Melhoria do Processo Produtivo da Pietec Através das Ferramentas Kaizen

Esta Tese de Mestrado foi realizada na empresa Pietec Cortiças S.A.. A empresa Pietec Cortiças S.A. é a unidade industrial responsável pela produção de rolhas técnicas de cortiça do Grupo Piedade. O objetivo desta tese prende-se com a melhoria do processo produtivo de uma das suas secções, a secção da Marcação. Esta secção é responsável pela marcação da superfície da rolha, pela aplicação do tratamento de superfície e pelo embalamento das rolhas. A otimização do processo da secção de Marcação, na qualidade de última secção do processo produtivo, permitirá à empresa obter vantagens competitivas. De forma a atingir o objetivo proposto, foi realizado um levantamento exaustivo do processo produtivo e das respetivas operações. Esta análise permitiu a identificação dos possíveis pontos de desperdício, a sua avaliação e a definição de possíveis melhorias que visam o aumento de produtividade e a redução do número de produtos não conformes. Uma vez identificados os pontos críticos do processo, procedeu-se à definição das ações de melhoria a implementar de forma a melhorar o processo produtivo. As ações tomadas assentam na filosofia Lean e nos seus princípios, utilizando-se algumas das ferramentas desta filosofia para concretizar os objetivos traçados. A ferramenta de análise Plan-Do-Check-Act (PDCA) foi a ferramenta base do projeto, acompanhando na elaboração do plano de ação, na implementação das ferramentas 5S e Single Minute Exchange of Die (SMED), na verificação dos resultados e no plano de manutenção das melhorias alcançadas. Após a implementação das medidas definidas no processo de marcação da superfície das rolhas, foi mensurada uma melhoria de 23 % no tempo médio de setup da máquina de marcação. Esta melhoria global foi alcançada através de intervenções no processo de vazamento do circuito da máquina de marcação, no procedimento de armazenamento dos moldes de marcação e na alteração dos mecanismos de ajuste da máquina de marcar e de orientar. No processo de embalamento das rolhas, as medidas implementadas produziram um aumento de 1,7 % no número de rolhas produzidas e uma redução do número de rolhas não conformes de 3,6 %. Os resultados obtidos no projeto demonstram que é possível continuar a melhorar o estado atual dos processos. Constatou-se ainda que, com a adoção de ferramentas de análise e de proposta de melhoria adequadas, é possível atuar sobre os processos e obter melhorias a curto prazo, sem que para isso seja necessário efetuar grandes investimentos.

PIASA: A power and interference aware resource management strategy for heterogeneous workloads in cloud data centers

Cloud data centers have been progressively adopted in different scenarios, as reflected in the execution of heterogeneous applications with diverse workloads and diverse quality of service (QoS) requirements. Virtual machine (VM) technology eases resource management in physical servers and helps cloud providers achieve goals such as optimization of energy consumption. However, the performance of an application running inside a VM is not guaranteed due to the interference among co-hosted workloads sharing the same physical resources. Moreover, the different types of co-hosted applications with diverse QoS requirements as well as the dynamic behavior of the cloud makes efficient provisioning of resources even more difficult and a challenging problem in cloud data centers. In this paper, we address the problem of resource allocation within a data center that runs different types of application workloads, particularly CPU- and network-intensive applications. To address these challenges, we propose an interference- and power-aware management mechanism that combines a performance deviation estimator and a scheduling algorithm to guide the resource allocation in virtualized environments. We conduct simulations by injecting synthetic workloads whose characteristics follow the last version of the Google Cloud tracelogs. The results indicate that our performance-enforcing strategy is able to fulfill contracted SLAs of real-world environments while reducing energy costs by as much as 21%.

A Multiple Criteria Utility-based Approa h for the Unit Commitment with Wind Power and Pumped Storage Hydro

The integration of wind power in eletricity generation brings new challenges to unit commitment due to the random nature of wind speed. For this particular optimisation problem, wind uncertainty has been handled in practice by means of conservative stochastic scenario-based optimisation models, or through additional operating reserve settings. However, generation companies may have different attitudes towards operating costs, load curtailment, or waste of wind energy, when considering the risk caused by wind power variability. Therefore, alternative and possibly more adequate approaches should be explored. This work is divided in two main parts. Firstly we survey the main formulations presented in the literature for the integration of wind power in the unit commitment problem (UCP) and present an alternative model for the wind-thermal unit commitment. We make use of the utility theory concepts to develop a multi-criteria stochastic model. The objectives considered are the minimisation of costs, load curtailment and waste of wind energy. Those are represented by individual utility functions and aggregated in a single additive utility function. This last function is adequately linearised leading to a mixed-integer linear program (MILP) model that can be tackled by general-purpose solvers in order to find the most preferred solution. In the second part we discuss the integration of pumped-storage hydro (PSH) units in the UCP with large wind penetration. Those units can provide extra flexibility by using wind energy to pump and store water in the form of potential energy that can be generated after during peak load periods. PSH units are added to the first model, yielding a MILP model with wind-hydro-thermal coordination. Results showed that the proposed methodology is able to reflect the risk profiles of decision makers for both models. By including PSH units, the results are significantly improved.