ISEP - DM - Engenharia e Gestão Industrial
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Browsing ISEP - DM - Engenharia e Gestão Industrial by Field of Science and Technology (FOS) "Engenharia e Tecnologia"
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- An assembly line balancing tool for an injection molding processPublication . Monteiro, André Castelo de Jesus; Lopes, Manuel Joaquim PereiraSimoldes Plastics, a Portuguese company primarily focused on the injection of plastic components and parts for the automotive industry, sought to improve the responsiveness of its process department in adapting to ever-changing production conditions by developing a decision support system (DSS) capable of automating the assembly line balancing (ALB) of its systems. To begin, the problem was thoroughly studied to identify key variables, system constraints, methods to quantify and achieve the intended goals, and outputs requirements. Additionally, various problem typologies were identified beyond the individual balancing of a single line, such as parallel assembly lines with shared workers. A mathematical formulation was then developed as the foundation for a linear programming model capable of producing feasible solutions. A smaller, specialized model was also created to optimize assembly systems involving multiple parallel lines. Alongside the development of the linear programming models, an intuitive, feature-rich user interface was designed in Excel. This interface allows for the input of production data and task lists, which are then used to feed the SolverStudio models. It also includes additional functionalities such as input validation and a task and machine libraries to streamline the introduction of frequently used data. The results achieved using the ALB DSS were a significant improvement over manual balancing. The ALB DSS provided the optimal solution within 3 minutes for the most time-consuming variant, compared to the nearly 50 minutes required to manually balance the same lines.
- Análise de dados aplicada a consumos e indicadores de desempenhoPublication . Rocha, Cristiano Miguel França Pinto Santos; Araújo, Susana Cláudia Nicola deFace à grande transformação digital que caracteriza os dias da atualidade, a frase “sempre foi feito desta maneira” perde cada vez mais força dentro das empresas. Aquilo que outrora seriam verdades inquestionáveis são analisadas e reavaliadas procurando a eficiência dos processos, o não desperdício de recursos e a máxima lucratividade. A transformação digital permitiu o escrutínio de métodos que até então nunca tinham sido questionados ou repensados permitindo uma rápida evolução dos modelos de negócio e, desta forma, trazer metodologias inovadoras que vieram incrementar substancialmente a performance das empresas. Desta forma o mercado expõe as empresas a um novo patamar de exigência forçando-as a uma constante atualização e digitalização com vista no aumento da eficiência, produtividade e competitividade. A presente dissertação foi realizada em ambiente empresarial e teve como principal objetivo a melhoria do processo de gestão e análise de indicadores de vendas praticado pela empresa SWOGO, utilizando a tecnologia de business intelligence desenvolvida pela empresa Microsoft, o Power BI. O principal objetivo proposto pela SWOGO, foi a construção de um dashboard que permitisse a análise detalhada de indicadores de vendas e avaliação do desempenho da empresa, que constitui uma ferramenta de auxilio na tomada de decisão. A SWOGO, propôs como objetivo extra a aplicação de um modelo de previsão baseado em dados históricos das vendas. Desta forma, permitiria a antecipação de comportamentos do mercado com vista a uma gestão mais eficiente dos recursos e consequentemente o desenvolvimento de estratégias mais adaptadas a cada cliente. O dashboard desenvolvido para a empresa conta com a duas secções dinâmicas para monitorar indicadores relativos a vendas e a faturação permitindo criar vários cenários de pesquisa adaptando à necessidade do gestor ou analista. Este instrumento de gestão conta ainda com uma página para visualização de novos indicadores criados a partir das necessidades transmitidas pela empresa e com a possibilidade de avaliar e categorizar os websites dos clientes a partir desses indicadores. Por fim, esta ferramenta, permite ainda aceder a uma aba para análise de previsão dando a possibilidade de verificar a distribuição temporal das vendas e da faturação e a respetiva previsão de cada um dos indicadores de acordo com o período que se definir. Com esta ferramenta será expectável uma melhoria no processo de gestão e análise de dados para além de um aumento da facilidade do acesso à informação e do posterior tratamento da mesma de acordo com os resultados definidos pela empresa.
