A manutenção industrial é um dos grandes desafios na área de automação e manufatura da indústria. Este desafio tem se apresentado, em âmbito nacional, pela adoção da prática “predizer e prevenir” ao invés de “falhar e consertar”. Enquanto o Brasil caminha para uma mudança de paradigma de manutenção, o cenário internacional se volta para soluções em manufatura sustentável que atendam aos requisitos “eco and green”. E a manutenção é parte crucial deste novo contexto de produção. Entretanto, somente nos anos noventa, a indústria européia começa a delinear estratégias de manutenção. A complexidade e multidisciplinaridade deste tema tem sido o principal obstáculo para melhoras substanciais na disciplina de manutenção. São nas estratégias de manutenção, aliadas ao crescente avanço em Tecnologias da Informação e Comunicação (TIC), que aparecem as possibilidades de superar as limitações e os desafios desta área de pesquisa. A Manutenção Inteligente (MI) é uma dessas estratégias e utiliza o paradigma baseado em condição (Condition-based maintenance) para aplicação da técnica “predizer e prevenir”. Contudo, uma das principais barreiras na adoção de MI é a sua transferência efetiva para o operador em chão de fábrica. O conhecimento gerado pelos sistemas MI deve ser transformado em informações inteligíveis e úteis para o operador. Entretanto, o acesso, o entendimento e o uso destes dados, durante a atividade de manutenção, não é um processo trivial, devido à sobrecarga de informações e sistemas envolvidos nestes processos. Surge, então, como alternativa para contornar este problema, o uso de técnicas de realidade mista como meio de potencializar a interface homem-máquina. A escolha, neste trabalho, por interfaces mistas, objetiva, não apenas a visualização, mas a integração e o gerenciamento da informação. A fim de alcançar estes objetivos, é desenvolvida uma abordagem baseada em modelo. A primeira etapa consiste na definição de um modelo conceitual que integre os diferentes domínios envolvidos na solução proposta. Nesta fase, foram identificadas três áreas da manutenção em que a realidade mista pode permitir um ganho significativo: diagnóstico, planejamento e segurança. A segunda etapa consiste na descrição formal de um modelo de dados para integrar e gerenciar informações de diversos formatos. Finalmente, é implementado um sistema de visualização para validar o modelo de dados em um conjunto de estudos de caso da indústria. Objetiva-se, com esta abordagem: (i) facilitar a identificação de quais componentes apresentam problemas, o que auxilia no processo de tomada de decisão nas tarefas de manutenção; (ii) a inclusão do human in the loop, com o sistema MI, em que o operador poderá solicitar dados e medições adicionais durante a atividade de manutenção; (iii) fornecer um modelo que integre dados de formatos distintos, que viabilize uma maneira fácil e flexível de configurar o ambiente virtual. A visualização mista, utilizada pelo operador de manutenção em chão de fábrica, pode representar uma vantagem competitiva para indústria, além de prover uma maior flexibilidade e segurança para o operador durante a atividade de manutenção. / Industrial maintenance is one of the major challenges in industrial automation and manufacturing area. This challenge presents itself on the national context by the transformation to "predict and prevent" rather than "fail and fix ". While the Brazil moves toward a paradigm shift of maintenance, the international context searches manufacturing sustainable solutions that reply according to eco and green requirements and the maintenance is crucial part of this new production environment. However, it was only in the nineties that European industry started discusses maintenance strategies. The maintenance complexity and the multidisciplinary have been the main limitations for substantial improvements in the maintenance discipline. There are maintenance strategies coupled with the advances in Information and Communication Technologies (ICT) that arise the possibilities to overcome the limitations and challenges of this research area. The intelligent maintenance (IM) is one of these strategies and it uses the Condition-Based Maintenance paradigm (CBM). On the other hand one of the obstacles about the IM adoption is its effective transfer to the operator on the factory floor. The knowledge from IM systems must be transformed in understandable information and useful to the operator. However, the access, the understanding and the use of such information during the maintenance activity are not a trivial activity due the data and systems overload involved in these processes. Thus, arises as an alternative to solve this problem, the using mixed reality techniques to human-computer interface. The use of mixed interfaces in this thesis will aim not only to visualization but the integration and management of information. To achieve these goals was developed a model-based approach. The first step consisted in defining a conceptual model that address the domains involved in the solution proposed. At this stage were identified three main areas where the mixed reality could allow a significant change to maintenance activities: diagnosis, planning and security. The second step consisted in the formal description of a data model for integrating and management of information from multiple formats. Finally a visualization system was implemented to validate the data model in a set of case studies of industry. The goals of this thesis are: (i) to facilitate the identification of which components present problems in order to help in the decision making process of the maintenance tasks; (ii) the inclusion of the "human in the loop" into intelligent maintenance system, where the operator can request measurements and additional information during the maintenance process; (iii) to supply a model to integrate data of different formats making available an easy and flexible tool for configuring the virtual environment. The mixed reality, used by the maintenance operator on factory floor, may represent a competitive advantage for industry and provide greater flexibility and safety for operator during maintenance activity.

