Aplicação de ferramentas associadas à filosofia lean

A competitividade entre as empresas e a busca por modelos de gestão e organização cada vez mais eficientes, tem dominado a actualidade. A filosofia de gestão Lean vem dar resposta a essas necessidades de aumento dos níveis de competitividade e eficiência, através de uma mudança da cultura organizacional, que assenta na redução ou eliminação de desperdícios e na melhoria contínua dos processos de fabrico de bens ou do fornecimento de serviços. A gestão Lean é suportada e implementada pela aplicação de um conjunto de ferramentas correctamente seleccionadas e adaptadas ao contexto organizacional da empresa ou organização. A presente dissertação visa caracterizar as ferramentas mais comuns da filosofia Lean, tendo em consideração a sua aplicabilidade na indústria e no sector dos serviços. É igualmente abordada a forma de aplicação das ferramentas Lean de maneira a que não constituam um acto isolado que conduz seguramente ao fracasso da implementação Lean na organização. Por essa razão são discutidas algumas regras e critérios, com base na proposta de um método de aplicação das ferramentas Lean que evite erros cometidos no passado e que levaram ao insucesso da aplicação do Lean em algumas organizações. Recorreu-se a um estudo de caso do ramo dos serviços, cujos resultados permitiram verificar a aplicabilidade do método proposto na aplicação de ferramentas Lean ao ramo dos serviços. O estudo de caso revelou a existência de uma elevada percentagem de desperdícios no processo em análise e permitiu melhorar o funcionamento desses mesmos processos. As melhorias alcançadas foram realizadas com base na eliminação dos desperdícios, na resolução de problemas e consequente uniformização de processos que melhoraram a qualidade e eficiência do serviço prestado, evidenciando que a organização alvo do estudo se encontra no bom caminho para atingir com sucesso a alteração da cultura organizacional para a filosofia Lean.

Projecto de um regulador linear de tensão: LDO

Os reguladores de tensão LDO são utilizados intensivamente na actual indústria de electrónica, são uma parte essencial de um bloco de gestão de potência para um SoC. O aumento de produtos portáteis alimentados por baterias levou ao crescimento de soluções totalmente integradas, o que degrada o rendimento dos blocos analógicos que o constituem face às perturbações introduzidas na alimentação. Desta forma, surge a necessidade de procurar soluções cada vez mais optimizadas, impondo assim novas soluções, e/ou melhoramentos dos circuitos de gestão de potência, tendo como objectivo final o aumento do desempenho e da autonomia dos dispositivos electrónicos. Normalmente este tipo de reguladores tem a corrente de saída limitada, devido a problemas de estabilidade associados. Numa tentativa de evitar a instabilidade para as correntes de carga definidas e aumentar o PSRR do mesmo, é apresentado um método de implementação que tem como objectivo melhorar estas características, em que se pretende aumentar o rendimento e melhorar a resposta à variação da carga. No entanto, a técnica apresentada utiliza polarização adaptativa do estágio de potência, o que implica um aumento da corrente de consumo. O regulador LDO foi implementado na tecnologia CMOS UMC 0.18μm e ocupa uma área inferior a 0,2mm2. Os resultados da simulação mostram que o mesmo suporta uma transição de corrente 10μA para 100mA, com uma queda de tensão entre a tensão de alimentação e a tensão de saída inferior a 200mV. A estabilidade é assegurada para todas as correntes de carga. O tempo de estabelecimento é inferior a 6μs e as variações da tensão de saída relativamente a seu valor nominal são inferiores a 5mV. A corrente de consumo varia entre os 140μA até 200μA, o que permite atingir as especificações proposta para um PSRR de 40dB@10kHz.

