ISEP - DM - Engenharia e Gestão Industrial
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Percorrer ISEP - DM - Engenharia e Gestão Industrial por Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS) "09:Indústria, Inovação e Infraestruturas"
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- Análise e melhoria de processos de uma indústria de derivados de madeiraPublication . CUNHA, CIDÁLIA CATARINA FERREIRA DA; Ferreira, Luís Carlos Ramos Nunes PintoA presente dissertação aborda a análise e melhoria de processos numa indústria de derivados de madeira, num contexto de implementação de um novo projeto. Através da participação nesse projeto, foi possível verificar em detalhe várias intervenções, nomeadamente, a centralização da criação de códigos de materiais através da função de Master Data, a padronização da receção de encomendas, a automatização de validações no sistema ERP e a melhoria na gestão de armazéns. Adicionalmente, foi implementado um sistema RPA (Robotic Process Automation) para automatizar os desbloqueios técnicos de materiais, contribuindo para uma maior agilidade no fluxo de dados e numa diminuição do tempo de ativação de novos materiais. Estas melhorias foram também analisadas com base em princípios Lean como o 5S, Poka-Yoke e VSM, de forma a compreender como estas abordagens podem apoiar a eficiência operacional e a melhoria contínua. Os resultados obtidos apontam para melhorias significativas ao nível da organização interna e da fiabilidade da informação, assim como uma melhoria nos tempos de resposta e maior fluidez nos processos. A criação de um novo SKU passou de 5 dias úteis para 2 dias, na receção e processamento de encomendas existiu uma redução superior a 70% dos erros manuais, e a automatização de campos obrigatórios permitiu que existisse menos intervenções nos fluxos de encomendas e maior fiabilidade da informação. No geral, este estudo permitiu acompanhar uma transição digital relevante e refletir sobre o impacto da estruturação de processos numa indústria complexa e em constante evolução.
- Aumento do rendimento de blocos numa linha de laminagem de blocos de cortiça com borrachaPublication . ALUAI, ISABEL SOFIA PINTO PINHAL; Campilho, Raul Duarte Salgueiral GomesA indústria dos compósitos de cortiça e borracha representa um setor de elevado valor no mercado. No entanto, a natureza heterogénea da cortiça impõe desafios constantes à estabilidade dos processos produtivos, particularmente no que toca à estabilidade dimensional e à integridade estrutural dos blocos produzidos. No contexto atual de competitividade global, a transição de métodos de produção tradicionais para sistemas baseados em dados e monitorização em tempo real deixou de ser uma opção para se tornar uma necessidade num contexto industrial. Pequenas variações na altura útil dos blocos podem representar perdas financeiras massivas quando escaladas para volumes de produção industrial. Da mesma forma, a não conformidade dos blocos não é apenas um defeito visual, mas um compromisso no desempenho técnico do material. A presente dissertação tem como objetivo a otimização da linha de transformação de blocos de cortiça com borracha, foram abordados problemas críticos de rendimento dimensional e porosidade. O objetivo central foi estabilizar a altura útil dos blocos acima dos 150 mm e reduzir as taxas de rejeição qualitativa. A metodologia integrou a implementação de um sensor a laser para a monitorização em tempo real da altura na aglomeração, um novo protocolo de limpeza técnica dos moldes e a otimização da lógica do calcador no PLC. Para garantir a rastreabilidade e integridade dos dados, foi desenvolvida uma aplicação em Power Apps, o que permitiu um registo digital de pesos e medidas com integração em dashboards de Power Bi. Os resultados demonstram uma recuperação dimensional de 9 mm e 8 mm nas referências de maior volume e ganhos monetários consideráveis. Paralelamente, a taxa de porosidade na referência que é produzida em maior quantidade foi reduzida de 1,90% para 0,50%. Estes avanços traduziramse numa melhoria significativa da eficiência global (OEE), que evoluiu de um estado inicial de 41,94% para 52,55%. O projeto culminou na transição para um modelo de gestão baseada em dados (data-driven), é maximizada a rentabilidade operacional e são consolidados os pilares da Indústria 4.0 no chão de fábrica.