A competição global e a necessidade de otimização dos sistemas de produção e logística têm levado à necessidade de sistemas de manutenção mais eficientes. A habilidade de prever a ocorrência de falhas, através de Sistemas de Manutenção Inteligentes (Intelligent Maintenance Systems - IMS), pode evitar paradas não programadas e constituir uma grande vantagem competitiva. Além disso, um planejamento de demanda mais preciso em Cadeias de Suprimento de Peças de Reposição (Spare Parts Supply Chain - SPSC) resulta na disponibilidade de peças e serviços quando eles são necessários no chão de fábrica, evitando interrupções na produção. Uma integração adequada de ambos domínios é de grande importância neste contexto. Alguns dos desafios relativos a esta integração vêm das diferenças semânticas entre as áreas com diferentes vocabulários e conceitos. Este trabalho pretende propor uma modelagem semântica dos domínios através da criação de uma ontologia, provendo um vocabulário comum e uma integração semântica apropriada entre as áreas, como base para a construção futura de sistemas de informação para integrar IMS e SPSC. / Global competition and the need for logistic and production systems optimization has been leading to the need of more eficiente maintenance systems. Ability to forecast failures, through Intelligent Maintenance Systems (IMS), can avoid breakdowns and be a competitive advantage. Moreover, a more precise demand planning in Spare Parts Supply Chains (SPSC) results in the availability of parts and services when they are needed at shop floor, avoiding production interruptions. A proper integration of both domains is of utmost importance in this context. Some of the challenges related to this integration come from the semantic differences between areas with such a diversity of vocabulary and concepts. This work intends to propose a semantic modelling through the creation of an ontology, providing a common vocabulary and proper semantic integration, as basis for a future implementation of an integration information system between IMS and SPSC.

A competição global e a necessidade de otimização dos sistemas de produção e logística têm levado à necessidade de sistemas de manutenção mais eficientes. A habilidade de prever a ocorrência de falhas, através de Sistemas de Manutenção Inteligentes (Intelligent Maintenance Systems - IMS), pode evitar paradas não programadas e constituir uma grande vantagem competitiva. Além disso, um planejamento de demanda mais preciso em Cadeias de Suprimento de Peças de Reposição (Spare Parts Supply Chain - SPSC) resulta na disponibilidade de peças e serviços quando eles são necessários no chão de fábrica, evitando interrupções na produção. Uma integração adequada de ambos domínios é de grande importância neste contexto. Alguns dos desafios relativos a esta integração vêm das diferenças semânticas entre as áreas com diferentes vocabulários e conceitos. Este trabalho pretende propor uma modelagem semântica dos domínios através da criação de uma ontologia, provendo um vocabulário comum e uma integração semântica apropriada entre as áreas, como base para a construção futura de sistemas de informação para integrar IMS e SPSC. / Global competition and the need for logistic and production systems optimization has been leading to the need of more eficiente maintenance systems. Ability to forecast failures, through Intelligent Maintenance Systems (IMS), can avoid breakdowns and be a competitive advantage. Moreover, a more precise demand planning in Spare Parts Supply Chains (SPSC) results in the availability of parts and services when they are needed at shop floor, avoiding production interruptions. A proper integration of both domains is of utmost importance in this context. Some of the challenges related to this integration come from the semantic differences between areas with such a diversity of vocabulary and concepts. This work intends to propose a semantic modelling through the creation of an ontology, providing a common vocabulary and proper semantic integration, as basis for a future implementation of an integration information system between IMS and SPSC.

