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- Implementação de um sistema SCADA na indústria 4.0: melhoria de processos e prevenção de alarmes com técnicas de machine learningPublication . Fraga, João Santos; Pereira, Maria Teresa RibeiroAtualmente, as organizações enfrentam desafios complexos, onde a transição para a Indústria 4.0 oferece uma oportunidade única para abordá-los de maneira inovadora e sustentável. A integração de novas tecnologias avançadas como a inteligência artificial, Internet das Coisas (IoT) e Big Data Analytics, não só impulsiona a eficiência e competitividade das organizações, mas também garante soluções para os desafios globais, como segurança e sustentabilidade. Neste contexto, muitas organizações estão a passar por um processo de adaptação e digitalização das suas operações e gestão. A implementação de ferramentas como o SCADA (Sistema de Supervisão e Aquisição de Dados) é essencial para adaptar processos já estabelecidos à nova realidade industrial. O SCADA tem como objetivo monitorizar e controlar sistemas industriais em tempo real, com a capacidade de recolher, armazenar e analisar os dados resultantes das operações. A presente dissertação foi desenvolvida numa empresa que integra um grupo líder mundial destacado no setor da cortiça, atualmente em processo de modernização das suas operações. O trabalho teve como objetivo a melhoria de um sistema SCADA já implementado, mas com várias lacunas identificadas. O projeto desenvolveu-se em três fases distintas, duas com resultados concretos no presente e a última projetando o potencial futuro do sistema. Em primeiro lugar, foram identificados os pontos a melhorar no sistema já implementado, que estava restrito a uma parte da unidade industrial. Além disso, foi também desenvolvida uma metodologia de trabalho a seguir para as restantes etapas de desenvolvimento do sistema. De seguida, foi realizada uma análise do histórico de dados das operações e dos alarmes críticos, na qual se identificaram oportunidades de melhoria nos processos físicos. Neste contexto, foi constatada a ausência de comunicação do sistema com parte dos equipamentos e propôs-se um novo método de abastecimento de material a um dos moinhos. Por último, após a transformação da base de dados original, foram aplicados três modelos de machine learning com o objetivo de prever o comportamento dos alarmes. Esta fase funcionou como uma prova de conceito, uma vez que a implementação completa do sistema não estava concluída e os dados extraídos não eram completamente fiáveis. O projeto enfrentou diversas limitações que condicionaram os resultados obtidos, nomeadamente o atraso no arranque da implementação do SCADA. Assim, foi apenas possível atualizar e corrigir a parte do sistema já implementada. Relativamente ao processo físico, foi assegurada a comunicação de todos os equipamentos com o SCADA, bem como um novo sistema de alimentação para corrigir um dos alarmes críticos identificados, que resultou numa diminuição significativa no disparo de um alarme crítico. Os algoritmos de machine learning aplicados a uma base de dados de treino demonstraram a sua eficácia, ao preverem corretamente o comportamento dos alarmes numa base de dados de teste. Este trabalho aumentou a visibilidade dos processos produtivos com o SCADA, identificou ineficiências e propôs melhorias, contribuindo para a maior eficiência operacional da unidade industrial.
- Development of a model to forecast transport costs in modular constructionPublication . Pereira, Maria José Ribeiro da Silva; Pereira, Marisa João GuerraThe construction sector, one of the largest global industries, significantly impacts the economy of any country. Modular Construction (MC) emerges as a solution to the inefficiencies of conventional construction, which still faces challenges in productivity, sustainability, and safety. With innovative techniques, MC addresses critical issues and improves logistics operations, optimizing processes and enhancing the efficiency and sustainability of projects, thereby revolutionizing traditional construction methods and gaining global prominence. With the growing interest in MC, it became essential to gather relevant data on the adoption of this method in the construction sector. The use of Artificial Intelligence is crucial for collecting and analyzing these data, especially regarding transportation costs, a field still underexplored. This information gap led to the investigation of Machine Learning (ML) methods to predict transportation costs in MC. In this study, two ML models were developed and evaluated, namely Deep Learning (DL), with different data preprocessing techniques, aiming to predict transportation costs in MC. To address this need, the implementation of ML techniques was explored and applied to two different scenarios: road transportation and sea transportation. The models were validated using specific data preprocessing techniques. The model that performed best was the one applied to road transportation, which, after applying a specific filter for full truckload shipments, achieved a Mean Absolute Percentage Error of 9.3%. This result is due to the model’s ability to capture the dynamics of the full truckload market, reducing the impact of market fluctuations and improving prediction accuracy. Conversely, the model applied to sea transportation faced significant challenges due to the complexity and volatility of costs in this sector, resulting in a higher Mean Absolute Percentage Error of 45.78%. Further analysis revealed that it was not the model architecture that limited its performance, but rather the commercial complexities of maritime transport. The work done with raw material transportation data provides a solid foundation for future research, where the application of transfer learning is expected to further enhance the model’s predictive capability on modules transportation data.
