Ferramentas Lean na indústria corticeira

O presente projeto tem como objetivo a aplicação de ferramentas do universo Lean Thinking na indústria corticeira de forma a identificar e eliminar fontes de desperdício, criar valor e envolver a organização numa cultura de melhoria contínua focada na satisfação do cliente. A Unidade Industrial de Lamas encontra-se a passar por uma fase de mudança e carece da aplicação de ferramentas 5S, Gestão Visual, Kaizen Diário e Standard Work, contempladas no seu programa de melhoria contínua intitulado de Cork.MAIS. A aplicação das ferramentas comprovam o sucesso em termos de qualidade e eficiência operacional. Os 5S conduzem à eficiência, segurança e organização dos postos de trabalho e quando implementados despoletam de forma natural a necessidade de implementação da ferramenta Gestão Visual que acarreta inúmeros benefícios visto que visa sistemas simples e intuitivos. A ferramenta Kaizen Diário contribuiu para aumentar a comunicação entre os diferentes turnos, alinhar os colaboradores com a estratégia da Unidade Industrial de Lamas e identificar oportunidades de melhoria fomentando o trabalho em equipa. A ferramenta Standard Work contribuiu para a redução dos encravamentos dos equipamentos SVE obtendo-se um aumento de 11% do Overall Equipment Effectiveness. Realizar uma retrospetiva de todos os processos e fluxos de produção tornou-se oportuno e, para tal, recorreu-se à ferramenta Value Stream Mapping. Todo o trabalho em equipa serviria para analisar o estado atual da cadeia de valor da Unidade Industrial de Lamas no que respeita ao planeamento e fluxos de material e informação, metodologia do controlo de produto e processo e eficiência operacional. Todas as oportunidades de melhoria identificadas e implementadas acrescentam valor à cadeia da organização mas dá-se destaque às ações de melhoria implementadas no âmbito do projeto de planeamento e fluxos de informação e material. Todas as novas ferramentas implementadas contempladas no sistema pull da organização conduziram a uma redução de 11% do material em work in process e um aumento de 25% da taxa de satisfação de encomendas.

Error correcting codes for visible light communication systems

Over the past few years, the number of wireless networks users has been increasing. Until now, Radio-Frequency (RF) used to be the dominant technology. However, the electromagnetic spectrum in these region is being saturated, demanding for alternative wireless technologies. Recently, with the growing market of LED lighting, the Visible Light Communications has been drawing attentions from the research community. First, it is an eficient device for illumination. Second, because of its easy modulation and high bandwidth. Finally, it can combine illumination and communication in the same device, in other words, it allows to implement highly eficient wireless communication systems. One of the most important aspects in a communication system is its reliability when working in noisy channels. In these scenarios, the received data can be afected by errors. In order to proper system working, it is usually employed a Channel Encoder in the system. Its function is to code the data to be transmitted in order to increase system performance. It commonly uses ECC, which appends redundant information to the original data. At the receiver side, the redundant information is used to recover the erroneous data. This dissertation presents the implementation steps of a Channel Encoder for VLC. It was consider several techniques such as Reed-Solomon and Convolutional codes, Block and Convolutional Interleaving, CRC and Puncturing. A detailed analysis of each technique characteristics was made in order to choose the most appropriate ones. Simulink models were created in order to simulate how diferent codes behave in diferent scenarios. Later, the models were implemented in a FPGA and simulations were performed. Hardware co-simulations were also implemented to faster simulation results. At the end, diferent techniques were combined to create a complete Channel Encoder capable of detect and correct random and burst errors, due to the usage of a RS(255,213) code with a Block Interleaver. Furthermore, after the decoding process, the proposed system can identify uncorrectable errors in the decoded data due to the CRC-32 algorithm.