A manutenção industrial é um dos grandes desafios na área de automação e manufatura da indústria. Este desafio tem se apresentado, em âmbito nacional, pela adoção da prática “predizer e prevenir” ao invés de “falhar e consertar”. Enquanto o Brasil caminha para uma mudança de paradigma de manutenção, o cenário internacional se volta para soluções em manufatura sustentável que atendam aos requisitos “eco and green”. E a manutenção é parte crucial deste novo contexto de produção. Entretanto, somente nos anos noventa, a indústria européia começa a delinear estratégias de manutenção. A complexidade e multidisciplinaridade deste tema tem sido o principal obstáculo para melhoras substanciais na disciplina de manutenção. São nas estratégias de manutenção, aliadas ao crescente avanço em Tecnologias da Informação e Comunicação (TIC), que aparecem as possibilidades de superar as limitações e os desafios desta área de pesquisa. A Manutenção Inteligente (MI) é uma dessas estratégias e utiliza o paradigma baseado em condição (Condition-based maintenance) para aplicação da técnica “predizer e prevenir”. Contudo, uma das principais barreiras na adoção de MI é a sua transferência efetiva para o operador em chão de fábrica. O conhecimento gerado pelos sistemas MI deve ser transformado em informações inteligíveis e úteis para o operador. Entretanto, o acesso, o entendimento e o uso destes dados, durante a atividade de manutenção, não é um processo trivial, devido à sobrecarga de informações e sistemas envolvidos nestes processos. Surge, então, como alternativa para contornar este problema, o uso de técnicas de realidade mista como meio de potencializar a interface homem-máquina. A escolha, neste trabalho, por interfaces mistas, objetiva, não apenas a visualização, mas a integração e o gerenciamento da informação. A fim de alcançar estes objetivos, é desenvolvida uma abordagem baseada em modelo. A primeira etapa consiste na definição de um modelo conceitual que integre os diferentes domínios envolvidos na solução proposta. Nesta fase, foram identificadas três áreas da manutenção em que a realidade mista pode permitir um ganho significativo: diagnóstico, planejamento e segurança. A segunda etapa consiste na descrição formal de um modelo de dados para integrar e gerenciar informações de diversos formatos. Finalmente, é implementado um sistema de visualização para validar o modelo de dados em um conjunto de estudos de caso da indústria. Objetiva-se, com esta abordagem: (i) facilitar a identificação de quais componentes apresentam problemas, o que auxilia no processo de tomada de decisão nas tarefas de manutenção; (ii) a inclusão do human in the loop, com o sistema MI, em que o operador poderá solicitar dados e medições adicionais durante a atividade de manutenção; (iii) fornecer um modelo que integre dados de formatos distintos, que viabilize uma maneira fácil e flexível de configurar o ambiente virtual. A visualização mista, utilizada pelo operador de manutenção em chão de fábrica, pode representar uma vantagem competitiva para indústria, além de prover uma maior flexibilidade e segurança para o operador durante a atividade de manutenção. / Industrial maintenance is one of the major challenges in industrial automation and manufacturing area. This challenge presents itself on the national context by the transformation to "predict and prevent" rather than "fail and fix ". While the Brazil moves toward a paradigm shift of maintenance, the international context searches manufacturing sustainable solutions that reply according to eco and green requirements and the maintenance is crucial part of this new production environment. However, it was only in the nineties that European industry started discusses maintenance strategies. The maintenance complexity and the multidisciplinary have been the main limitations for substantial improvements in the maintenance discipline. There are maintenance strategies coupled with the advances in Information and Communication Technologies (ICT) that arise the possibilities to overcome the limitations and challenges of this research area. The intelligent maintenance (IM) is one of these strategies and it uses the Condition-Based Maintenance paradigm (CBM). On the other hand one of the obstacles about the IM adoption is its effective transfer to the operator on the factory floor. The knowledge from IM systems must be transformed in understandable information and useful to the operator. However, the access, the understanding and the use of such information during the maintenance activity are not a trivial activity due the data and systems overload involved in these processes. Thus, arises as an alternative to solve this problem, the using mixed reality techniques to human-computer interface. The use of mixed interfaces in this thesis will aim not