- O impacto da fiscalidade nos resultados das empresas portuguesasPublication . Mendes, Andreia Filipa Almeida; Amorim, José de CamposNo presente estudo foi efetuada uma análise macro às empresas portuguesas com o objetivo de avaliar a influência da fiscalidade nos resultados das empresas. Para tal, a análise direcionou-se, essencialmente, para as correções efetuadas ao nível do Quadro 07 da Declaração do Modelo 22, para o período 2019-2022, procurando assim avaliar as correções fiscais que impactaram os resultados tributáveis e aferir as respetivas causas. No seguimento da temática, foram definidas três questões de estudo que foram respondidas através do estudo quantitativo desenvolvido. Os resultados permitiram concluir que, efetivamente, existe uma influência da fiscalidade sobre a contabilidade, no entanto, as diferenças entre ambas as áreas têm-se intensificando ao longo do período em estudo. Este fator salienta a tendência de intensificação das divergências entre as duas áreas de análise, desvanecendo assim a relação entre ambas.
- Reengenharia de software em MEAN para lidar com elasticidade da carga de utilizaçãoPublication . Vaz, Beatriz Oliveira; Silva, Nuno Alexandre Pinto daEste documento aborda os desafios associados à aplicação SWiPE, inicialmente desenvolvida para o processamento de ficheiros CSV e envio de emails. A evolução da aplicação promoveu o crescimento da complexidade da mesma, impactando a elasticidade e adaptabilidade às variações de carga de utilização. Com a existência de períodos de utilização muito variáveis, as infraestruturas usadas tornam-se subaproveitadas. Este estudo propõe diferentes estratégias de reengenharia, com um principal foco na otimização de desempenho, adaptabilidade dinâmica e eficiência operacional. Com base nas estratégias expostas, este estudo proporciona quatro cenários distintos propostos para enfrentar problemas com cargas de trabalho variáveis. Seguidamente, este documento analisa os resultados obtidos nos diferentes cenários e são tomadas as devidas conclusões.
- Dossier fiscal dos preços de transferência - estudo de casoPublication . Ferreira, Tânia Brandão Vieira; Silva, Rui Filipe Pereira Bertuzi daNos últimos anos, a questão dos Preços de Transferência tem captado a atenção das autoridades fiscais e dos contribuintes dado que esta matéria influencia as receitas e despesas e, consequentemente, o rendimento fiscal gerado. De forma a acautelar e combater o risco de manipulação dos preços pelos quais as empresas transferem bens, serviços ou o valor de qualquer transação realizada entre entidades relacionadas, foram criadas medidas e definidos princípios diretores aplicáveis, nomeadamente o princípio de plena concorrência e o princípio da comparabilidade. Para os grandes contribuintes, é exigido que seja disposta informação e documentação, o Dossier Fiscal de Preços de Transferência, que com base nestes princípios adote uma política de determinação dos Preços de Transferência através dos métodos definidos pela Portaria n.º 268/2021, de 26 de novembro. Assim, esta dissertação tem como principal objetivo identificar e testar as maiores dificuldades práticas na aplicação dos princípios orientadores do regime fiscal de Preços de Transferência e dos métodos de determinação dos Preços de Transferência através da aplicação destes numa empresa selecionada para o estudo do caso em concreto. Para este estudo, foi adotada uma metodologia qualitativa, sob a forma de um estudo do caso. A entidade selecionada para o estudo, XPTO, é qualificada como média empresa e obrigada a dispor de informação e documentação relativa à política adotada na determinação dos Preços de Transferência. Com a elaboração deste estudo, concluímos que este é um tema que implica uma elevada carga administrativa para os contribuintes e para a Autoridade Tributária. Para além disso, a aplicação prática dos princípios orientadores do regime fiscal de Preços de Transferência e dos métodos de determinação dos Preços de Transferência não é universal a todas as entidades, sendo necessário uma análise profunda e especifica à atividade de cada entidade.
