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b'Science Bits \\xe9 um podcast produzido pelo INESC TEC e Engenharia R\\xe1dio, que aborda as \\xfaltimas tend\\xeancias de ci\\xeancia e tecnologia. Neste m\\xeas, vamos perceber como \\xe9 que a ci\\xeancia e a tecnologia podem ajudar a antever cen\\xe1rios, nomeadamente, falhas ou avarias em transportes, apoiando as atividades de manuten\\xe7\\xe3o dos ve\\xedculos.
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\\nSe viajarmos pela hist\\xf3ria da manuten\\xe7\\xe3o, percebemos que s\\xe9culos de evolu\\xe7\\xe3o separam a reatividade da proatividade. Ao longo de anos, os avan\\xe7os industriais tornaram premente a procura por solu\\xe7\\xf5es que permitissem resolver – se poss\\xedvel antecipar – as falhas nos equipamentos, evitando preju\\xedzos. Em 1919, por exemplo, o manual do modelo T da Ford j\\xe1 instru\\xeda os clientes da marca a terem determinados cuidados e a prestarem aos seus ve\\xedculos uma \\u201caten\\xe7\\xe3o\\u201d que, requerendo pouco tempo, poderia evitar atrasos ou poss\\xedveis acidentes na estrada.
\\nCerto \\xe9 que as opera\\xe7\\xf5es de manuten\\xe7\\xe3o evolu\\xedram e com o advento da Ind\\xfastria 4.0, procurou-se dar um salto, ao desenvolver tecnologia para detetar o problema ainda antes de ele ter acontecido. Como? Atrav\\xe9s da an\\xe1lise de dados, da identifica\\xe7\\xe3o de padr\\xf5es e, dessa forma, da dete\\xe7\\xe3o de anomalias. Tudo isto gra\\xe7as \\xe0 exist\\xeancia de dados \\u2013 em grande quantidade – e de solu\\xe7\\xf5es de intelig\\xeancia artificial.
\\nPor outras palavras, falamos de manuten\\xe7\\xe3o preditiva. E, a partir deste conceito, convidamos Rita Ribeiro, Investigadora no INESC TEC, para nos contar como \\xe9 que, em colabora\\xe7\\xe3o com a Metro do Porto, se desenvolveu uma solu\\xe7\\xe3o com vista \\xe0 dete\\xe7\\xe3o antecipada de falhas nos ve\\xedculos, reduzindo os custos de manuten\\xe7\\xe3o. Falamos tamb\\xe9m sobre explicabilidade de intelig\\xeancia artificial em contexto de manuten\\xe7\\xe3o preditiva. Venham da\\xed, para mais um epis\\xf3dio do Science Bits.
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