- Avaliação do impacto de ferramentas lean na sustentabilidade: Caso de estudoPublication . FARIA, ANA ISABEL FERNANDES; Sá, José Carlos Vieira deAtualmente, as organizações enfrentam desafios ambientais, sociais e financeiros cada vez mais complexos, exigindo uma gestão capaz de equilibrar estas dimensões e, simultaneamente, gerar valor para o negócio. A crescente competitividade e a procura por produtos personalizados intensificam a necessidade de otimizar recursos, reduzir desperdícios e aumentar a eficiência operacional. Neste contexto, a filosofia Lean emerge como uma abordagem eficaz, ao promover a eliminação sistemática de desperdícios, a padronização de processos e a melhoria contínua, criando valor sustentável para clientes e stakeholders. A conjugação dos princípios Lean com os objetivos da sustentabilidade – enquadrados na perspetiva do Triple Bottom Line – constitui, assim, uma oportunidade estratégica para alinhar o desempenho económico com a responsabilidade social e a proteção ambiental, fortalecendo a sua competitividade e resiliência. Com base neste enquadramento, o presente trabalho procurou responder à seguinte questão de investigação: “De que forma é possível melhorar a sustentabilidade de uma empresa através da aplicação da abordagem Lean?”. Para o desenvolvimento do projeto foi adotada a metodologia de Investigação-Ação, pela sua capacidade de articular reflexão teórica e ação prática. Deste modo, o estudo teve como objetivo principal analisar o impacto das práticas Lean na sustentabilidade das operações da XPT S.A., através da otimização do fluxo logístico interno. A metodologia adotada recorreu ao Value Stream Mapping para elaborar o diagnóstico da situação atual, identificar desperdícios e projetar um estado futuro mais eficiente. O plano de ações foi priorizado com a matriz de GUT e desenvolvido segundo a metodologia A3. Entre as ações, sobressaiu, pela maior pontuação, a implementação de um sistema Kanban entre o armazém e a área de montagem do Produto 2. A sua conceção envolveu a recolha de dados, definição de parâmetros de dimensionamento, classificação funcional dos artigos e organização física das estantes, apoiada por mecanismos de identificação e etiquetagem. O levantamento identificou um total de 797 artigos associados à montagem do Produto 2, dos quais 224 (28%) foram integrados no sistema Kanban, possibilitando o acesso antecipado aos artigos, sem dependência direta do armazém. Os resultados evidenciaram progressos significativos nas três dimensões da sustentabilidade. Na vertente económica, o lead time médio de abastecimento reduziu de 16,05 para 11,57 horas por módulo, tendo, num estudo complementar, diminuído para pelo menos metade do valor inicial em todas as encomendas analisadas. Na dimensão social, observou-se uma melhoria expressiva não apenas na disponibilidade dos materiais – com os constrangimentos anteriormente atribuídos ao armazém a incidirem agora sobretudo sobre artigos provenientes da pré-montagem ou não abrangidos pelo sistema –, mas também no clima organizacional e nas condições de trabalho. A redução das deslocações desnecessárias, a simplificação do processo de abastecimento e a maior previsibilidade das tarefas contribuíram para diminuir o esforço físico e o stress operacional dos colaboradores, reforçando a ergonomia e promovendo um ambiente de trabalho mais seguro e colaborativo. Por último, no domínio ambiental, a diminuição do lead time de abastecimento implicou menor utilização do dispositivo eletrónico de apoio ao abastecimento, traduzindo-se numa redução de aproximadamente 30% no respetivo consumo energético. Em síntese, os resultados confirmaram que a integração estruturada de ferramentas Lean, articulada com uma perspetiva orientada para a sustentabilidade, constitui um meio eficaz para potenciar, de forma simultânea, o desempenho económico, social e ambiental.