only to visualization but the integration and management of information. To achieve these goals was developed a model-based approach. The first step consisted in defining a conceptual model that address the domains involved in the solution proposed. At this stage were identified three main areas where the mixed reality could allow a significant change to maintenance activities: diagnosis, planning and security. The second step consisted in the formal description of a data model for integrating and management of information from multiple formats. Finally a visualization system was implemented to validate the data model in a set of case studies of industry. The goals of this thesis are: (i) to facilitate the identification of which components present problems in order to help in the decision making process of the maintenance tasks; (ii) the inclusion of the "human in the loop" into intelligent maintenance system, where the operator can request measurements and additional information during the maintenance process; (iii) to supply a model to integrate data of different formats making available an easy and flexible tool for configuring the virtual environment. The mixed reality, used by the maintenance operator on factory floor, may represent a competitive advantage for industry and provide greater flexibility and safety for operator during maintenance activity.

A manutenção industrial é um dos grandes desafios na área de automação e manufatura da indústria. Este desafio tem se apresentado, em âmbito nacional, pela adoção da prática “predizer e prevenir” ao invés de “falhar e consertar”. Enquanto o Brasil caminha para uma mudança de paradigma de manutenção, o cenário internacional se volta para soluções em manufatura sustentável que atendam aos requisitos “eco and green”. E a manutenção é parte crucial deste novo contexto de produção. Entretanto, somente nos anos noventa, a indústria européia começa a delinear estratégias de manutenção. A complexidade e multidisciplinaridade deste tema tem sido o principal obstáculo para melhoras substanciais na disciplina de manutenção. São nas estratégias de manutenção, aliadas ao crescente avanço em Tecnologias da Informação e Comunicação (TIC), que aparecem as possibilidades de superar as limitações e os desafios desta área de pesquisa. A Manutenção Inteligente (MI) é uma dessas estratégias e utiliza o paradigma baseado em condição (Condition-based maintenance) para aplicação da técnica “predizer e prevenir”. Contudo, uma das principais barreiras na adoção de MI é a sua transferência efetiva para o operador em chão de fábrica. O conhecimento gerado pelos sistemas MI deve ser transformado em informações inteligíveis e úteis para o operador. Entretanto, o acesso, o entendimento e o uso destes dados, durante a atividade de manutenção, não é um processo trivial, devido à sobrecarga de informações e sistemas envolvidos nestes processos. Surge, então, como alternativa para contornar este problema, o uso de técnicas de realidade mista como meio de potencializar a interface homem-máquina. A escolha, neste trabalho, por interfaces mistas, objetiva, não apenas a visualização, mas a integração e o gerenciamento da informação. A fim de alcançar estes objetivos, é desenvolvida uma abordagem baseada em modelo. A primeira etapa consiste na definição de um modelo conceitual que integre os diferentes domínios envolvidos na solução proposta. Nesta fase, foram identificadas três áreas da manutenção em que a realidade mista pode permitir um ganho significativo: diagnóstico, planejamento e segurança. A segunda etapa consiste na descrição formal de um modelo de dados para integrar e gerenciar informações de diversos formatos. Finalmente, é implementado um sistema de visualização para validar o modelo de dados em um conjunto de estudos de caso da indústria. Objetiva-se, com esta abordagem: (i) facilitar a identificação de quais componentes apresentam problemas, o que auxilia no processo de tomada de decisão nas tarefas de manutenção; (ii) a inclusão do human in the loop, com o sistema MI, em que o operador poderá solicitar dados e medições adicionais durante a atividade de manutenção; (iii) fornecer um modelo que integre dados de formatos distintos, que viabilize uma maneira fácil e flexível de configurar o ambiente virtual. A visualização mista, utilizada pelo operador de manutenção em chão de fábrica, pode representar uma vantagem competitiva para indústria, além de prover uma maior flexibilidade e segurança para o operador durante a atividade de manutenção. / Industrial maintenance is one of the major challenges in industrial automation and manufacturing area. This challenge presents itself on the national context by the transformation to "predict and prevent" rather than "fail and fix ". While the Brazil moves toward a paradigm shift