Dissertação
Methodology for Rapid Prototyping of IIoT Solutions EVALUATED
O Diagnóstico Lean é uma análise abrangente de um processo, na tentativa de identificar zonas de ineficiência. O objetivo principal da tese é desenvolver ferramentas de IoT (Internet of Things) não intrusivas e fáceis de instalar para recolher dados em ambientes industriais e apoiar o Diagnóstico Lean. Utilizamos uma fábrica como caso de estudo, mas a solução tem aplicações em processos semelhantes. O sistema é composto por três componentes: um para rastrear produtos numa linha de montagem, outro para detetar a proximidade dos funcionários e um terceiro para medir o desempenho dos trabalhadores envolvidos em tarefas repetitivas. Cada componente tem associada uma metodologia de implementação simples. O primeiro componente mede os tempos de permanência e de produção do produto em montagem. Quando a amostra é significativa, revela uma correlação entre tempos mais curtos e maior produção. O sistema de proximidade inova na ponderação entre valores base e o sinal mais forte. A distribuição da posição dos funcionários permite atribuir-lhes certas responsabilidades. As tarefas manuais são muitas vezes retomadas no dia seguinte, e a comparação com as durações de referência pode revelar métodos de trabalho não padronizados. A informação da presença de um funcionário aumenta a confiança e permite-nos classificar as pausas programadas ou não programadas. A precisão é avaliada com os testes da fábrica ou com a interação com o módulo.
novembro 16, 2023, 9:0
Publicação
Obra sujeita a Direitos de Autor
Orientação
ORIENTADOR
Luís Miguel Veiga Vaz Caldas de Oliveira
Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)
Professor Auxiliar