Two-Higgs-doublet model in light of the standard model H -> tau(+)tau(-) search at the LHC

We study the implications of the searches based on H -> tau(+)tau-by the ATLAS and CMS collaborations on the parameter space of the two-Higgs-doublet model (2HDM). In the 2HDM, the scalars can decay into a tau pair with a branching ratio larger than the SM one, leading to constraints on the 2HDM parameter space. We show that in model II, values of tan beta > 1.8 are definitively excluded if the pseudoscalar is in the mass range 110 GeV < m(A) < 145 GeV. We have also discussed the implications for the 2HDM of the recent dimuon search by the ATLAS collaboration for a CP-odd scalar in the mass range 4-12 GeV.

Programas de self-management em pacientes com DPOC: uma revisão sistemática

Introdução: Programas de self-management têm como objectivo habilitar os pacientes com estratégias necessárias para levar a cabo procedimentos específicos para a patologia. A última revisão sistemática sobre selfmanagament em DPOC foi realizada em 2007, concluindo-se que ainda não era possível fornecer dados claros e suficientes acerca de recomendações sobre a estrutura e conteúdo de programas de self-managament na DPOC. A presente revisão tem o intuito de complementar a análise da revisão anterior, numa tentativa de inferir a influência do ensino do self-management na DPOC. Objectivos: verificar a influência dos programas de self-management na DPOC, em diversos indicadores relacionados com o estado de saúde do paciente e na sua utilização dos serviços de saúde. Estratégia de busca: pesquisa efectuada nas bases de dados PubMed e Cochrane Collaboration (01/01/2007 – 31/08/2010). Palavras-chave: selfmanagement education, self-management program, COPD e pulmonary rehabilitation. Critérios de Selecção: estudos randomizados sobre programas de selfmanagement na DPOC. Extracção e Análise dos Dados: 2 investigadores realizaram, independentemente, a avaliação e extracção de dados de cada artigo. Resultados: foram considerados 4 estudos randomizados em selfmanagement na DPOC nos quais se verificaram benefícios destes programas em diversas variáveis: qualidade de vida a curto e médio prazo, utilização dos diferentes recursos de saúde, adesões a medicação de rotina, controle das exacerbações e diminuição da sintomatologia. Parece não ocorrer alteração na função pulmonar e no uso de medicação de emergência, sendo inconclusivo o seu efeito na capacidade de realização de exercício. Conclusões: programas de self-management aparentam ter impacto positivo na qualidade de vida, recurso a serviços de saúde, adesão à medicação, planos de acção e níveis de conhecimento da DPOC. Discrepâncias nos critérios de selecção das amostras utilizadas, períodos de seguimento desiguais, consistência das variáveis mensuradas, condicionam a informação disponibilizada sobre este assunto.

Qualidade de vida relacionada com o exercício em indivíduos com asma: revisão sistemática

Background: A asma condiciona o dia-a-dia do indivíduo asmático do ponto de vista clínico e emocional demonstrando-se muitas vezes como um subtractivo da qualidade de vida (QV). Alguns estudos, com particular incidência nos últimos dez anos, para além de demonstrarem os benefícios da actividade física na componente clínica da doença, têm analisado o seu efeito na QV dos asmáticos. Objectivo: Analisar os efeitos da actividade física na QV de indivíduos com asma tendo por base uma revisão da literatura actual. Métodos: Foi conduzida uma pesquisa dos randomized controlled trials (RCT) compreendidos entre Janeiro de 2000 e Agosto de 2010, bem como as citações e as referências bibliográficas de cada estudo nas principais bases de dados de ciências da saúde (Academic Search Complete, DOAJ, Elsevier – Science Direct, Highwire Press, PubMed, Scielo Global, Scirus, Scopus, SpringerLink, Taylor & Francis e Wiley Interscience) com as palavras-chave: asthma, quality of life, QoL, physical activity, exercise, breathing, training e programme em todas as combinações possíveis. Os estudos foram analisados independentemente por dois revisores quanto aos critérios de inclusão e qualidade dos estudos. Resultados: Dos 1075 estudos identificados apenas onze foram incluídos. Destes, seis apresentaram um score 5/10, três 6/10 e dois 7/10 segundo a escala PEDro. Cinco destes estudos foram realizados em crianças entre os 7 e os 15 anos e os restantes em adultos. Os programas de intervenção dividiram-se em programas de treino aeróbio e programas de exercícios respiratórios. Todos programas de treino aeróbio apresentaram melhorias na QV demonstrando uma influência positiva do treino aeróbio na asma. Principais conclusões: Há uma tendência notória do benefício dos programas de treino aeróbio na QV dos indivíduos asmáticos. Os programas de exercícios respiratórios foram poucos e heterogéneos impossibilitando uma conclusão positiva quanto à sua recomendação para a melhoria da QV nesta patologia. Há uma grande necessidade de mais RCT com rigor metodológico.

