Relab – Laboratório de Confiabilidade da USP

PESQUISA E INOVAÇÃO EM CONFIABILIDADE

O Laboratório de Confiabilidade (Reliability Laboratory – Relab) da Universidade de São Paulo é um centro de pesquisa dedicado ao desenvolvimento de soluções avançadas para desafios relacionados à confiabilidade e manutenção de sistemas industriais. Nosso laboratório atua em áreas como gestão da manutenção, detecção e diagnóstico de falhas, prognóstico, e design baseado em confiabilidade. Conectamos pesquisa acadêmica e demandas reais da indústria para criar inovações que impactam positivamente o setor produtivo e a sociedade.

LINHAS DE PESQUISA

Gestão da
Manutenção

Soluções para otimizar estratégias de manutenção, reduzindo custos e maximizando a disponibilidade de sistemas industriais

Manutenção Preditiva suportada por IA

Uso de técnicas de inteligência artificial para prever falhas, aumentar a eficiência operacional e evitar paradas não planejadas

Design baseado em Confiabilidade

Desenvolvimento de sistemas projetados para alta performance e durabilidade, alinhados às demandas da indústria moderna

RELAB EM NÚMEROS

Pesquisadores Ativos

212

Publicações

Projetos com Empresas Parceiras

Mestres Formados

Doutores Formados

135

Participações em Congressos

PROFESSORES PESQUISADORES

Professor Titular pelo Departamento de Engenharia Mecatrônica e Sistema Mecânicos da Escola Politécnica da USP e Fundador do Relab. Suas pesquisas abrangem design baseado em confiabilidade e confiabilidade estrutural, utilizando inteligência artificial para melhorar o desempenho e a segurança de sistemas complexos.

Professor Doutor pelo Departamento de Engenharia Mecatrônica e Sistema Mecânicos da Escola Politécnica da USP. Pesquisador dedicado ao desenvolvimento de soluções inovadoras em confiabilidade e manutenção, com foco no uso de inteligência artificial para diagnóstico, prognóstico de falhas e otimização de sistemas industriais.

Professor Doutor pelo Departamento de Produção da Escola Politécnica da USP. Desenvolve pesquisas em gestão da manutenção e gestão de ativos, aplicando inteligência artificial para otimizar estratégias de manutenção e aumentar a eficiência operacional.

Professor Temporário pelo Departamento de Engenharia de Produção da Escola Politécnica da USP. Sua pesquisa é focada na detecção de falhas em máquinas rotativas, utilizando inteligência artificial para prever falhas e melhorar a confiabilidade de equipamentos industriais.