- Contributos da simulação baseada em agentes para análise e melhoria da evacuação de uma empresa do setor das telecomunicaçõesPublication . SANTOS, DIOGO PINTO QUEIRÓS MACEDO DOS; Ferreira, Luís Carlos Ramos Nunes Pinto Ferreira; Cardoso, Mónica GlóriaA presente dissertação tem como objetivo analisar e melhorar os processos de evacuação, através da simulação baseada em agentes, numa empresa do setor das telecomunicações, nomeadamente nas instalações da NOS no edifício do NorteShopping em Matosinhos, Porto, Portugal. Neste âmbito, o estudo assenta numa metodologia híbrida, uma vez que concilia um caso de estudo com a modelação computacional, na qual se utiliza o software Pathfinder de modo a replicar a infraestrutura e simular os comportamentos individuais dos ocupantes perante 7 cenários de emergência. Assim, após a validação do modelo computacional, através da análise comparativa com medições reais, procede-se à avaliação do desempenho dos cenários com distintas configurações, nos quais se evidencia que a infraestrutura original apresenta congestionamentos de fluxos severos em relação ao Edifício Otimizado, uma vez que a adição da escada de emergência permite a redistribuição do fluxo de ocupantes por ambas as vias e, consequentemente, a redução do tempo total de evacuação. Para além disso, constatase que o uso de elevadores é, de um modo geral, prejudicial na eficiência da evacuação, visto que prolonga substancialmente o tempo total de saída em 5 dos 7 cenários. Por último, a dissertação acresce valor para a empresa, dado que estabelece tempos de referência para futuros simulacros e potencia futuras estratégias de evacuação.
- Data management, com recurso à IA, para otimizar a recolha e tratamento de dados de um laboratório de pinturaPublication . TAVARES, MIGUEL GUEDES; Pereira, Maria Teresa Ribeiro; Pereira, Marisa João GuerraA presente dissertação tem como objetivo a otimização da recolha e do tratamento de dados de um laboratório de pintura automóvel da Toyota, através da implementação de ferramentas de digitalização, recorrendo também a técnicas de Inteligência Artificial (IA) para análise de dados. Partindo da análise do processo de recolha de dados, foram desenvolvidas novas bases de dados e uma aplicação digital, com vista a superar as limitações decorrentes do registo manual e da dispersão da informação. Para além disto, foi realizada uma análise exploratória dos dados, aplicando modelos de Machine Learning (ML), de modo a verificar o potencial preditivo e causal dos parâmetros existentes para o apoio à decisão. A digitalização é cada vez mais um ponto fundamental para a sobrevivência e aumento da competitividade das organizações, sendo justificado através da revisão da literatura, visto que estudos similares confirmam a relevância do uso de IA e digitalização em contextos industriais. No que toca à vertente prática, os resultados demonstram que a implementação de uma ferramenta digital melhora significativamente um processo de recolha de dados, reduzindo um máximo de cerca de 34% do tempo despendido para transcrição de documentos físicos para Excel. Também foi verificado um aumento da segurança, flexibilidade e coerência dos dados, eliminando 100% dos erros. Quanto aos resultados dos modelos desenvolvidos, para uma análise causal, os modelos de regressão linear apresentaram melhor desempenho, atingindo valores de 𝑅2 de 0.954 e 0.900 nos dois datasets utilizados para análise, o que não justifica, atualmente, o aumento da complexidade. Isto também permitiu perceber que, para o processo de pintura por eletrodeposição, o teor de sólidos do ultrafiltrado I e variáveis de pH aplicam influência sobre o número de defeitos. Contudo, os modelos de previsão, com erros absolutos médios percentuais entre 10% e 20%, demonstram que, para aplicação industrial, os parâmetros recolhidos pelo laboratório não conseguem explicar a variabilidade na sua totalidade. Análises mais detalhadas reforçam que não foi a arquitetura dos modelos que limitou o desempenho, mas sim o facto da inexistência de informação sobre todas as etapas do processo. Assim, o trabalho contribui para a modernização do laboratório e constitui um ponto de partida para futuras investigações orientadas para a automação total da recolha de dados e para a possível implementação de sistemas de IA como suporte à decisão.
