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.

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.

Metodologias para avaliação do desempenho e previsão de avarias em turbinas eólicas utilizando a curva de potência do fabricante

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Energias Renováveis – Conversão Eléctrica e Utilização Sustentáveis, pela Universidade Nova de Lisboa, Faculdade de Ciência e Tecnologia

Metodologia TRIZ aplicada em projetos de consultoria

A metodologia TRIZ conhecida como Teoria de Resolução Inventiva de problemas é uma ferramenta de análise, previsão e resolução de problemas que como o seu nome indica, é orientada ao ser humano e é baseada no conhecimento. Uma das suas caraterísticas passa pela inovação, sendo uma boa forma de uma organização se diferenciar através de soluções inovadoras e criativas, que poderão causar grandes vantagens competitivas face à concorrência. Um projeto é uma atividade temporária, de curta ou longa duração, em que o seu objetivo passa pela criação ou alteração de um produto ou serviço já criado anteriormente, sendo para tal muito importante haver alguém responsável pela gestão desse mesmo projeto, onde será feita a aplicação de conhecimento, técnicas e ferramentas em todo o seu ciclo de vida até se chegar ao objetivo definido. A metodologia TRIZ é uma das ferramentas que pode ser aplicada por gestores de projeto, de modo a encontrar soluções inventivas na resolução de problemas que possam surgir. Na presente dissertação o estudo desenvolvido foi feito ao abrigo de uma empresa de consultoria (Winsig), que trabalha com o software PHC e Sage X3. Estas ferramentas informáticas disponibilizam às mais variadas empresas a possibilidade de executar vários serviços essenciais como contabilidade, gestão dos ativos, gestão de stocks, gestão de clientes, logística e distribuição, orçamentos entre outros, tudo informaticamente. Os seus consultores são especializados nestes dois softwares e as suas funções passam por encontrar soluções integradas de gestão, através da comercialização, implementação e prestação de apoio técnico deste tipo de software. Assim sendo este estudo concentrou-se em provar que é possível implementar a metodologia TRIZ em projetos de consultoria independentemente da área de negócio em que esses mesmos projetos se inserem.

Alternativas para a previsão de demanda de gás natural : um estudo orientado ao estado do Rio Grande do Sul

O tema da presente tese é a demanda do gás natural em um novo mercado, que se encontra em expansão.O objetivo geral é o desenvolvimento de uma metodologia para a previsão de demanda do gás natural, estabelecendo um método que integre as diversas alternativas de previsão de demanda desenvolvidas. Primeiramente, é feita uma revisão da literatura abordando os seguintes temas: (i) demanda de energia no Brasil e no mundo; (ii) demanda de gás natural no Brasil e no mundo; (iii) oferta de gás natural no Rio Grande do Sul; (iv) modelos de previsão de demanda energética; (v) pesquisa qualitativa e grupos focados. São, então, desenvolvidas as alternativas para a previsão de demanda de gás natural: (i) baseado em dados históricos do Rio Grande do Sul: com base no comportamento pregresso da demanda energética estadual faz-se uma extrapolação dos dados de demanda futuros, estimando-se um percentual de participação do gás natural neste mercado; (ii) baseado em equações de previsão que se apóiam em dados sócio-econômicos: tomando-se como embasamento o tamanho da população, PIB, número de veículos da frota do estado, e as respectivas taxas de crescimento de cada uma destas variáveis, estima-se o potencial consumo de gás natural (iii) baseado em dados históricos de outros países: tomando-se por base os dados de países onde já se encontra consolidado o mercado de gás natural, faz-se uma analogia ao caso brasileiro, particularmente o estado do Rio Grande do Sul, visualizando o posicionamento deste mercado frente à curva de crescimento e amadurecimento do mercado consolidado; (iv) baseado na opinião dos clientes potenciais: através de grupos focados, busca-se a compreensão das variáveis que influenciam as decisões dos consumidores de energia, bem como a compreensão das soluções de compromisso (trade off) realizadas quando da escolha dos diferentes energéticos, utilizando-se técnicas do tipo “preferência declarada”; (v) baseado na opinião de especialistas: através de grupos focados com profissionais do setor energético, economistas, engenheiros e administradores públicos busca-se o perfil de demanda esperado para o gás natural. São aplicadas as alternativas individuais à previsão da demanda do gás natural no estado do Rio Grande do Sul, verificando a necessidade de adaptações ou desenvolvimentos adicionais das abordagens individuais. Neste momento, começa-se a construção do método integrador, partindo-se da visualização de benefícios e carências apresentados por cada alternativa individual. É, então, elaborada uma proposta para integrar os resultados das diversas abordagens. Trata-se da construção de um método para a previsão de demanda energética de gás natural que compatibiliza resultados qualitativos e quantitativos gerados nas abordagens individuais. O método parte de diferentes inputs, ou seja, os dados de saída gerados por cada abordagem individual, chegando a um output único otimizado em relação à condição inicial. A fase final é a aplicação do método proposto à previsão de demanda de gás natural no estado do Rio Grande do Sul, utilizando a base de dados gerada para o estudo particular do estado.

