Dynamic stability metrics for the container loading problem

The Container Loading Problem (CLP) literature has traditionally evaluated the dynamic stability of cargo by applying two metrics to box arrangements: the mean number of boxes supporting the items excluding those placed directly on the floor (M1) and the percentage of boxes with insufficient lateral support (M2). However, these metrics, that aim to be proxies for cargo stability during transportation, fail to translate real-world cargo conditions of dynamic stability. In this paper two new performance indicators are proposed to evaluate the dynamic stability of cargo arrangements: the number of fallen boxes (NFB) and the number of boxes within the Damage Boundary Curve fragility test (NB_DBC). Using 1500 solutions for well-known problem instances found in the literature, these new performance indicators are evaluated using a physics simulation tool (StableCargo), replacing the real-world transportation by a truck with a simulation of the dynamic behaviour of container loading arrangements. Two new dynamic stability metrics that can be integrated within any container loading algorithm are also proposed. The metrics are analytical models of the proposed stability performance indicators, computed by multiple linear regression. Pearson’s r correlation coefficient was used as an evaluation parameter for the performance of the models. The extensive computational results show that the proposed metrics are better proxies for dynamic stability in the CLP than the previous widely used metrics.

Estudo sobre Perdas de Água

O presente relatório resulta de um estudo realizado na empresa Águas do Douro e Paiva, S.A. (AdDP), atual Águas do Norte, S.A., sob a forma de estágio curricular, com a duração de seis meses e que teve como tema as perdas de água na rede da empresa. Inicialmente é feito um enquadramento ao tema onde se aborda o setor das águas em Portugal, a importância do mesmo na sociedade Portuguesa e as suas principais características. É apresentada também uma introdução à empresa onde foi realizado o estágio e, posteriormente, são apresentados fundamentos teóricos relativos às perdas de água onde se incluem as diversas fases de abordagem ao problema, métodos de medição dos caudais e técnicas de localização de fugas. De modo a comparar resultados já obtidos pela empresa, foi feito um levantamento de dados anuais e mensais para o cálculo do balanço hídrico e indicadores de desempenho para toda a rede da empresa. A informação obtida foi traduzida sob a forma de gráficos e os resultados foram comparados com os resultados da empresa e com os valores recomendados pela Entidade Reguladora dos Serviços de Águas e Resíduos (ERSAR). Tendo em conta a problemática em estudo, foi desenvolvida uma folha de cálculo de auxílio à gestão que permite obter valores para as perdas de água diárias para os subsistemas de Lever e do Vale do Sousa e onde a informação é apresentada sob a forma de gráficos. Os vários passos necessários ao desenvolvimento da folha de cálculo são descritos no presente relatório e é explicado o funcionamento e distribuição dos diversos componentes da rede.

User Profiling and Knowledge Extraction For Tourism

O sector do turismo é uma área francamente em crescimento em Portugal e que tem desenvolvido a sua divulgação e estratégia de marketing. Contudo, apenas se prende com indicadores de desempenho e de oferta instalada (número de quartos, hotéis, voos, estadias), deixando os indicadores estatísticos em segundo plano. De acordo com o “ Travel & tourism Competitiveness Report 2013”, do World Economic Forum, classifica Portugal em 72º lugar no que respeita à qualidade e cobertura da informação estatística, disponível para o sector do Turismo. Refira-se que Espanha ocupa o 3º lugar. Uma estratégia de mercado, sem base analítica, que sustente um quadro de orientações específico e objetivo, com relevante conhecimento dos mercados alvo, dificilmente é compreensível ou até mesmo materializável. A implementação de uma estrutura de Business Intelligence que permita a realização de um levantamento e tratamento de dados que possibilite relacionar e sustentar os resultados obtidos no sector do turismo revela-se fundamental e crucial, para que sejam criadas estratégias de mercado. Essas estratégias são realizadas a partir da informação dos turistas que nos visitam, e dos potenciais turistas, para que possam ser cativados no futuro. A análise das características e dos padrões comportamentais dos turistas permite definir perfis distintos e assim detetar as tendências de mercado, de forma a promover a oferta dos produtos e serviços mais adequados. O conhecimento obtido permite, por um lado criar e disponibilizar os produtos mais atrativos para oferecer aos turistas e por outro informá-los, de uma forma direcionada, da existência desses produtos. Assim, a associação de uma recomendação personalizada que, com base no conhecimento de perfis do turista proceda ao aconselhamento dos melhores produtos, revela-se como uma ferramenta essencial na captação e expansão de mercado.

