Melhoria/simplificação ergonómica de linhas de montagem

Hoje em dia, com os avanços constantes na indústria, novas áreas começam cada vez mais a ser foco de atenção por parte das organizações. Motivados pela procura de melhores condições para os seus colaboradores e por todos os benefícios que este tipo de intervenção oferece, tanto a curto, como principalmente a médio e longo prazo, a Grohe Portugal, mais especificamente o seu departamento de montagem, achou relevante potenciar a aplicação da Ergonomia nos seus postos de trabalho. Posto isto, esta dissertação pretende apresentar o trabalho desenvolvido junto da organização que teve como objetivo projetar e executar uma linha de montagem que tivesse em consideração os seguintes aspetos: • Ergonomia; • Automatização ou semi-automatização de operações; • Simplificação de aspetos operacionais; • Sistemas de abastecimento mais robustos e de fácil uso; • Simplificação de setups; • Definição de dimensões normalizadas para futuros projetos. As soluções encontradas tiveram como objetivo primordial satisfazer o maior número possível de colaboradores, sendo que para tal foram utilizados dados referentes a antropometria da população Portuguesa. Para a realização e conclusão deste projeto, o trabalho foi decomposto em varias etapas, de entre as quais se destacam: • Analise e estudo dos métodos de montagem; • Levantamento de todos os componentes e operações que constituem o processo de fabrico das diversas famílias onde foram implementados novos projetos; • Definição e uniformização da estrutura das novas linhas de montagem; • Estudo e definição da disposição dos componentes na nova linha, bem como da sua forma de abastecimento; • Projeto da linha de montagem em 3D com recurso ao software SolidWorks (DassaultSystemes, 2014); • Montagem final da linha, bem como o acompanhamento da sua fase de arranque. Durante o estagio foi ainda pensado e implementado um projeto paralelo com vista a constante manutenção e melhoria do departamento de montagem cujo objetivo, através de “plant walks”, e detetar de entre outras, situações de falta de identificação de componentes ou equipamentos, degradação de ferramentas, fugas ou derrames nas linhas, etc. O balanco final do trabalho foi bastante positivo, tendo-se alcançado melhorias em alguns índices de qualidade, tempos de abastecimento e condições ergonómicas dos postos de trabalho que sofreram intervenção, tendo essas melhorias resultado numa avaliação positiva por parte dos colaboradores que integram essas mesmas linhas.

Deteção e previsão de falhas em equipamentos de produção industrial

As empresas nacionais deparam-se com a necessidade de responder ao mercado com uma grande variedade de produtos, pequenas séries e prazos de entrega reduzidos. A competitividade das empresas num mercado global depende assim da sua eficiência, da sua flexibilidade, da qualidade dos seus produtos e de custos reduzidos. Para se atingirem estes objetivos é necessário desenvolverem-se estratégias e planos de ação que envolvem os equipamentos produtivos, incluindo: a criação de novos equipamentos complexos e mais fiáveis, alteração dos equipamentos existentes modernizando-os de forma a responderem às necessidades atuais e a aumentar a sua disponibilidade e produtividade; e implementação de políticas de manutenção mais assertiva e focada no objetivo de “zero avarias”, como é o caso da manutenção preditiva. Neste contexto, o objetivo principal deste trabalho consiste na previsão do instante temporal ótimo da manutenção de um equipamento industrial – um refinador da fábrica de Mangualde da empresa Sonae Industria, que se encontra em funcionamento contínuo 24 horas por dia, 365 dias por ano. Para o efeito são utilizadas medidas de sensores que monitorizam continuamente o estado do refinador. A principal operação de manutenção deste equipamento é a substituição de dois discos metálicos do seu principal componente – o desfibrador. Consequentemente, o sensor do refinador analisado com maior detalhe é o sensor que mede a distância entre os dois discos do desfibrador. Os modelos ARIMA consistem numa abordagem estatística avançada para previsão de séries temporais. Baseados na descrição da autocorrelação dos dados, estes modelos descrevem uma série temporal como função dos seus valores passados. Neste trabalho, a metodologia ARIMA é utilizada para determinar um modelo que efetua uma previsão dos valores futuros do sensor que mede a distância entre os dois discos do desfibrador, determinando-se assim o momento ótimo da sua substituição e evitando paragens forçadas de produção por ocorrência de uma falha por desgaste dos discos. Os resultados obtidos neste trabalho constituem uma contribuição científica importante para a área da manutenção preditiva e deteção de falhas em equipamentos industriais.