- Desenvolvimento de um algoritmo greedy randomized adaptive search procedure para a programação de máquinas paralelas dedicadas com setups e recursos adicionais e datas de entregaPublication . Gonçalves, Nuno Diogo; Lopes, Manuel Joaquim PereiraA INPLAS, empresa pertencente à divisão de Plásticos do Grupo Simoldes e especializada na injeção de componentes termoplásticos, identificou a necessidade de aprimorar o Sistema Inteligente de Apoio à Decisão (SIAD) utilizado pelo seu Departamento de Planeamento de Produção para dar resposta ao problema de programação de máquinas paralelas dedicadas com múltiplas alternativas, setups e recursos adicionais e datas de entrega. Com esse objetivo, desenvolveu-se um novo SIAD que incorpora a consideração de máquinas alternativas e a aplicação de uma metaheurística Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP), visando aumentar a flexibilidade e a eficiência do planeamento e responder melhor às necessidades de produção. O processo de planeamento foi inicialmente estudado em profundidade, abrangendo tanto as etapas a montante quanto as etapas a jusante, com o objetivo de identificar as variáveis-chave, os inputs e os outputs essenciais para a resolução deste problema. Neste contexto, foram analisadas minuciosamente as características e restrições do processo, especialmente aquelas associadas às limitações do sistema de produção. Com uma compreensão detalhada do problema em mãos, identificaram-se potenciais oportunidades de melhoria que poderiam aumentar tanto a adaptabilidade do sistema ao ambiente de produção da INPLAS quanto a eficácia dos resultados obtidos pelo SIAD. Assim, decidiu-se que a melhoria a implementar, com o intuito de potencializar o desempenho do SIAD, seria a inclusão de máquinas alternativas no sistema, enquanto a resolução do problema de escalonamento seria abordada com a aplicação de uma metaheurística GRASP. Considerando a complexidade do problema de escalonamento em máquinas paralelas dedicadas com múltiplas alternativas, setups e recursos adicionais, classificado como NP-Hard, este trabalho desenvolve uma metaheurística GRASP adaptada, fundamentada nas melhores práticas recomendadas na literatura. A abordagem proposta oferece cinco contribuições específicas. Em primeiro lugar, adapta os modelos de referência ao introduzir uma separação inovadora entre os processos de alocação e sequenciação, permitindo que estas etapas sejam tratadas de forma independente, o que é raro em abordagens tradicionais. Em segundo lugar, integra datas de entrega comuns, o que exige a introdução de uma variável de atraso para cada trabalho e de uma função multiobjetivo, com foco na minimização do número de trabalhos em atraso, assegurando o cumprimento dos prazos estabelecidos. Adicionalmente, a metaheurística GRASP foi adaptada para um sistema de produção contínua, em que os trabalhos inacabados do dia anterior são sequenciados na primeira posição do dia seguinte, refletindo de forma mais realista o ambiente produtivo. Por fim, ajustou-se uma heurística construtiva original, que utiliza um coeficiente exclusivo para classificar as posições de inserção dos trabalhos nas soluções parciais, visando não apenas a minimização dos atrasos, mas também a redução do número de setups e do makespan total. Os resultados obtidos demonstram a eficácia da metaheurística GRASP no apoio ao Sistema Inteligente de Apoio à Decisão (SIAD), com uma taxa média de cumprimento de prazos de 96,9% ao escalonar 396 dos 409 trabalhos planeados dentro do prazo. Nas cinco melhores instâncias, a taxa de cumprimento atinge 98%, evidenciando a robustez do GRASP em minimizar atrasos. A alocação inicial assegura a inclusão de 98,6% dos trabalhos solicitados, o que reflete uma elevada capacidade de resposta às necessidades dos clientes. Em termos computacionais, o tempo médio de processamento é de 22 minutos por instância, confirmando a viabilidade do SIAD para aplicações em ambientes de produção real. À data de conclusão do projeto, o SIAD está pronto para ser integrado na interface do sistema atual. Inicialmente, será implementado no sistema de produção da INPLAS, com a possibilidade de, após adaptações mínimas, ser expandido para outras fábricas do Grupo Simoldes.
