Inteligência artificial na gestão de ativos: uma revisão sistemática da literatura da última década

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dc.creatorAndré Luis Castro Pereira
dc.date.accessioned2025-12-04T20:48:59Z
dc.date.issued2025-10-27
dc.description.sponsorshipCNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1843/1061
dc.languagepor
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Gerais
dc.rightsAcesso aberto
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalen
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectAdministração
dc.subjectInteligência artificial
dc.subjectAlocação de ativos
dc.subject.otherInteligência artificial
dc.subject.otherGestão de ativos
dc.subject.otherManutenção preditiva
dc.titleInteligência artificial na gestão de ativos: uma revisão sistemática da literatura da última década
dc.typeTrabalho de conclusão de curso
local.contributor.advisor1Leydiana de Sousa Pereira
local.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/9005908968134615
local.contributor.referee1Natalia Cristina da Silva Fonseca
local.contributor.referee1Daniela Nunes dos Santos Ferreira
local.creator.Latteshttps://lattes.cnpq.br/7407468205584394
local.description.embargo2025-10-27
local.description.resumoEsse estudo investiga o papel da Inteligência Artificial (IA) na gestão de ativos, em especial na manutenção preditiva nos últimos 10 anos, uma área essencial para o funcionamento eficiente de indústrias, usinas de energia e transportes. A introdução da IA tem contribuido ao permitir a transição de modelos tradicionais de manutenção, sejam corretivos e ou preventivos, para uma abordagem preditiva. A pesquisa caracteriza-se como qualitativa exploratória, através de uma revisão da literatura sistemica, conduzida na base Scopus mediante a utilização do protocolo Prisma. Foram selecionados os nove estudos mais citados e relevântes sobre o tema, priorizando aqueles com aplicações práticas. Os resultados destacam a IA como uma ferramenta estratégica na gestão de ativos, viabilizando o monitoramento preditivo e a manutenção inteligente. Esse avanço reduz falhas, otimiza operações, diminui custos e transforma a gestão de ativos em uma prática proativa orientada por dados. A pesquisa aborda sobre a importância de considerar os aspetos críticos durante o processo de adoção dos modelos de IA, como as questões éticas e humanas e os impactos ambientais relacionados à eficiência energética e à sustentabilidade.
local.publisher.countryBrasil
local.publisher.departmentFACE - FACULDADE DE CIENCIAS ECONOMICAS
local.publisher.initialsUFMG
local.publisher.programCurso de Especialização em Gestão de Negócios
local.subject.cnpqOUTROS

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