dc.contributor.advisorSantana, Adrielle de Carvalhopt_BR
dc.contributor.authorFilizola, Felipe Barbosa-
dc.date.accessioned2026-02-23T14:29:13Z-
dc.date.available2026-02-23T14:29:13Z-
dc.date.issued2026pt_BR
dc.identifier.citationFILIZOLA, Felipe Barbosa. Monitoramento e análise de motores e motorredutores elétricos utilizando Business Intelligence. 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/35400000/8755-
dc.description.abstractO monitoramento sistemático de motores e motorredutores elétricos é essencial para aumentar a confiabilidade operacional e orientar intervenções de manutenção com maior previsibilidade, especialmente em ambientes industriais onde já existem dados técnicos anteriormente medidos disponíveis e passíveis de consolidação. Nesse contexto, este trabalho propõe e desenvolve uma solução de Business Intelligence (BI) para o monitoramento e a análise desses ativos a partir de resultados de ensaios elétricos registrados em formulário eletrônico. Inicialmente, realizou-se o inventário dos ativos do escopo, consolidando informações cadastrais e técnicas para garantir rastreabilidade e integração dos dados. Em seguida, estruturou-se uma matriz de decisão para classificar a condição dos equipamentos com base em critérios definidos, incluindo resistência de isolamento (RTG, do inglês Resistance to Ground), índice de absorção, índice de polarização e desequilíbrio de resistência entre fases, associando recomendações de manutenção e prazos médios de intervenção. A etapa de extração, transformação e carregamento (ETL) foi implementada no Power BI Desktop, por meio de integração via Web com a API do formulário e da importação de tabelas de apoio em planilhas eletrônicas. Após o tratamento no Power Query e a modelagem no ambiente analítico, foram criadas colunas calculadas e medidas em DAX para viabilizar a classificação automática, a consolidação dos registros e a construção de indicadores. Como resultado, foi desenvolvido um dashboard com páginas de visão geral e priorização, permitindo consulta aos registros, acompanhamento temporal dos ensaios e identificação de exceções com recomendação e prazo associados. A solução diminui o esforço manual de consolidação e interpretação dos ensaios e apoia a tomada de decisão e o planejamento de manutenção orientados a dados.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.subjectBusiness Intelligencept_BR
dc.subjectPower BIpt_BR
dc.subjectMotores elétricospt_BR
dc.subjectMotorredutorespt_BR
dc.subjectEnsaios elétricospt_BR
dc.subjectResistência de isolamentopt_BR
dc.subjectResistência ôhmica dos enrolamentospt_BR
dc.subjectManutençãopt_BR
dc.titleMonitoramento e análise de motores e motorredutores elétricos utilizando Business Intelligence.pt_BR
dc.typeTCC-Graduaçãopt_BR
dc.contributor.refereeSantana, Adrielle de Carvalhopt_BR
dc.contributor.refereePortela, Caio Fernando Teixeirapt_BR
dc.contributor.refereeLuz, Caio Meira Amaral dapt_BR
dc.description.abstractenSystematic monitoring of electric motors and gearmotors is essential to increase operational reliability and to support more predictable maintenance interventions, especially in industrial environments where previously measured technical data is available and can be consolidated. In this context, this study proposes and develops a Business Intelligence (BI) solution for monitoring and analyzing these assets based on electrical test results recorded through an electronic form. First, an asset inventory was carried out, consolidating registration and technical information to ensure data traceability and integration. Next, a decision matrix was structured to classify equipment condition according to defined criteria, including insulation resistance (RTG, Resistance to Ground), absorption index, polarization index, and phase-to-phase winding resistance unbalance, associating maintenance recommendations and average intervention timeframes. The extract, transform, and load (ETL) stage was implemented in Power BI Desktop through Web integration with the form API and the import of supporting tables from spreadsheets. After processing in Power Query and modeling in the analytical environment, calculated columns and DAX measures were created to enable automatic classification, record consolidation, and the construction of indicators. As a result, a dashboard was developed with overview and prioritization pages, allowing record consultation, temporal tracking of tests, and identification of exceptions with associated recommendations and deadlines. The solution reduces manual effort in consolidating and interpreting test results and supports data-driven decision-making and maintenance planning.pt_BR
dc.contributor.authorID20.1.1122pt_BR
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