- Desenvolvimento de um modelo de gestão de inventários para cadeias de abastecimento em ciclo fechadoPublication . SEQUEIRA, LUÍSA MESQUITA; Pereira, Maria Teresa RibeiroA crescente consciencialização dos consumidores sobre práticas ambientalmente responsáveis, juntamente com regulações impostas pelos governos, tem incentivado as empresas a incorporarem desenvolvimento sustentável na generalidade dos seus processos e operações. Consequentemente, sistemas como cadeias de abastecimento em ciclo fechado são de elevada relevância, uma vez que diminuem os recursos necessários, através da reincorporação de produtos no sistema após a venda. Contudo, estas cadeias de abastecimento apresentam desafios e dificuldades acrescidas, nomeadamente a nível de gestão de inventários. Neste contexto, a presente dissertação teve como objetivo desenvolver um modelo de gestão de inventários adaptado a cadeias de abastecimento em ciclo fechado, aplicável ao contexto real de uma empresa portuguesa da indústria de gás de petróleo liquefeito. Para atender ao desafio, foram, primeiramente, desenvolvidas previsões relativas a cinco variáveis-chave: Vendas, Retornos, Enchimentos, Recondicionamentos e Abates, tendo sido utilizados os dados reais da empresa. Na fase preditiva, foram comparados dois modelos aplicáveis a séries temporais: Prophet e Theta. O modelo Prophet apresentou melhor desempenho na previsão dos Retornos, Enchimentos e Vendas, com erro percentual médio absoluto de 8,92%, 8,83% e 10,81%, respetivamente. Para a previsão dos Recondicionamentos e Abates o método Theta revelou maior precisão, com erros de 15,79% e 23,28%, respetivamente. As previsões obtidas alimentaram o modelo de otimização, cuja função objetivo pretendia minimizar os custos totais, compostos pelos custos económicos e ambientais, através da incorporação da métrica Cap-and-Trade. A aplicação do modelo resultou numa redução de 27,17% nos custos totais, de 24,8% nos custos económicos e de 29,25% nas emissões de CO₂, face ao cenário inicial da empresa. Os resultados demonstram a aplicabilidade do modelo formulado, evidenciando o potencial de aplicação a outros contextos industriais, contribuindo para cadeias logísticas mais eficientes e ambientalmente responsáveis.
- Desenvolvimento e implementação de um módulo de descargas sanitárias para casa de banho, com o reaproveitamento de águas residuaisPublication . PEREIRA, PEDRO FILIPE CASTRO; Fonseca, Luís Miguel Ciravegna Martins daEste trabalho consiste no desenvolvimento e implementação de um módulo compacto de reaproveitamento de águas cinzentas, recolhidas de lavatórios e bases de duche, para utilização em descargas sanitárias que permite uma poupança de até 63% de água potável nas casas de banho, e até 97,8% do consumo de água potável nas descargas sanitárias. O projeto foi realizado devido à crescente escassez de água potável e ao elevado desperdício associado às descargas sanitárias. Neste sentido, esta dissertação procura promover uma gestão mais sustentável dos recursos hídricos e contribuir para os Objetivos de Desenvolvimento Sustentável. Para tal, foi seguida a metodologia Design Science Research, que incluiu as etapas de conceção, seleção de fornecedores, desenvolvimento do protótipo e testes de validação. O sistema integrou componentes como filtros de 90 μm e 25 μm, carvão ativado, unidade de radiação ultravioleta, bombas submersíveis, reservatório e um sistema automático de controlo de níveis. Os ensaios físico-químicos e hidráulicos confirmaram a viabilidade técnica do sistema, e os cálculos de desempenho evidenciaram reduções expressivas no consumo de água potável, tanto em habitações como no setor hoteleiro: uma poupança de 63% no consumo de água potável em habitações, de 45% em unidades hoteleiras e de até 97,8% do consumo de água potável nas descargas sanitárias. Em contexto residencial, os resultados foram particularmente expressivos. A combinação da adoção de sanitas eficientes (redução média de 25% por descarga), torneiras de baixo caudal (poupança de 45%) e chuveiros otimizados permitiu diminuir o consumo diário de água na casa de banho em cerca de 62,7%, o que corresponde a aproximadamente 193 litros poupados por dia numa família de quatro pessoas. Dentro desta redução, destaca-se a substituição de até 97,8 % da água potável usada em descargas sanitárias por água cinzenta tratada, deixando apenas uma fração residual a cargo da rede pública. No setor hoteleiro, onde o consumo médio é de 345 litros por quarto em cada noite, a aplicação da mesma lógica levou a uma redução global de 47,5 %, equivalente a 163,9 litros poupados por quarto em cada noite. Os maiores ganhos concentram-se na casa de banho: o consumo de duches e lavatórios foi reduzido em 45 %, enquanto as descargas sanitárias passaram de 103,5 para apenas 1,7 litros de água potável por quarto em cada noite, representando uma substituição de 98,4 % da água utilizada nesta função por água cinzenta tratada. Estes resultados demonstram que o módulo desenvolvido não só é tecnicamente viável e ambientalmente sustentável, como também garante um impacto económico direto pela redução das faturas de água. A solução mostra-se escalável e adaptável a diferentes tipologias de edifícios, reforçando a economia circular e a resiliência hídrica, e contribuindo de forma clara para os Objetivos de Desenvolvimento Sustentável.