Previsão de capacidade de carga em estacas escavadas com a utilização de ensaios de cone em solos residuais

Na prática Brasileira os projetos de fundações são elaborados fi-eqüentemente com base em resultados de ensaios de SPr. Desde a década de 1960, novos ensaios de investigação de subsolo tem sido incorporados à prática geotécnica, complementando as infonnações obtidas no SPr, e fornecendo uma descrição mais detalhada das características do subsolo. Este trabalho tem como objetivo principal a análise do desempenho da metodologia corrente de previsão de capacidade de carga de estacas escavadas, a partir dos resultados de ensaios de Conepenetrometria (CPT), realizados em solos residuais. A experiência acumulada do ensaio de Cone a 1Úvel internacional é restrita a depósitos de solos sedimentares, havendo a necessidade de ampliação do banco de dados de provas de carga em solos de origem residual. Com o oQjetivo de relacionar resultados de ensaios de Cone (CPT) com o dimensionamento de estacas escavadas em solos residuais, foram utilizadas as metodologias propostas por Aoki & Velloso (1975), Bustamante & Gianeselli (1982) e Philipponnat (1986), comparando cargas de ruptura medidas e estimadas. As análises são aplicadas tanto à estimativa da resistência de atrito lateral (Pl) como da carga de ponta (PP) das estacas O banco de dados utilizado neste estudo é composto de 22 estacas escavadas com diâmetro entre 400 e 700 mm e comprimento entre 7,5 e 25,0 m, bem como 31 sondagens CPT com profundidades variando de 5,0 a 25,0 m. São utilizados resultados de Provas de carga no Estado do Rio Grande do Sul, sendo posteriormente ampliado para outros casos publicados da prática brasileira. Todas as 22 estacas escavadas analisadas foram ensaiadas através de Prova de carga do tipo SML, sendo o Método de Van der Veen (1953) utilizado como referência para obtenção da carga de ruptura. Conclui-se a partir do estudo dos casos que nenhum dos três métodos analisados, propostos por Aoki & Velloso (1975), Bustamante & Gianeselli (1982) e Philipponnat (1986), apresentou desempenho satisfatório para o conjunto de dados analisados. Em geral as cargas previstas foram superiores às cargas medidas, o que caracteriza uma condição contrária à segurança. Entre os métodos analisados, o proposto por Aoki & Velloso (1975) produziu a melhor relação entre cargas medidas com cargas estimadas, porém sugere-se a ampliação deste banco de dados previamente ao uso generalizado deste método na prática de engenharia sempre que as estimativas forem realizadas com base em resultados de ensaios CPr.

Metodologia para a estimação por cenários alternativos com base na interação entre modelos subjetivos causais e técnicas analíticas para o dimensionamento de mercado

A metodologia para a estimação por cenários alternativos com base na interação entre modelos subjetivos causais e técnicas analíticas para o dimensionamento de mercado representa uma proposta de tratamento sistemático dos problemas de análise e previsão, utilizado nas áreas de estratégia mercadológica e planejamento empresarial. A tese trata inicialmente de dois critérios para a classificação das técnicas de previsão e geração de cenários. No primeiro deles, são considerados os atributos que usualmente orientam a seleção dos métodos de previsão mais apropriados para cada caso. No segundo, é definido um referencial com base nas regras empregadas para identificar o modo de geração dos futuros alternativos. Em ambas situações, foram consultados trabalhos que incorporaram extensivamente os conceitos de interesse desta tese, com o propósito de apoiar a sua fundamentação teórica. Uma análise adicional mais detalhada se ateve às técnicas que propiciaram a base conceitual da metodologia, a exemplo da modelagem estrutural e das probabilidades subjetivas. Com o objetivo de testar a adequação da proposta ao estudo de caso, foi escolhido o mercado atendido pela indústria de energia elétrica. Este procedimento passou inicialmente por uma investigação a nível nacional com a intenção de: (i) observar aquelas técnicas e indicadores utilizados regularmente III pelas concessionárias; (ii) constatar e comparar situações que afetam a qualidade das previsões, a exemplo do tamanho da equipe e do grau de comunicação com as instituições externas. Em seguida, foi efetuada uma aplicação prática sobre o mercado regional de eletricidade do segmento residencial, na tentativa de validar empiricamente a metodologia proposta. Como particularidades, foram introduzidas as equações simultâneas do lado analítico, e a consulta aos especialistas, os quais foram aplicados na construção do modelo exploratório do lado subjetivo. A interação entre as técnicas resultou em alguns cenários para o mercado analisado.

