Dissertação: Machinery Guardian: Otimizando Manutenção com Inteligência Artificial e Autonomia
Estudo de campo: sistema de manutenção autônomo não supervisionado aplicado por oito meses,
integrado ao ERP, a uma máquina de fazer sacolas em uma indústria de plásticos do Rio
Grande do Norte. As quebras caíram de 18 para cerca de 3 por mês, o custo mensal de
peças de reposição caiu 50% e a inspeção média levou 13 minutos, contra 248 minutos
de parada por quebra.
Extracurricular: projeto de pesquisa separado (2021–2023, coordenado pelo Prof. Efrain
Pantaleón Matamoros) de manutenção autônoma não supervisionada para gearboxes de
aerogeradores usando redes neurais SOM, com trabalho de campo realizado na
ABS Wind do Brasil.