Modelo de previsão de insolvências

O atual, e já contínuo, clima de instabilidade e crise financeira, assola diversos países. Fruto de todo este clima, também de insegurança e vulnerabilidade assistimos à insolvência de inúmeras empresas. Em 2014, 9.2291 empresas portuguesas encontram-se em processos de insolvência ou recuperação. Ao longo dos anos foram criados modelos de previsão de insolvências, entre eles, o mais importante, Z-Score de Edward Altman, que consistem na utilização de rácios financeiros para uma análise multivariada. Estes modelos revelaram-se uma importante ferramenta na análise do desempenho de uma empresa e no apoio à decisão do risco de crédito. Neste sentido, o papel da Auditoria é também fundamental, com o objetivo de credibilizar as demonstrações financeiras, pois o nosso estudo assenta na criação de um modelo para prever a insolvência através da dimensão económico-financeira, e, por consequência, as demonstrações financeiras são a base da nossa análise. O presente estudo pretende analisar o setor do calçado e identificar quais os rácios económicofinanceiros relevantes e a significância da variável Certificação Legal de Contas para a previsão de insolvência em empresas deste ramo, através de uma investigação qualitativa, de caráter exploratório e de técnica de análise de conteúdo. Selecionamos 60 empresas do setor, em que 33 são empresas solventes e 27 em estado de insolvência/ dissolução/ falência/ liquidação. As Demonstrações Financeiras das empresas solventes consideram como último ano, 2014. De seguida selecionamos 31 rácios, incluindo as variáveis Certificação Legal de Contas e a Solvência ou não da empresa em questão. Com base nestes dados, construiremos o modelo de previsão, através da ferramenta SPSS e responderemos às hipóteses formuladas.

Previsão e definição de perfis na gestão dos recursos de energia no âmbito de edifícios auto-sustentáveis

Nos últimos anos o consumo de energia elétrica produzida a partir de fontes renováveis tem aumentado significativamente. Este aumento deve-se ao impacto ambiental que recursos como o petróleo, gás, urânio, carvão, entre outros, têm no meio ambiente e que são notáveis no diaa- dia com as alterações climáticas e o aquecimento global. Por sua vez, estes recursos têm um ciclo de vida limitado e a dada altura tornar-se-ão escassos. A preocupação de uma melhoria contínua na redução dos impactos ambientais levou à criação de Normas para uma gestão mais eficiente e sustentável do consumo de energia nos edifícios. Parte da eletricidade vendida pelas empresas de comercialização é produzida através de fontes renováveis, e com a recente publicação do Decreto de Lei nº 153/2014 de 20 outubro de 2014 que regulamenta o autoconsumo, permitindo que também os consumidores possam produzir a sua própria energia nas suas residências para reduzir os custos com a compra de eletricidade. Neste contexto surgiram os edifícios inteligentes. Por edifícios inteligentes entende-se que são edifícios construídos com materiais que os tornam mais eficientes, possuem iluminação e equipamentos elétricos mais eficientes, e têm sistemas de produção de energia que permitem alimentar o próprio edifício, para um consumo mais sustentado. Os sistemas implementados nos edifícios inteligentes visam a monitorização e gestão da energia consumida e produzida para evitar desperdícios de consumo. O trabalho desenvolvido visa o estudo e a implementação de Redes Neuronais Artificiais (RNA) para prever os consumos de energia elétrica dos edifícios N e I do ISEP/GECAD, bem como a previsão da produção dos seus painéis fotovoltáicos. O estudo feito aos dados de consumo permitiu identificar perfis típicos de consumo ao longo de uma semana e de que forma são influenciados pelo contexto, nomeadamente, com os dias da semana versus fim-de-semana, e com as estações do ano, sendo analisados perfis de consumo de inverno e verão. A produção de energia através de painéis fotovoltaicos foi também analisada para perceber se a produção atual é suficiente para satisfazer as necessidades de consumo dos edifícios. Também foi analisada a possibilidade da produção satisfazer parcialmente as necessidades de consumos específicos, por exemplo, da iluminação dos edifícios, dos seus sistemas de ar condicionado ou dos equipamentos usados.