- Análise de estratégias de evacuação de um navio usando a simulaçãoPublication . Santos, João Miguel de Sousa e; Ferreira, Luís Carlos Ramos Nunes PintoSabendo que o tempo total de evacuação é um fator determinante para a segurança de qualquer navio, de modo a garantir a segurança e a proteção dos seus tripulantes e tripulação no caso de se depararem com uma catástrofe natural, condições climatéricas adversas, um erro mecânico no navio, um erro provocado pela ação do homem, é fundamental que exista um plano de evacuação de emergência que permita a evacuação de todos os ocupantes no menor tempo possível em segurança. Assim sendo, a presente dissertação teve como principal objetivo a análise e a melhoria do processo de evacuação do navio MS Douro Elegance. De modo a realizar este estudo, foi utilizada a simulação computacional, com recurso ao software Pathfinder, de forma que fosse possível elaborar um modelo de simulação capaz de estudar e analisar diferentes estratégias e métodos de evacuação, encontrar o menor tempo total de evacuação e encontrar possíveis pontos de estrangulamento e de congestionamento. Por meio do software Pathfinder, foram analisados 6 cenários diferentes para determinar o menor tempo de evacuação, bem como identificar pontos de congestionamento e gargalos. O modelo de simulação foi utilizado para analisar a evacuação de 162 ocupantes (funcionários e passageiros) de um navio de cruzeiro, assumindo que existem 7 botes salva-vidas, cada um com capacidade para 25 pessoas. Os resultados obtidos nas simulações permitiram concluir que a evacuação mais eficiente (com menor tempo total de evacuação) foi obtida na estratégia 1 com todos os acessos disponíveis, incluindo o elevador operacional e demorou 159.6 segundos para o processo estar completo. Aferiu-se que os acessos intermédios do navio são críticos para uma evacuação eficaz, visto que são os acessos com mais afluência de passageiros e o lugar do único elevador do navio. Os bloqueios dos acessos intermédios resultam num aumento do tempo de evacuação significativo.
- Análise de padrões de consumo e desenvolvimento de um sistema de recomendação de produtosPublication . Martins, João Miguel Leite; Ferreira, Carlos Manuel Abreu GomesAtualmente, no setor do retalho, as estratégias inovadoras são fundamentais para apoiar os retalhistas a destacaram-se da concorrência e a atender às necessidades dos clientes. A integração eficaz de sistemas de recomendação baseados em regras de associação no retalho, não só permite os retalhistas conhecerem melhor os seus clientes, permitindo criar recomendações personalizadas, mas também fazer uma gestão mais otimizada dos seus inventários, garantindo que os produtos estejam disponíveis no tempo e lugar certo, quando os clientes os desejam. No mercado atual, existe uma enorme diversidade de opções disponíveis para atender às necessidades dos clientes, tornando imperativa a necessidade de os retalhistas estabelecerem estratégias precisas e ponderadas que os permitem destacar da concorrência. Deste modo, nesta presente dissertação, conduziu-se uma investigação com o intuito de identificar padrões de consumo baseados em regras de associação e sequências frequentes, a partir de um conjunto de dados disponibilizado pela plataforma kaggle, denominado de Instacart Market Basket Analysis. Além disso, foi desenvolvido um sistema de recomendação baseado nas regras de associação identificadas e diversos modelos de Machine Learning foram aplicados de forma a selecionar o mais adequado para prever a recompra de produtos por parte dos clientes. Numa primeira fase, o processo para encontrar as regras de associação presente no conjunto de dados começou com uma definição clara dos objetivos de investigar os padrões de consumo e relacionamento entre os produtos. De seguida, a ferramenta selecionada para realizar a análise foi o Knime, que possui um nó designado de “Association Rule Learner”, baseado no algoritmo Apriori, para descobrir a relação entre os produtos. Diferentes limites mínimos de suporte foram utilizados para identificar associações significativas. O foco recaiu sobre as regras de associação que apresentaram elevados valores das métricas de suporte, confiança e lift, uma vez que tais associações se demonstraram mais significativas do que as que ocorriam ao acaso. Para o desenvolvimento do sistema de recomendação baseado em regras de associação foram realizados dois estudos de precisão, um com base em altos níveis de confiança e suporte e outro com base em altos níveis de lift e suporte. Para ambos os estudos foram removidos produtos de forma aleatória para testar a eficácia do sistema. Por último, diversos modelos de Machine Learning foram aplicados com o objetivo de identificar o que oferecia melhor precisão, a fim de ser selecionado para prever a recompra de produtos. Com base nas regras de associação encontradas, foram sugeridas diversas estratégias de negócio, como promoções e posicionamento estratégico dos produtos com o objetivo de incentivar os clientes a comprar determinado produto e, por consequência, a impulsionar o volume de vendas. O sistema de recomendação baseado em métricas de confiança e suporte de valores altos demonstrou ser o mais eficaz na previsão correta dos produtos, pelo que seria o selecionado para entrar em produção. O modelo Stacking revelou ser o modelo mais eficaz, com uma precisão de 75%, tornando-o a escolha preferencial para prever se um cliente irá adquirir novamente um determinado produto.
