Este trabalho tem como objetivo desenvolver um método capaz e eficiente de se determinar a qualidade final dos furos e o comprimento da junta furada através da utilização de um comitê de redes neurais e algoritmos, pela análise de dados obtidos pelo monitoramento do consumo de corrente elétrica por máquinas automatizadas de furação. O método desenvolvido neste trabalho deve trazer mais eficiência no processo de furação automatizada, evitando-se etapas de medição e inspeções físicas que implicam em aumento de ciclo do processo como um todo. Além disso, o método deve evitar a propagação de erros e trazer base de informação para a análise de causa raiz em caso de discrepâncias encontradas.

This master thesis has as objective develop an efficient and capable method to determine the quality of holes and the length of the drilled stack, trough the use of neural networks committee and algorithms throught analyze data obtained from monitoring the consumed electrical current by automated drilling machines. The developed method shall include more efficiency on automated drilling process, avoiding physical measurements and ,inspections that increase the cycle time of entire process. Although it shall prevent errors propagation and provide appropriate data for root cause analysis of eventual discrepancies.