Inteligência artificial aplicada na previsão de mercados financeiros

Neste documento, são investigados vários métodos usados na inteligência artificial, com o objetivo de obter previsões precisas da evolução dos mercados financeiros. O uso de ferramentas lineares como os modelos AR, MA, ARMA e GARCH têm muitas limitações, pois torna-se muito difícil adaptá-los às não linearidades dos fenómenos que ocorrem nos mercados. Pelas razões anteriormente referidas, os algoritmos como as redes neuronais dinâmicas (TDNN, NARX e ESN), mostram uma maior capacidade de adaptação a estas não linearidades, pois não fazem qualquer pressuposto sobre as distribuições de probabilidade que caracterizam estes mercados. O facto destas redes neuronais serem dinâmicas, faz com que estas exibam um desempenho superior em relação às redes neuronais estáticas, ou outros algoritmos que não possuem qualquer tipo de memória. Apesar das vantagens reveladas pelas redes neuronais, estas são um sistema do tipo black box, o que torna muito difícil extrair informação dos pesos da rede. Isto significa que estes algoritmos devem ser usados com precaução, pois podem tornar-se instáveis.

Estudo numérico da adequação de diferentes tipos de leis coesivas na previsão da resistência de juntas adesivas por Modelos de Dano Coesivo

O uso de ligações adesivas aumentou significativamente nos últimos anos e é hoje em dia uma técnica de ligação dominante na indústria aeronáutica e automóvel. As ligações adesivas visam substituir os métodos tradicionais de fixação mecânicos na união de estruturas. A melhoria ao longo dos anos de vários modelos de previsão de dano, nomeadamente através do Método de Elementos Finitos (MEF), tem ajudado ao desenvolvimento desta técnica de ligação. Os Modelos de Dano coesivo (MDC), usados em conjunto com MEF, são uma ferramenta viável para a previsão de resistência de juntas adesivas. Os MDC combinam critérios da resistência dos materiais para a iniciação do dano e conceitos da mecânica da fratura para a propagação da fenda. Existem diversas formas de leis coesivas possíveis de aplicar em simulações por MDC, em função do comportamento expectável dos materiais que estão a ser simulados. Neste trabalho, estudou-se numericamente o efeito de diversas formas de leis coesivas na previsão no comportamento de juntas adesivas, nomeadamente nas curvas forçadeslocamento (P-) de ensaios Double-Cantilever Beam para caracterização à tração e ensaios End-Notched Flexure para caraterização ao corte. Também se estudou a influência dos parâmetros coesivos à tração e corte nas curvas P- dos referidos ensaios. Para o Araldite®AV138 à tração e ao corte, a lei triangular é a que melhor prevê o comportamento do adesivo. Para a previsão da resistência de ambos os adesivos Araldite® 2015 e SikaForce® 7752, a lei trapezoidal é a que melhor se adequa, confirmando assim que esta lei é a que melhor caracteriza o comportamento de dano de adesivos tipicamente dúcteis. O estudo dos parâmetros revelou influência distinta na previsão do comportamento das juntas, embora com bastantes semelhanças entre os diferentes tipos de adesivos.

Comparação de técnicas analíticas e numéricas para previsão de resistência de juntas adesivas de sobreposição simples

As juntas adesivas têm vindo a ser usadas em diversas áreas e contam com inúmeras aplicações práticas. Devido ao fácil e rápido fabrico, as juntas de sobreposição simples (JSS) são um tipo de configuração bastante comum. O aumento da resistência, a redução de peso e a resistência à corrosão são algumas das vantagens que este tipo de junta oferece relativamente aos processos de ligação tradicionais. Contudo, a concentração de tensões nas extremidades do comprimento da ligação é uma das principais desvantagens. Existem poucas técnicas de dimensionamento precisas para a diversidade de ligações que podem ser encontradas em situações reais, o que constitui um obstáculo à utilização de juntas adesivas em aplicações estruturais. O presente trabalho visa comparar diferentes métodos analíticos e numéricos na previsão da resistência de JSS com diferentes comprimentos de sobreposição (LO). O objectivo fundamental é avaliar qual o melhor método para prever a resistência das JSS. Foram produzidas juntas adesivas entre substratos de alumínio utilizando um adesivo époxido frágil (Araldite® AV138), um adesivo epóxido moderadamente dúctil (Araldite® 2015), e um adesivo poliuretano dúctil (SikaForce® 7888). Consideraram-se diferentes métodos analíticos e dois métodos numéricos: os Modelos de Dano Coesivo (MDC) e o Método de Elementos Finitos Extendido (MEFE), permitindo a análise comparativa. O estudo possibilitou uma percepção crítica das capacidades de cada método consoante as características do adesivo utilizado. Os métodos analíticos funcionam apenas relativamente bem em condições muito específicas. A análise por MDC com lei triangular revelou ser um método bastante preciso, com excepção de adesivos que sejam bastante dúcteis. Por outro lado, a análise por MEFE demonstrou ser uma técnica pouco adequada, especialmente para o crescimento de dano em modo misto.