CCPFR : Collaborative Planning, Forecasting and Replenishment : é realmente possível a integração entre varejistas e fabricantes no processo de planejamento, na previsão de vendas e reabastecimento a ponto de diminuir as perdas nas vendas e aumentar a produtividade?

Trata da nova metodologia de planejamento colaborativo, previsão e reabastecimento, conhecida pela sigla CPFR. Aborda as principais lacunas das metodologias tradicionais, as oportunidades de negócios geradas, o modelo de negócios proposto pelo CPF R e suas etapas de implementação, as implicações sobre a organização, os principais problemas de implementação, metodologias e ferramentas de integração presentes nas empresas que utilizam o CPFR. Aponta oportunidades geradas pelo CPFR e características de integração presentes nas empresas que já utilizam o conceito.

Aplicação de redes bayesianas na previsão de crescimento de fluxos de caixa

Redes Bayesianas podem ser ferramentas poderosas para construção de modelos econômico-financeiros utilizados para auxílio à tomada de decisão em situações que envolvam grau elevado de incerteza. Relações não-lineares entre variáveis não são capturadas em modelos econométricos lineares. Especialmente em momentos de crise ou de ruptura, relações lineares, em geral, não mais representam boa aproximação da realidade, contribuindo para aumentar a distância entre os modelos teóricos de previsão e dados reais. Neste trabalho, é apresentada uma metodologia para levantamento de dados e aplicação de Redes Bayesianas na obtenção de modelos de crescimento de fluxos de caixa de empresas brasileiras. Os resultados são comparados a modelos econométricos de regressão múltipla e finalmente comparados aos dados reais observados no período. O trabalho é concluído avaliando-se as vantagens de desvantagens da utilização das Redes de Bayes para esta aplicação.

Previsão da taxa de juros utilizando o modelo de Vasicek

Este trabalho estuda a previsão da taxa de juros com foco em uma estratégia de investimento. Inicialmente é feita a parametrização da taxa de juros com o modelo de Vasicek para posterior aplicação do modelo autorregressivo tanto na taxa de juros quanto nos parâmetros do Vasicek. O instrumento financeiro escolhido para verificar a eficácia da metodologia proposta foi o constant matutity swap aplicado em alguns vértices. Os resultados variaram significativamente para os diferentes horizontes de calibragem e períodos de amostragem sem um padrão de desempenho.

Previsão da inadimplência bancária no Brasil através dos métodos FAVAR e FAVECM

O objetivo do presente trabalho é utilizar modelos econométricos de séries de tempo para previsão do comportamento da inadimplência agregada utilizando um conjunto amplo de informação, através dos métodos FAVAR (Factor-Augmented Vector Autoregressive) de Bernanke, Boivin e Eliasz (2005) e FAVECM (Factor-augmented Error Correction Models) de Baneerjee e Marcellino (2008). A partir disso, foram construídas previsões fora da amostra de modo a comparar a eficácia de projeção dos modelos contra modelos univariados mais simples - ARIMA - modelo auto-regressivo integrado de média móvel e SARIMA - modelo sazonal auto-regressivo integrado de média móvel. Para avaliação da eficácia preditiva foi utilizada a metodologia MCS (Model Confidence Set) de Hansen, Lunde e James (2011) Essa metodologia permite comparar a superioridade de modelos temporais vis-à-vis a outros modelos.