- Desenvolvimento e implementação de uma aplicação power apps para a gestão eficiente do laboratório de metrologiaPublication . AMARAL, DIANA ISABEL SOARES; Cardoso, Mónica Glória; Sousa, Bruno Eduardo Ferraz deEste projeto visa a digitalização e melhoria do processo de requisição de serviços num laboratório de metrologia, até então caracterizado por uma gestão informal, descentralizada e pouco padronizada. Esta realidade originava falhas significativas ao nível da rastreabilidade dos pedidos, da previsibilidade dos prazos de execução e da eficiência na alocação de recursos. Face a este contexto, foi desenvolvida uma aplicação em Microsoft Power Apps®, cuja escolha se justificou pela rapidez de desenvolvimento, integração nativa com ferramentas amplamente utilizadas na organização (SharePoint, Planner, Teams) e pela possibilidade de criação de soluções por utilizadores sem conhecimentos avançados de programação. A metodologia de investigação-ação permitiu o envolvimento direto dos utilizadores em todas as fases do projeto: levantamento de requisitos, modelação dos processos e validação da solução. A aplicação concebida permite a submissão normalizada dos pedidos, o cálculo automático do tempo estimado com base em critérios técnicos objetivos e o acompanhamento em tempo real do estado de cada requisição. A digitalização do processo resultou em melhorias claras na padronização, rastreabilidade e fiabilidade da informação, proporcionando uma gestão mais eficaz da carga de trabalho e um planeamento mais rigoroso. O projeto evidencia o potencial das plataformas Low-Code na transformação digital de contextos técnicos especializados.
- Estudo e parametrização de uma linha de trituração utilizando algoritmos de Machine LearningPublication . PEREIRA, ANA LÚCIA DIAS; Ferreira, Carlos Manuel Abreu GomesA transformação digital, impulsionada pela Indústria 4.0, tem vindo a criar novas oportunidades para a otimização de processos produtivos através da análise de dados e da aplicação de algoritmos de Machine Learning. Esta dissertação apresenta o estudo e a parametrização de uma linha de trituração de cortiça, recorrendo a dados recolhidos em tempo real pelo sistema Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA). O objetivo principal é identificar as variáveis que mais influenciam a produção útil e desenvolver modelos preditivos capazes não só de estimar a produção, mas também de indicar quais variáveis exercem maior impacto nos resultados. A metodologia adotada seguiu a abordagem Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) para análise e modelação de dados. Foram aplicados diferentes algoritmos de Machine Learning, incluindo Regressão Linear, Random Forest e eXtreme Gradient Boosting (XGBoost), com afinação de hiperparâmetros e validação cruzada k-fold. Os resultados mostraram que os modelos de ensemble, em particular o eXtreme Gradient Boosting, obtiveram melhor desempenho preditivo nas métricas Erro Absoluto Médi(MAE), Raiz do Erro Quadrático Médio (RMSE) e coeficiente de determinação (R2). Para interpretar o modelo, recorreu-se ao método Shapley Additive Explanations (SHAP), que permitiu identificar a influência global e individual das variáveis mais relevantes. A análise evidenciou variáveis controláveis pelos operadores no processo produtivo com impacto significativo na produção, fornecendo informação útil para a melhoria do processo. Conclui-se que a integração de dados industriais com Machine Learning pode apoiar a tomada de decisão, reduzir desperdícios e aumentar a eficiência produtiva.