Farinha, José Manuel TorresMendes, Mateus Daniel AlmeidaCosta, Inês Gonçalves2021-05-192021-05-192020-04-092019-09http://hdl.handle.net/10400.26/36528O controlo do estado do óleo nos transportes públicos urbanos é indispensável, devido à importância do funcionamento dos mesmos para dar ao público o melhor conforto e segurança possíveis. Por isso, pretende-se demonstrar, no presente trabalho, como a decisão automatizada pode contribuir para a área da manutenção, na vertente do acompanhamento de condição, de forma a ajudar a tomar a decisão certa no momento certo. Para facilitar o processo de monitorização dos óleos de motores Diesel dos autocarros pertencentes às duas empresas de transporte em estudo, criaram-se modelos de Redes Neuronais Artificiais que permitiram determinar que as políticas de substituição dos óleos são ligeiramente diferentes em ambas as empresas. Para a análise do óleo utilizaramse vinte e um parâmetros que, atualmente, nas duas empresas são avaliados por um técnico especialista humano que depois também decide quando o óleo deve ser substituído. Os modelos neuronais criados mostraram um bom desempenho, capazes de apoiar a decisão aos técnicos das empresas ao nível de um especialista.porManutenção PreditivaRNAAnálise de óleosMotores Dieselmaster thesis