Método de previsão de capacidade de carga de estacas : aplicação dos conceitos de energia do ensaio SPT

A previsão da capacidade de carga de estacas constitui-se um dos desafios da engenharia de fundações por requerer, na teoria, a estimativa de propriedades do solo, suas alterações pela execução da fundação e o conhecimento do mecanismo de interação solo-estaca. Devido à dificuldade de reproduzir analítica e numericamente o mecanismo de interação solo-estaca, a prática brasileira faz uso correlações empíricas, relacionando diretamente os resultados do ensaio SPT com o desempenho do elemento de fundação. Apesar da grande contribuição dos métodos tradicionalmente utilizados, a sua validade está limitada à prática construtiva regional e às condições específicas dos casos históricos utilizados em seu estabelecimento. Com o objetivo de incorporar à engenharia de fundações brasileira um novo método de previsão de capacidade de carga de estacas, obtido diretamente a partir de ensaios SPT, desenvolveu-se nesta pesquisa uma metodologia baseada na interpretação do ensaio SPT sugerida por Odebrecht (2003). À luz desta nova interpretação, utiliza-se a força dinâmica de reação do solo à cravação do amostrador SPT para estimar a capacidade de carga de estacas, relacionando os mecanismos de mobilização de resistência do amostrador (modelo) com os da estaca (protótipo). No intuito de validar a metodologia proposta, organizou-se neste trabalho, um expressivo banco de dados compostos por 325 provas de carga à compressão e 43 provas de carga à tração, executadas em diferentes regiões do país. Das provas de carga à compressão, 132 casos são de estacas cravadas pré-moldadas de concreto, 28 de estacas metálicas, 95 de estacas hélice contínua e 70 casos de estacas escavadas. Já nas provas de carga à tração, 3 casos são de estacas cravadas pré-moldadas, 31 de estacas hélice contínua e 9 casos de estacas escavadas. Conclui-se a partir de análises comparativas entre cargas previstas e medidas que o método proposto é capaz de prever de forma satisfatória a capacidade de carga de estacas. Uma análise estatística dos dados possibilitou atribuir à estimativa de capacidade de carga, um intervalo de confiança das previsões, baseado na confiabilidade requerida para o projeto.

Memória longa em dados intradiários: um estudo sobre projeções baseadas na ordem fracionária de integração dos Retornos de Ações e Índices de ações

Mandelbrot (1971) demonstrou a importância de considerar dependências de longo prazo na precificação de ativos - o método tradicional para mensurá-las, encontrado em Hurst (1951), faz uso da estatística R/S. Paralelamente a isso, Box e Jenkins (1976; edição original de 1970) apresentaram sua famosa metodologia para determinação da ordem dos parâmetros de modelos desenvolvidos no contexto de processos com memória de curto prazo, conhecidos por ARIMA (acrônimo do inglês Autoregressive Integrated Moving Average). Estimulados pela percepção de que um modelo que pretenda representar fielmente o processo gerador de dados deva explicar tanto a dinâmica de curto prazo quanto a de longo prazo, Granger e Joyeux (1980) e Hosking (1981) introduziram os modelos ARFIMA (de onde o F adicionado vem de Fractionally), uma generalização da classe ARIMA, nos quais a dependência de longo prazo estimada é relacionada ao valor do parâmetro de integração. Pode-se dizer que a partir de então processos com alto grau de persistência passaram a atrair cada vez mais o interesse de pesquisadores, o que resultou no desenvolvimento de outros métodos para estimá-la, porém sem que algum tenha se sobressaído claramente – e é neste ponto que o presente trabalho se insere. Por meio de simulações, buscou-se: (1) classificar diversos estimadores quanto a sua precisão, o que nos obrigou a; (2) determinar parametrizações razoáveis desses, entendidas aqui como aquelas que minimizam o viés, o erro quadrático médio e o desvio-padrão. Após rever a literatura sobre o tema, abordar estes pontos se mostrou necessário para o objetivo principal: elaborar estratégias de negociação baseadas em projeções feitas a partir da caracterização de dependências em dados intradiários, minuto a minuto, de ações e índices de ações. Foram analisadas as séries de retornos da ação Petrobras PN e do Índice Bovespa, com dados de 01/04/2013 a 31/03/2014. Os softwares usados foram o S-Plus e o R.

Previsão da expedição de papelão ondulado a partir de modelos com variáveis agregadas e desagregadas

O presente trabalho visa comparar o poder preditivo das previsões feitas a partir de diferentes metodologias aplicadas para a série de expedição brasileira de papelão ondulado. Os dados de expedição de papelão ondulado serão decompostos pelas categorias industriais de destino das caixas e serão feitos modelos do tipo SARIMA univariados para cada setor. As previsões das séries desagregadas serão então agregadas, para compor a previsão da série total de expedição. A previsão feita a partir da somatória das categorias industriais será comparada com um SARIMA univariado da série agregada, a fim de verificar qual dos dois métodos resulta em um modelo com melhor acurácia. Essa comparação será feita a partir da metodologia desenvolvida por Diebold e Mariano (1995).