Estudo e Avaliação de Plataformas de Business Intelligence em contexto empresarial

O crescente interesse pela área de Business Intelligence (BI) tem origem no reconhecimento da sua importância pelas organizações, como poderoso aliado dos processos de tomada de decisão. O BI é um conceito dinâmico, que se amplia à medida que são integradas novas ferramentas, em resposta a necessidades emergentes dos mercados. O BI não constitui, ainda, uma realidade nas pequenas e médias empresas, sendo, até, desconhecido para muitas. São, essencialmente, as empresas de maior dimensão, com presença em diferentes mercados e/ou áreas de negócio mais abrangentes, que recorrem a estas soluções. A implementação de ferramentas BI nas organizações depende, pois, das especificidades destas, sendo fundamental que a informação sobre as plataformas disponíveis e suas funcionalidades seja objetiva e inequívoca. Só uma escolha correta, que responda às necessidades da área de negócio desenvolvida, permitirá obter dados que resultem em ganhos, potenciando a vantagem competitiva empresarial. Com este propósito, efectua-se, na presente dissertação, uma análise comparativa das funcionalidades existentes em diversas ferramentas BI, que se pretende que venha auxiliar os processos de seleção da plataforma BI mais adaptada a cada organização e/ou negócio. As plataformas BI enquadram-se em duas grandes vertentes, as que implicam custos de aquisição, de índole comercial, e as disponibilizadas de forma livre, ou em código aberto, designadas open source. Neste sentido, equaciona-se se estas últimas podem constituir uma opção válida para as empresas com recursos mais escassos. Num primeiro momento, procede-se à implementação de tecnologias BI numa organização concreta, a operar na indústria de componentes automóveis, a Yazaki Saltano de Ovar Produtos Eléctricos, Ltd., implantada em Portugal há mais de 25 anos. Para esta empresa, o desenvolvimento de soluções com recurso a ferramentas BI afigura-se como um meio adequado de melhorar o acompanhamento aos seus indicadores de performance. Este processo concretizou-se a partir da stack tecnológica pré-existente na organização, a plataforma BI comercial da Microsoft. Com o objetivo de, por um lado, reunir contributos que possibilitem elucidar as organizações na escolha da plataforma BI mais adequada e, por outro, compreender se as plataformas open source podem constituir uma alternativa credível às plataformas comerciais, procedeu-se a uma pesquisa comparativa das funcionalidades das várias plataformas BI open source. Em resultado desta análise, foram selecionadas duas plataformas, a SpagoBI e a PentahoBI, utilizadas na verificação do potencial alternativo das open source face às plataformas comerciais. Com base nessas plataformas, reproduziu-se os processos e procedimentos desenvolvidos no âmbito do projeto de implementação BI realizado na empresa Yazaki Saltano.

Aplicação da metodologia de “lean management��� no processo de desenvolvimento de produto

O presente trabalho de dissertação teve como objetivo a implementação de metodologias de Lean Management e avaliação do seu impacto no processo de Desenvolvimento de Produto. A abordagem utilizada consistiu em efetuar uma revisão da literatura e levantamento do Estado da Arte para obter a fundamentação teórica necessária à implementação de metodologias Lean. Prosseguiu com o levantamento da situação inicial da organização em estudo ao nível das atividades de desenvolvimento de produto, práticas de gestão documental e operacional e ainda de atividades de suporte através da realização de inquéritos e medições experimentais. Este conhecimento permitiu criar um modelo de referência para a implementação de Lean Management nesta área específica do desenvolvimento de produto. Após implementado, este modelo foi validado pela sua experimentação prática e recolha de indicadores. A implementação deste modelo de referência permitiu introduzir na Unidade de Desenvolvimento de Produto e Sistemas (DPS) da organização INEGI, as bases do pensamento Lean, contribuindo para a criação de um ambiente de Respeito pela Humanidade e de Melhoria Contínua. Neste ambiente foi possível obter ganhos qualitativos e quantitativos nas várias áreas em estudo, contribuindo de forma global para um aumento da eficiência e eficácia da DPS. Prevê-se que este aumento de eficiência represente um aumento da capacidade instalada na Organização, pela redução anual de 2290 horas de desperdício (6.5% da capacidade total da unidade) e pela redução significativa em custos operacionais. Algumas das implementações de melhoria propostas no decorrer deste trabalho, após verificado o seu sucesso, extravasaram a unidade em estudo e foram aplicadas transversalmente à da organização. Foram também obtidos ganhos qualitativos, tais como a normalização de práticas de gestão documental e a centralização e agilização de fluxos de informação. Isso permitiu um aumento de qualidade dos serviços prestados pela redução de correções e retrabalho. Adicionalmente, com o desenvolvimento de uma nova ferramenta que permite a monitorização do estado atual dos projetos a nível da sua percentagem de execução (cumprimento de objetivos), prazos e custos, bem como a estimação das datas de conclusão dos projetos possibilitando o replaneamento do projeto bem como a detecção atempada de desvios. A ferramenta permite também a criação de um histórico que identifica o esforço horário associado à realização das atividades/tarefas das várias áreas de Desenvolvimento de Produto e desta forma pode ser usada como suporte à orçamentação futura de atividades similares. No decorrer do projeto, foram também criados os mecanismos que permitem o cálculo de indicadores das competências técnicas e motivações intrínsecas individuais da equipa DPS. Estes indicadores podem ser usados na definição por parte dos gestores dos projetos da composição das equipas de trabalho, dos executantes de tarefas individuais do projeto e dos destinatários de ações de formação. Com esta informação é expectável que se consiga um maior aproveitamento do potencial humano e como consequência um aumento do desempenho e da satisfação pessoal dos recursos humanos da organização. Este caso de estudo veio demonstrar que o potencial de melhoria dos processos associados ao desenvolvimento de produto através de metodologias de Lean Management é muito significativo, e que estes resultam em ganhos visíveis para a organização bem como para os seus elementos individualmente.