- Análise e identificação de tendências na otimização e melhoria de desempenho dos painéis fotovoltaicosPublication . Soares, Eulália Margarida Leal; Matos, Telmo Manuel Sampaio PintoOs sistemas fotovoltaicos representam uma solução eficaz para a transformação de luz solar em energia elétrica. Notavelmente, esse setor das energias renováveis tem tido um crescimento interessante por parte de todos os investigadores, encontrando-se cada vez mais atraídos por essa tecnologia sustentável. Neste trabalho de dissertação, realizou-se uma pesquisa que envolve a análise minuciosa de múltiplas variáveis tendo como finalidade principal a identificação de anomalias e pontos de melhoria. Para além disso, foram também desenvolvidos KPIs que possam ser integrados para um controlo mais eficiente e uma gestão mais inteligente do sistema. A instalação em estudo é constituída por um conjunto de 324 painéis fotovoltaicos estrategicamente distribuídos na parte superior de um edifício, tendo uma capacidade instalada de 124,74 KW. Para dar início ao estudo, primeiramente procedeu-se à recolha e análise dos dados provenientes de diferentes equipamentos. Essas variáveis incluem a irradiação solar, eficiência de conversão, temperatura ambiental e dos módulos, ponto de potência máxima (MPPT), potência gerada e, por fim a energia produzida. Em consequência dessa exploração, foi possível a identificação de padrões e sazonalidades, mas também, quantificar perdas significativas associadas aos equipamentos. Particularmente, destaca se as perdas resultantes das elevadas temperaturas registadas. Outro aspeto de extrema importância a ser mencionado é a percentagem de cobertura da instalação pelos painéis fotovoltaicos e os benefícios financeiros que isso traz para a empresa. Essa análise revelou aspetos curiosos e que têm impacto direto nas finanças e na viabilidade econômica da mesma. Efetivamente, quanto maior a cobertura, maior a capacidade de captação de irradiação solar e, por consequência, maior a produção de energia. OS KPIs implementados durante o estudo facilitam a interpretação dos resultados. Em jeito de conclusão, através dos resultados obtidos, a energia solar é uma solução inquestionável e altamente eficiente. Oferece um conjunto amplo de benefícios, incluindo a capacidade de reduzir consideravelmente os custos operacionais. Todavia, tal como revelado na análise realizada, é importante reconhecer que a eficiência dessa tecnologia pode ser afeta por diversos fatores geográficos. Seja qual for a localização, a adoção desta tecnologia contribui para um impacto ambiental mais positivo e para a melhor rentabilidade das empresas.
- Análise e melhoria dos processos de uma lavandaria industrial hospitalarPublication . Damas, Nuno Miguel Resende; Amaral, António Manuel Pereira da SilvaO trabalho desenvolvido nesta dissertação foca-se na análise e melhoria dos processos de uma lavandaria industrial. Em concreto debruça-se sobre a melhoria dos processos de reprocessamento, relave, descarte e costura de roupa visando o aumento da produtividade geral da unidade. Foi utilizada uma metodologia de investigação-acção para que, de forma cíclica, se promovam melhorias em processos industriais de uma lavandaria industrial. Ao longo dos três ciclos de melhoria, de dez semanas cada, utilizaram-se diversas ferramentas que foram implementadas por uma equipa transversal de pessoal da unidade que se focou em minimizar retrabalho e promover o aumento do fluxo de peças boas em circulação. O impacto de um fluxo alinhado nos processos acima mencionados foi, principalmente, sentido na redução de custos energéticos e aumento de produtividade da unidade, na medida em que se entregou mais peças de roupa no mesmo tempo de abertura de fábrica.