- Lean sustainability: caso de estudo numa empresa do setor automotivoPublication . Nunes, Gonçalo Nuno Bernardo Formigal; Sá, José Carlos Vieira deAo longo do tempo, o constante desenvolvimento da humanidade apresenta uma panóplia de desafios sem precedentes. O crescente aumento da população mundial, aliado aos padrões de vida cada vez mais elevados, tem forçosamente implicado uma escassez de recursos e contribuído para as alterações climáticas que vivemos nos dias de hoje. Como resposta a este problema, nas últimas décadas, surgiu um novo conceito: a sustentabilidade. Este assenta nos pilares económico, social e ambiental, almejando a consciencialização generalizada da sociedade para o enorme desafio apresentado e para a aplicação de medidas mitigadoras do problema. Adicionalmente, é importante realçar que a filosofia lean desempenha um papel preponderante nos processos das organizações, visando, essencialmente, a maximização do valor final entregue ao cliente e a redução dos seus desperdícios. Assim, a presente dissertação de mestrado, pretende dar resposta à questão de investigação: De que forma a implementação da filosofia lean numa empresa produtora de antenas, pode contribuir para a promoção e desenvolvimento da sustentabilidade organizacional? Para o seu desenvolvimento, utilizou-se como metodologia de investigação a metodologia Action-Research, caraterizada por apresentar respostas a problemas reais, num contexto industrial, na empresa Continental Advanced Antenna. Todo o estudo realizado incidiu sobre uma das linhas de produção de antenas. O desenrolar desta investigação passa pela implementação de ferramentas da qualidade e estratégias que permitam um aumento considerável da sustentabilidade da organização. Diversas ferramentas lean foram utilizadas tais como o SMED, o A3, o 5S, o Standard Work, entre outras, permitindo, assim, o alcance de resultados positivos para a organização aumentando a capacidade produtiva e minimizando o seu impacto ambiental. A presente abordagem permitiu um aumento da capacidade produtiva aproximado de 10%. Adicionalmente, reduziu o impacto ambiental da linha de produção através da redução expressiva de 35% do seu scrap e da redução de 10% no consumo de energia elétrica. Finalmente, avanços significativos foram realizados no âmbito do pilar social, permitido o alcance da participação dos colaboradores nos processos de decisão em 67% das vezes. Os resultados de inquéritos aos colaboradores, permitiram analisar um impacto positivo da implementação das ferramentas lean nas condições de segurança com cerca de 89% dos colaboradores a concordar e relativamente ao aumento das condições de trabalho, obteve-se uma aprovação de 100%. Por conseguinte, estabeleceu-se uma importante ponte os conceitos, sustentabilidade e filosofia lean, assinalando o importante impacto do lean na sustentabilidade.
- Scaling Friendzone: from an MVP to large scale productionPublication . Neves, Luís Manuel da Silva; Pinto, Hélder Rodrigo SoaresThis thesis traces the evolution of Friendzone from its inception as a Minimum Viable Product (MVP) to a fully scalable production environment, strategically analyzing the essential elements for this transition. Initially, the research methodology establishes the criteria, sources, and key terms used to investigate Friendzone's progression. The 'State of the Art' section reviews existing testing practices, scaling methodologies, industry standards, and social media metrics, forming a foundation for further exploration. The thesis critically examines Friendzone's technical architecture, pinpointing areas requiring enhancement to effectively manage large-scale demands. It outlines specific strategies for scalability, including performance optimization through caching and load balancing, aimed at distributing server load and minimizing latency. A key focus is the migration from a monolithic architecture to a microservices approach, enhancing modularity and facilitating more efficient management of components as the user base expands. Rigorous testing, including performance evaluations and load testing, is conducted both before and after implementing scalability strategies and the transition to microservices. These tests measure the impact of improvements on Friendzone's capacity to handle a significant increase in user activity. Resource planning and reliability measures, such as security standards, are implemented to ensure platform integrity during growth. Comprehensive documentation of the scalability enhancements, processes, and best practices is provided to ensure that the lessons learned can be replicated in future endeavors. The final evaluation analyzes the impact of these changes on the platform's operational efficiency and user experience. The analysis concludes that Friendzone has evolved into a robust, scalable system capable of efficiently and securely serving a large user base.