Performance management in health centres: evidence from a field study

There has been a growing interest in research on performance measurement and management practices, which seems to reflect researchers’ response to calls for the need to increase the relevance of management accounting research. However, despite the development of the new public management literature, studies involving public sector organizations are relatively small compared to those involving business organizations and extremely limited when it comes to public primary health care organizations. Yet, the economic significance of public health care organizations in the economy of developed countries and the criticisms these organizations regularly face from the public suggests there is a need for research. This is particularly true in the case of research that may lead to improvement in performance measurement and management practices and ultimately to improvements in the way health care organizations use their limited resources in the provision of services to the communities. This study reports on a field study involving three public primary health care organisations. The evidence obtained from interviews and archival data suggests a performance management practices in these institutions lacked consistency and coherence, potentially leading to decreased performance. Hierarchical controls seemed to be very weak and accountability limited, leading to a lack of direction, low motivation and, in some circumstances to insufficient managerial abilities and skills. Also, the performance management systems revealed a number of weaknesses, which suggests that there are various opportunities for improvement in performance in the studied organisations.

Distributed energy resource short-term scheduling using signaled particle swarm optimization

Distributed Energy Resources (DER) scheduling in smart grids presents a new challenge to system operators. The increase of new resources, such as storage systems and demand response programs, results in additional computational efforts for optimization problems. On the other hand, since natural resources, such as wind and sun, can only be precisely forecasted with small anticipation, short-term scheduling is especially relevant requiring a very good performance on large dimension problems. Traditional techniques such as Mixed-Integer Non-Linear Programming (MINLP) do not cope well with large scale problems. This type of problems can be appropriately addressed by metaheuristics approaches. This paper proposes a new methodology called Signaled Particle Swarm Optimization (SiPSO) to address the energy resources management problem in the scope of smart grids, with intensive use of DER. The proposed methodology’s performance is illustrated by a case study with 99 distributed generators, 208 loads, and 27 storage units. The results are compared with those obtained in other methodologies, namely MINLP, Genetic Algorithm, original Particle Swarm Optimization (PSO), Evolutionary PSO, and New PSO. SiPSO performance is superior to the other tested PSO variants, demonstrating its adequacy to solve large dimension problems which require a decision in a short period of time.

A short-term risk management tool applied to OMEL electricity market using particle swarm optimization

Short-term risk management is highly dependent on long-term contractual decisions previously established; risk aversion factor of the agent and short-term price forecast accuracy. Trying to give answers to that problem, this paper provides a different approach for short-term risk management on electricity markets. Based on long-term contractual decisions and making use of a price range forecast method developed by the authors, the short-term risk management tool presented here has as main concern to find the optimal spot market strategies that a producer should have for a specific day in function of his risk aversion factor, with the objective to maximize the profits and simultaneously to practice the hedge against price market volatility. Due to the complexity of the optimization problem, the authors make use of Particle Swarm Optimization (PSO) to find the optimal solution. Results from realistic data, namely from OMEL electricity market, are presented and discussed in detail.

Technical and economic resources management in smart grids using heuristic optimization methods

Intensive use of Distributed Generation (DG) represents a change in the paradigm of power systems operation making small-scale energy generation and storage decision making relevant for the whole system. This paradigm led to the concept of smart grid for which an efficient management, both in technical and economic terms, should be assured. This paper presents a new approach to solve the economic dispatch in smart grids. The proposed methodology for resource management involves two stages. The first one considers fuzzy set theory to define the natural resources range forecast as well as the load forecast. The second stage uses heuristic optimization to determine the economic dispatch considering the generation forecast, storage management and demand response

Distributed energy resources management with cyber-physical SCADA in the context of future smart grids

In the energy management of a small power system, the scheduling of the generation units is a crucial problem for which adequate methodologies can maximize the performance of the energy supply. This paper proposes an innovative methodology for distributed energy resources management. The optimal operation of distributed generation, demand response and storage resources is formulated as a mixed-integer linear programming model (MILP) and solved by a deterministic optimization technique CPLEX-based implemented in General Algebraic Modeling Systems (GAMS). The paper deals with a vision for the grids of the future, focusing on conceptual and operational aspects of electrical grids characterized by an intensive penetration of DG, in the scope of competitive environments and using artificial intelligence methodologies to attain the envisaged goals. These concepts are implemented in a computational framework which includes both grid and market simulation.

