Implementação de modelo ETL em Python para construção de indicadores de manutenção

Abstract

RESUMO: O estudo "Implementação de Modelo ETL em Python para Construção de Indicadores de Manutenção" aborda as deficiências dos sistemas informatizados de coleta de dados de produção em fornecer informações completas sobre manutenção, o que compromete a eficiência da gestão industrial. Utilizando o processo ETL (Extração, Transformação e Carregamento), a pesquisa visa limpar bases de dados, desenvolver lógica para concatenar tempos de parada das máquinas e criar bases de dados com tempos até a falha das manutenções elétrica e mecânica. Esta abordagem quantitativa, por meio de estudos de caso e modelagem/simulação, demonstra que o ETL em Python é eficaz na geração de indicadores de manutenção. Os resultados confirmam a hipótese inicial, destacando a eficácia metodológica, e sugerem futuras aplicações para análises detalhadas e a criação de painéis de visualização desses indicadores.

ABSTRACT: The study "Implementation of an ETL Model in Python for the Construction of Maintenance Indicators" tackles the shortcomings of computerized production data collection systems in providing complete maintenance information, which undermines industrial management efficiency. By employing the ETL (Extract, Transform, Load) process, the research aims to clean databases, develop logic to concatenate machine downtimes, and create databases with time-to-failure for electrical and mechanical maintenance. This quantitative approach, using case studies and modeling/simulation, shows that ETL in Python is effective in generating maintenance indicators. The findings validate the initial hypothesis, highlighting the methodological effectiveness, and suggest future applications for detailed analyses and the development of dashboards to visualize these indicators.