- Analysing the impact of emerging backbones on generalization of video anomaly detection modelsPublication . Silva, Paulo Miguel Borges; Carvalho, Pedro Miguel Machado SoaresVideo anomaly detection plays a crucial role in intelligent surveillance systems, where it is essential to identify events that deviate from normal behaviour. These systems offer several advantages such as real-time monitoring that allows immediate response to security threats, scalability to process large volumes of data across different environments and it ensures anomalies are detected without being influenced by human error or human corruption, highly affected in areas like public spaces and prisons. A significant challenge consists in achieving strong Out-of-Distribution generalization, which ensures models perform effectively on unseen data. This dissertation investigates the impact of emerging backbone architectures and advanced learning techniques on the performance of the models, with a focus on improving their ability to generalize across varied and complex real-world scenarios. The study offers a comprehensive comparison of backbone architectures, ranging from traditional to cutting-edge, for the task of anomaly detection. Additionally, it examines the potential of Self-Supervised Learning methods to overcome the limitations of conventional supervised approaches, particularly in improving generalization across diverse datasets. On the other hand, recent literature on Semi-Supervised models indicates that novel backbones do not show significant improvements. However, leveraging One-Class Classification methods may offer better generalization. The findings reveal that multi-modal self-supervised backbones, such as Contrastive Language-Image Pretraining, demonstrate strong performance in anomaly detection even performing novelty detection, however single-modal techniques like Self-Distillation with No Labels are highly sensitive to scenario conditions. Hybrid architectures like NextViT exhibit limited advancements over existing solutions. Additionally, One-Class Classification methods have proven to be effective in controlled environments with minimal variations, offering a simpler and more robust alternative to complex approaches and backbones.
- Melhoria dos processos de logística interna de uma indústriaPublication . Silva, Luciana Inês Rocha da; Martins, Eduardo Jorge Casal CardosoO presente projeto, realizado na Hydro Aluminium Extrusion Portugal, que produz e comercializa perfis de alumínio extrudido, tinha como principais objetivos: eliminar as interrupções de produção na extrusão por falta de abastecimento; aumentar a produtividade dos operadores logísticos; melhorar o fluxo logístico; reduzir desperdícios. Usou-se uma metodologia de investigação com a estratégia Action Research, uma vez que se trata de uma investigação que pretende responder a problemas reais numa empresa, fazendo o seu diagnóstico e solucionando-os. Assim sendo, propuseram-se ações de melhoria, tais como: planear os abastecimentos de matéria-prima e recolha de desperdícios, ou seja, criar planeamento logístico, criar um sistema de comunicação logístico e reorganizar os locais de armazenamento. Todas as propostas tiveram em conta o modelo de gestão para a logística Total Flow Management (TFM). Utilizaram-se vários métodos como, por exemplo, o Value Stream Mapping (VSM). Este trabalho mostrou que é possível garantir um fluxo logístico eficiente e, por outro lado, demonstrar, de uma forma prática, as vantagens da aplicação de um correto planeamento e o seu impacto na resposta às necessidades das diferentes áreas produtivas da cadeia de abastecimento.
- Sistema subaquático de amostragem biológica: amostragem eDNAPublication . Marques, Pedro Nuno Alexandrino; Rego, Rui Filipe Neves de AraújoO estudo e a monitorização da massa microbiótica marinha tem sido alvo de um crescente interesse por parte de cientistas e biólogos marinhos. A análise desta matéria orgânica é limitada pela capacidade de recolha de amostras de água e pelo acesso às zonas a analisar. Esta tese procura uma solução que facilite a recolha destas amostras, mais especificamente, amostras de DNA ambiental, e expanda a capacidade de acesso às zonas onde elas podem ser recolhidas. São apresentadas quatro iterações de um sistema autónomo subaquático de amostragem biológica, que, de uma iteração para a seguinte, procuram facilitar o processo de recolha das amostras e, com a quarta iteração, aumentar leque de possíveis cenários de aplicação, sendo este projetado para operar a profundidades até aos 90 metros. Os protótipos também permitem a sua acoplação a veículos subaquáticos operados remotamente. Esta tese apresenta o respetivo projeto e dimensionamento de cada um das iterações propostas. Cada protótipo foi testado com a finalidade de validar o seu sistema hidráulico e a respetiva integração com o sistema eletrónico, de forma a analisar a capacidade de dar resposta aos objetivos a que cada um foi proposto. Posteriormente à validação dos sistemas em laboratório, as primeiras três iterações foram implementadas com sucesso em cenário real para a recolha de DNA ambiental.
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