UMA ABORDAGEM BASEADA EM APRENDIZADO DE MÁQUINA PARA DIAGNÓSTICO DE FALHAS NO SISTEMA APS – SCANIA
DOI:
https://doi.org/10.4322/PODes.2024.001Palavras-chave:
Detecção de Falhas, Árvore de Decisão, Programação GenéticaResumo
O gerenciamento de frotas de caminhões é crucial para garantir a segurança dos motoristas e prevenir riscos financeiros e materiais devido a falhas operacionais. A tecnologia de pressão a ar, APS, oferecida pela SCANIA, é uma solução capaz de coletar dados precisos e fornecer informações valiosas para a manutenção e operação adequadas do veículo. Para aprimorar a detecção de falhas, propõe-se uma abordagem de aprendizado de máquina por meio de Árvores de Decisão induzidas por Programação Genética. Foram utilizados dados públicos para treinar o modelo. Os resultados obtidos mostram que o método performa melhor na classe positiva (sistema com falha) em comparação com trabalhos do estado da arte. Além disso, esta abordagem fornece modelos de previsão mais interpretáveis, o que é importante para identificar sistemas com falhas, corrigi-las, prevenir acidentes e aumentar a segurança no trânsito.
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