of maintenance, the international context searches manufacturing sustainable solutions that reply according to eco and green requirements and the maintenance is crucial part of this new production environment. However, it was only in the nineties that European industry started discusses maintenance strategies. The maintenance complexity and the multidisciplinary have been the main limitations for substantial improvements in the maintenance discipline. There are maintenance strategies coupled with the advances in Information and Communication Technologies (ICT) that arise the possibilities to overcome the limitations and challenges of this research area. The intelligent maintenance (IM) is one of these strategies and it uses the Condition-Based Maintenance paradigm (CBM). On the other hand one of the obstacles about the IM adoption is its effective transfer to the operator on the factory floor. The knowledge from IM systems must be transformed in understandable information and useful to the operator. However, the access, the understanding and the use of such information during the maintenance activity are not a trivial activity due the data and systems overload involved in these processes. Thus, arises as an alternative to solve this problem, the using mixed reality techniques to human-computer interface. The use of mixed interfaces in this thesis will aim not only to visualization but the integration and management of information. To achieve these goals was developed a model-based approach. The first step consisted in defining a conceptual model that address the domains involved in the solution proposed. At this stage were identified three main areas where the mixed reality could allow a significant change to maintenance activities: diagnosis, planning and security. The second step consisted in the formal description of a data model for integrating and management of information from multiple formats. Finally a visualization system was implemented to validate the data model in a set of case studies of industry. The goals of this thesis are: (i) to facilitate the identification of which components present problems in order to help in the decision making process of the maintenance tasks; (ii) the inclusion of the "human in the loop" into intelligent maintenance system, where the operator can request measurements and additional information during the maintenance process; (iii) to supply a model to integrate data of different formats making available an easy and flexible tool for configuring the virtual environment. The mixed reality, used by the maintenance operator on factory floor, may represent a competitive advantage for industry and provide greater flexibility and safety for operator during maintenance activity.

A competição global e a necessidade de otimização dos sistemas de produção e logística têm levado à necessidade de sistemas de manutenção mais eficientes. A habilidade de prever a ocorrência de falhas, através de Sistemas de Manutenção Inteligentes (Intelligent Maintenance Systems - IMS), pode evitar paradas não programadas e constituir uma grande vantagem competitiva. Além disso, um planejamento de demanda mais preciso em Cadeias de Suprimento de Peças de Reposição (Spare Parts Supply Chain - SPSC) resulta na disponibilidade de peças e serviços quando eles são necessários no chão de fábrica, evitando interrupções na produção. Uma integração adequada de ambos domínios é de grande importância neste contexto. Alguns dos desafios relativos a esta integração vêm das diferenças semânticas entre as áreas com diferentes vocabulários e conceitos. Este trabalho pretende propor uma modelagem semântica dos domínios através da criação de uma ontologia, provendo um vocabulário comum e uma integração semântica apropriada entre as áreas, como base para a construção futura de sistemas de informação para integrar IMS e SPSC. / Global competition and the need for logistic and production systems optimization has been leading to the need of more eficiente maintenance systems. Ability to forecast failures, through Intelligent Maintenance Systems (IMS), can avoid breakdowns and be a competitive advantage. Moreover, a more precise demand planning in Spare Parts Supply Chains (SPSC) results in the availability of parts and services when they are needed at shop floor, avoiding production interruptions. A proper integration of both domains is of utmost importance in this context. Some of the challenges related to this integration come from the semantic differences between areas with such a diversity of vocabulary and concepts. This work intends to propose a semantic modelling through the creation of an ontology, providing a common vocabulary and proper semantic integration, as basis for a future implementation of an integration information system between IMS and SPSC.