Application of adaptive neuro-fuzzy inference for wind power short-term forecasting

The increased integration of wind power into the electric grid, as nowadays occurs in Portugal, poses new challenges due to its intermittency and volatility. Hence, good forecasting tools play a key role in tackling these challenges. In this paper, an adaptive neuro-fuzzy inference approach is proposed for short-term wind power forecasting. Results from a real-world case study are presented. A thorough comparison is carried out, taking into account the results obtained with other approaches. Numerical results are presented and conclusions are duly drawn. (C) 2011 Institute of Electrical Engineers of Japan. Published by John Wiley & Sons, Inc.

Direct multisearch for multiobjective optimization

In practical applications of optimization it is common to have several conflicting objective functions to optimize. Frequently, these functions are subject to noise or can be of black-box type, preventing the use of derivative-based techniques. We propose a novel multiobjective derivative-free methodology, calling it direct multisearch (DMS), which does not aggregate any of the objective functions. Our framework is inspired by the search/poll paradigm of direct-search methods of directional type and uses the concept of Pareto dominance to maintain a list of nondominated points (from which the new iterates or poll centers are chosen). The aim of our method is to generate as many points in the Pareto front as possible from the polling procedure itself, while keeping the whole framework general enough to accommodate other disseminating strategies, in particular, when using the (here also) optional search step. DMS generalizes to multiobjective optimization (MOO) all direct-search methods of directional type. We prove under the common assumptions used in direct search for single objective optimization that at least one limit point of the sequence of iterates generated by DMS lies in (a stationary form of) the Pareto front. However, extensive computational experience has shown that our methodology has an impressive capability of generating the whole Pareto front, even without using a search step. Two by-products of this paper are (i) the development of a collection of test problems for MOO and (ii) the extension of performance and data profiles to MOO, allowing a comparison of several solvers on a large set of test problems, in terms of their efficiency and robustness to determine Pareto fronts.

Claustrophobia and adherence in magnetic resonance imaging procedure

Claustrophobia causes a huge discomfort to those who need to perform Magnetic Resonance examinations mainly due to the physical design of most equipment. This study aimed to maximize the success rate of Magnetic Resonance Imaging (MRI) clinical studies in claustrophobic patients by the identification of facilitative strategies.

Adaptive tool for automatic data collection of real electricity markets

The study of electricity markets operation has been gaining an increasing importance in last years, as result of the new challenges that the electricity markets restructuring produced. This restructuring increased the competitiveness of the market, but with it its complexity. The growing complexity and unpredictability of the market’s evolution consequently increases the decision making difficulty. Therefore, the intervenient entities are forced to rethink their behaviour and market strategies. Currently, lots of information concerning electricity markets is available. These data, concerning innumerous regards of electricity markets operation, is accessible free of charge, and it is essential for understanding and suitably modelling electricity markets. This paper proposes a tool which is able to handle, store and dynamically update data. The development of the proposed tool is expected to be of great importance to improve the comprehension of electricity markets and the interactions among the involved entities.