- Análise e Melhoria dos Processos Produtivos no Setor da JoalhariaPublication . Mendes, Cláudia Sofia Oliveira Fernandes; Ferreira, Luís Carlos Ramos Nunes PintoCom a globalização do mercado, existe uma exigência de novas abordagens em termos da questão de qualidade e de produtividade. Uma adequada gestão da qualidade tem uma forte contribuição para estimular a competitividade e para garantir a sobrevivência das empresas no ambiente de grande competição atualmente observado. Posto isto, esta dissertação, desenvolveu-se em contexto de estágio na Flamingo – Indústria de Ourivesaria S.A., mais especificamente na área de produção da mesma. O trabalho teve como principal objetivo, analisar os processos de produção para proceder à identificação de possíveis propostas de melhoria e fontes de desperdício, para posteriormente se implementar soluções de melhoria e identificar qual foi o impacto das mesmas na produtividade da empresa. De forma a dar solução a alguns problemas identificados e eliminar os desperdícios, contribuindo para um aumento do grau de satisfação dos clientes, foram aplicados os conceitos e ferramentas da produção Lean. Tal como mencionado acima, foram analisados os processos de produção da empresa e, após isso, foram propostas alterações de melhoria, com base em conhecimentos adquiridos ao longo do curso, tendo-se, avançado, posteriormente, para a implementação das propostas, tais como: criação de ordens de produção, criação de um espaço para a colocação das ordens de produção por marca, criação de uma zona de espera para verificação de qualidade dos produtos, criação de um método para organizar as personalizações e corte na gravação, elaboração de um método para a determinação de prioridade de produção e aplicação da ferramenta 5S nas bancas no setor das pratas finas. As propostas de melhoria apresentadas possibilitarão à empresa uma melhor organização da gestão de produção, processos melhorados que evitam os desperdícios. Mais especificamente, darão ao departamento da gestão e controlo de produção uma melhor perceção de como definir prioridades na produção, uma melhor perceção dos produtos prioritários, processos mais fluídos e intuitivos e um melhor aproveitamento dos espaços de trabalho.
- Analyzing the key decision factors for selecting the appropriate project management approachPublication . Reis, Ana Beatriz Gonçalves; Amaral, António Manuel Pereira da SilvaProjectization has emerged as a transformative approach to streamline work, bolstering companies’ competitive advantage and enabling the swift and high-quality execution of projects. However, this transition presents significant challenges in project management, especially when managers are deeply entrenched in a specific approach. To significantly enhance the chances of success, companies must choose the appropriate project management. This research conducted an in-depth review of the existing literature on project management, resulting in the selection of 45 highly relevant articles from a vast pool of 113 sources. Next, an interview protocol was developed and used in semi-structured interviews with ten experienced project managers. These project managers have experience using different methodologies and across various industries. A comparative analysis between literature and selected practitioners allowed for a comprehensive understanding of project management. The study's findings underscore the paramount significance of several key factors, namely, project scope, client culture, team culture, project duration and business sector. The first three factors have been discussed in prior literature. The fourth factor has been mentioned in prior work, but it has not been specifically discussed in detail how this factor can be used to guide the selection of the project management approach. The fifth factor is a new criterion proposed based on the results of the data analysis. This research contributes to science by highlighting which factors are important for project management and identifying a new factor to the literature. This study also contributes to practice by underscoring the vital role of selecting appropriate project management in an ever-evolving business landscape and by proposing the specific factors that must be considered to achieve project success.