A long-term risk management tool for electricity markets using swarm intelligence

This paper addresses the optimal involvement in derivatives electricity markets of a power producer to hedge against the pool price volatility. To achieve this aim, a swarm intelligence meta-heuristic optimization technique for long-term risk management tool is proposed. This tool investigates the long-term opportunities for risk hedging available for electric power producers through the use of contracts with physical (spot and forward contracts) and financial (options contracts) settlement. The producer risk preference is formulated as a utility function (U) expressing the trade-off between the expectation and the variance of the return. Variance of return and the expectation are based on a forecasted scenario interval determined by a long-term price range forecasting model. This model also makes use of particle swarm optimization (PSO) to find the best parameters allow to achieve better forecasting results. On the other hand, the price estimation depends on load forecasting. This work also presents a regressive long-term load forecast model that make use of PSO to find the best parameters as well as in price estimation. The PSO technique performance has been evaluated by comparison with a Genetic Algorithm (GA) based approach. A case study is presented and the results are discussed taking into account the real price and load historical data from mainland Spanish electricity market demonstrating the effectiveness of the methodology handling this type of problems. Finally, conclusions are dully drawn.

Energy resource management in smart grids considering an Intensive use of electric vehicles

The introduction of electricity markets and integration of Distributed Generation (DG) have been influencing the power system’s structure change. Recently, the smart grid concept has been introduced, to guarantee a more efficient operation of the power system using the advantages of this new paradigm. Basically, a smart grid is a structure that integrates different players, considering constant communication between them to improve power system operation and management. One of the players revealing a big importance in this context is the Virtual Power Player (VPP). In the transportation sector the Electric Vehicle (EV) is arising as an alternative to conventional vehicles propel by fossil fuels. The power system can benefit from this massive introduction of EVs, taking advantage on EVs’ ability to connect to the electric network to charge, and on the future expectation of EVs ability to discharge to the network using the Vehicle-to-Grid (V2G) capacity. This thesis proposes alternative strategies to control these two EV modes with the objective of enhancing the management of the power system. Moreover, power system must ensure the trips of EVs that will be connected to the electric network. The EV user specifies a certain amount of energy that will be necessary to charge, in order to ensure the distance to travel. The introduction of EVs in the power system turns the Energy Resource Management (ERM) under a smart grid environment, into a complex problem that can take several minutes or hours to reach the optimal solution. Adequate optimization techniques are required to accommodate this kind of complexity while solving the ERM problem in a reasonable execution time. This thesis presents a tool that solves the ERM considering the intensive use of EVs in the smart grid context. The objective is to obtain the minimum cost of ERM considering: the operation cost of DG, the cost of the energy acquired to external suppliers, the EV users payments and remuneration and penalty costs. This tool is directed to VPPs that manage specific network areas, where a high penetration level of EVs is expected to be connected in these areas. The ERM is solved using two methodologies: the adaptation of a deterministic technique proposed in a previous work, and the adaptation of the Simulated Annealing (SA) technique. With the purpose of improving the SA performance for this case, three heuristics are additionally proposed, taking advantage on the particularities and specificities of an ERM with these characteristics. A set of case studies are presented in this thesis, considering a 32 bus distribution network and up to 3000 EVs. The first case study solves the scheduling without considering EVs, to be used as a reference case for comparisons with the proposed approaches. The second case study evaluates the complexity of the ERM with the integration of EVs. The third case study evaluates the performance of scheduling with different control modes for EVs. These control modes, combined with the proposed SA approach and with the developed heuristics, aim at improving the quality of the ERM, while reducing drastically its execution time. The proposed control modes are: uncoordinated charging, smart charging and V2G capability. The fourth and final case study presents the ERM approach applied to consecutive days.

Demand response management in power systems using a particle swarm optimization approach

Competitive electricity markets have arisen as a result of power-sector restructuration and power-system deregulation. The players participating in competitive electricity markets must define strategies and make decisions using all the available information and business opportunities.

Performance management in primary healthcare services: evidence from a field study

Health services

Diagnóstico ambiental de duas empresas

Mestrado em Engenharia Química - Ramo Tecnologias de Protecção Ambiental