Adaptive learning in multiagent systems: a forecasting methodology based on error analysis

Electricity markets are complex environments, involving a large number of different entities, playing in a dynamic scene to obtain the best advantages and profits. MASCEM is a multi-agent electricity market simu-lator to model market players and simulate their operation in the market. Market players are entities with specific characteristics and objectives, making their decisions and interacting with other players. MASCEM pro-vides several dynamic strategies for agents’ behaviour. This paper presents a method that aims to provide market players strategic bidding capabilities, allowing them to obtain the higher possible gains out of the market. This method uses an auxiliary forecasting tool, e.g. an Artificial Neural Net-work, to predict the electricity market prices, and analyses its forecasting error patterns. Through the recognition of such patterns occurrence, the method predicts the expected error for the next forecast, and uses it to adapt the actual forecast. The goal is to approximate the forecast to the real value, reducing the forecasting error.

Multiagent system for adaptive strategy formulation in electricity markets

Electricity markets are complex environments with very particular characteristics. MASCEM is a market simulator developed to allow deep studies of the interactions between the players that take part in the electricity market negotiations. This paper presents a new proposal for the definition of MASCEM players’ strategies to negotiate in the market. The proposed methodology is multiagent based, using reinforcement learning algorithms to provide players with the capabilities to perceive the changes in the environment, while adapting their bids formulation according to their needs, using a set of different techniques that are at their disposal.

Ant colony search algorithm for the optimal power flow problem

To maintain a power system within operation limits, a level ahead planning it is necessary to apply competitive techniques to solve the optimal power flow (OPF). OPF is a non-linear and a large combinatorial problem. The Ant Colony Search (ACS) optimization algorithm is inspired by the organized natural movement of real ants and has been successfully applied to different large combinatorial optimization problems. This paper presents an implementation of Ant Colony optimization to solve the OPF in an economic dispatch context. The proposed methodology has been developed to be used for maintenance and repairing planning with 48 to 24 hours antecipation. The main advantage of this method is its low execution time that allows the use of OPF when a large set of scenarios has to be analyzed. The paper includes a case study using the IEEE 30 bus network. The results are compared with other well-known methodologies presented in the literature.

Cost dependent strategy for electricity markets bidding based on adaptive reinforcement learning

Electricity markets are complex environments, involving a large number of different entities, playing in a dynamic scene to obtain the best advantages and profits. MASCEM is a multi-agent electricity market simulator to model market players and simulate their operation in the market. Market players are entities with specific characteristics and objectives, making their decisions and interacting with other players. MASCEM provides several dynamic strategies for agents’ behavior. This paper presents a method that aims to provide market players with strategic bidding capabilities, allowing them to obtain the higher possible gains out of the market. This method uses a reinforcement learning algorithm to learn from experience how to choose the best from a set of possible bids. These bids are defined accordingly to the cost function that each producer presents.

Contextual intelligent load management with ANN adaptive learning module

With the current increase of energy resources prices and environmental concerns intelligent load management systems are gaining more and more importance. This paper concerns a SCADA House Intelligent Management (SHIM) system that includes an optimization module using deterministic and genetic algorithm approaches. SHIM undertakes contextual load management based on the characterization of each situation. SHIM considers available generation resources, load demand, supplier/market electricity price, and consumers’ constraints and preferences. The paper focus on the recently developed learning module which is based on artificial neural networks (ANN). The learning module allows the adjustment of users’ profiles along SHIM lifetime. A case study considering a system with fourteen discrete and four variable loads managed by a SHIM system during five consecutive similar weekends is presented.

Bid definition method for electricity markets based on an adaptive multiagent system

Electricity markets are complex environments with very particular characteristics. MASCEM is a market simulator developed to allow deep studies of the interactions between the players that take part in the electricity market negotiations. This paper presents a new proposal for the definition of MASCEM players’ strategies to negotiate in the market. The proposed methodology is multiagent based, using reinforcement learning algorithms to provide players with the capabilities to perceive the changes in the environment, while adapting their bids formulation according to their needs, using a set of different techniques that are at their disposal. Each agent has the knowledge about a different method for defining a strategy for playing in the market, the main agent chooses the best among all those, and provides it to the market player that requests, to be used in the market. This paper also presents a methodology to manage the efficiency/effectiveness balance of this method, to guarantee that the degradation of the simulator processing times takes the correct measure.