- Aplicação de ferramentas Lean numa empresa de panificação e estudo do impacto na produtividade e na segurança da empresaPublication . Meireles, Irene Maria Mendes; Sá, José Carlos Vieira deEsta dissertação, desenvolvida em colaboração com a empresa Panike no âmbito do 2º ano de Mestrado em Engenharia e Gestão Industrial do Instituto Superior de Engenharia do Porto, tinha como desiderato a aplicabilidade prática de conhecimentos académicos na resolução de problemas reais e significativos para a empresa. Com a metodologia Action-Research, caracterizada pela integração da ação e pesquisa, verificou-se a resolução de problemas e a aquisição de um conhecimento mais abrangente. A análise detalhada da situação atual da empresa, utilizando o VSM identificaram-se vários desafios no fluxo produtivo, proporcionando uma visão holística dos processos e das dificuldades enfrentadas. Na linha de produção Konig, foram identificados elevados níveis de risco para os colaboradores nas áreas do armazém de matérias-primas e expedição, afetando negativamente as atividades dos colaboradores. Na área das amassadeiras, a falta da normalização das tarefas contribuiu para a desmotivação e cansaço dos colaboradores. De forma análoga, na linha de produção Fritsch 3, foram observados desafios, como a ausência de standards, elevadas durações nas mudanças de produto, desorganização na sala de lavagens e um elevado índice de desperdício. Além disso, a comunicação entre os turnos demonstrou ser ineficiente, necessitando de melhorias substanciais. Como resposta aos problemas identificados, foram desenvolvidas melhorias fundamentadas na metodologia Lean, priorizadas com base no impacto que teriam no quotidiano da empresa. A adoção do daily kaizen permitiu a participação ativa dos colaboradores nas iniciativas realizadas no gemba. No âmbito da resolução estruturada de problemas, focou-se especificamente no desperdício associado ao produto “Bola M”, alcançando-se a eliminação total das reclamações e uma redução de 55.3% no desperdício relativamente à produção total. A implementação da metodologia SMED, auxiliada pelo standard work, resultou na redução de 53% das distâncias percorridas e 35% na duração das trocas de produto com sementes, contribuindo para um aumento de 4.89% na produtividade. O standard work inserido nas linhas Konig e Fritsch 3 gerou aumentos da produtividade de 1.45% e 1.95%, respetivamente. A metodologia 5s promoveu uma melhor organização do espaço, com a reestruturação do layout, enquanto a gestão visual inserida ao longo da linha Fritsch 3 facilitou a identificação de pontos críticos, garantindo uma higienização regular e a eficiência do processo produtivo. Adicionalmente, a aplicabilidade das ferramentas lean contribuíram para um impacto positivo na segurança dos colaboradores, com a redução dos níveis de cansaço, fadiga e stress e o aumento a produtividade da empresa.
- Clustering of renewable energy assets to enhance performance evaluationPublication . Abreu, Sara Isabel Gonçalves; Rodrigues, Maria de Fátima CoutinhoThis study clusters solar inverters and wind turbines to aid Enlitia’s clients in identifying assets similar to theirs based on historical power production, meteorological data, and power curve characteristics. This knowledge enables clients to optimize resource allocation and operational strategies, thereby avoiding unnecessary costs. This project falls under the category of Data Mining and follows the CRISP-DM methodology. A crucial step in this approach is data cleaning, which involves treating null and duplicated values and reducing unnecessary features. During data cleaning, outlier values are identified and removed using various methods. For wind turbines, outliers are treated based on their power curve, which is defined by the power produced and the wind speed. For solar inverters, outliers are treated using the I-V curve, representing the DC power through the DC voltage and DC current. Following datacleaning, the clustering phase begins. This project employs algorithms from three clustering categories: classical, ensemble, and time series clustering. Principal Component Analysis (PCA) is applied to the datasets to reduce computational costs while preserving at least 90% of the original variation in the data. If feature reduction results in less than the minimum variation, feature values are only normalized. The resultant datasets are used in classical and ensemble clustering. In classical clustering, five hierarchical, two partitional, one soft, one model-based, and two density-based algorithms are applied. Five evaluation indexes, such as the silhouettes core and the Davies-Bouldin index, assess the resulting segmentations. The top three classical algorithms proceed to ensemble clustering, where combinations of two and three algorithms are performed using major voting with weighted label assignment based on the best segmentations. Finally, two time series clustering algorithms are applied, with the data sets reduced to two components through the use of PCA. The final step involves evaluating all obtained segmentations. The scores of each algorithm indicate that timesignificantly explains the variation in the data. For both solar and wind datasets, time series clustering produces the best segmentations.