Título
Previsão de falhas em infraestruturas e equipamentos com recurso a técnicas de data mining
Autor
Charrua, José Rafael Lopes Silva
Resumo
pt
Um Aeroporto internacional reúne um conjunto complexo de instalações, equipamentos e serviços, de
difícil gestão e que funciona permanentemente, sendo premente a sua disponibilidade em condições
de operação e utilização. A previsão de falhas e avarias reveste-se de uma grande importância para o
aumento da disponibilidade da infraestrutura, bem como para uma gestão eficiente dos recursos
humanos alocados à manutenção. Com a previsão de indisponibilidade de equipamentos ou
infraestruturas poder-se-ão ainda tomar decisões atempadas e eficazes para a realização de
manutenção preventiva, bem como para a gestão dos fluxos de passageiros ou até mesmo de
aeronaves.
Pretende este trabalho demonstrar a fiabilidade de um modelo de previsão de avarias numa
infraestrutura aeroportuária através de técnicas de Data Miningaplicadas à base de dados do
Sistema de Gestão de Manutenção do Aeroporto de Lisboa. Para além das questões de ordem
técnica e operacional, existe outro problema interessante de responder, que é o de demonstrar aos
gestores a importância das previsões/modelos criados para a organização em que se insere o estudo
de caso. Se os modelos tiverem qualidade suficientee se a organização se decidir pela sua
incorporação, poder-se-á posteriormente medir o impacto da sua aplicação.
en
An international airport encloses a complex set of facilities, equipments and services which are difficult
to manage and have to operate permanently. The accessibility of operating and usage conditions is of
utmost importance. Forecasting failures and malfunctions, to increase the infrastructure’s
performance, as well as managing the human resources allocated to maintenance efficiently is a
matter of major significance. By forecasting the equipment or infrastructure unavailability it is also
possible to make timely and efficient decisions to perform a preventive maintenance, and also to
manage the passengers and even aircrafts’ flow.
This work demonstrates the dependability of a malfunction forecast model for an airport infrastructure,
through Data Miningtechniques, applied to the Lisbon Airport Maintenance Management System data
base. Besides the issues of technical and operational nature, there is another interesting problem
which is to demonstrate the managers the importanceof forecasts/models, created for the company
used in the case study. If the models have sufficient quality and if the company decides on its
incorporation, then it will be possible to measure the impact of its application.