Aprendizagem de máquina aplicada à predição do tempo de fabricação de novos produtos : um estudo exploratório com foco no tipo de material utilizado em empresa de produção mecatrônica da área médica e espacial

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Mecânica, 2020.A indústria 4.0 é um projeto estratégico que combina inúmeras tecnologias com o intuito de transformar as cadeias de valor da indústria, da produção e dos modelos de negócio. Realizar estimativas e prever eventos futuros incorrem em desafios confrontados pela quarta revolução industrial. Predizer o lead-time total de fabricação de um produto ou componente na indústria torna-se uma atividade crítica e vital para um ambiente de grande competitividade enfrentado por um mercado altamente globalizado e direcionado para a inovação. O trabalho proposto apresenta um estudo com foco em predizer o lead-time total de fabricação de peças e componentes de novos produtos de uma empresa com produção mecatrônica na área de equipamentos médicos e espaciais. A análise preditiva e o aprendizado de máquina através dos algoritmos de Redes Neurais Artificiais (RNA), Support Vector Machine (SVM) e Random Forest (RF) delinearam a metodologia aplicada no estudo. Os modelos de predição foram aplicados em um conjunto de dados de ordens de serviço da empresa, e os resultados mostraram a eficiência do método na estimativa do lead-time total de fabricação. Os melhores resultados apresentaram uma taxa de acerto acima de 87% e com um erro médio absoluto menor que um (1) dia para a fabricação com o material alumínio 6061.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)Industry 4.0 is a strategic project that combines numerous technologies in order to transform the value chains of industry, production and business models. Making estimates and predicting future events face challenges faced by the fourth industrial revolution. Predicting the total lead time for manufacturing a product or component in the industry becomes a critical and vital activity for a highly competitive environment faced by a highly globalized and innovation-driven market. The proposed work presents a study aimed at predicting the total lead time of manufacturing parts and components for new products of a company with mechatronic production in the area of medical and space equipment. Predictive analysis and machine learning through Artificial Neural Network (RNA), Support Vector Machine (SVM) and Random Forest (RF) algorithms outlined the methodology applied in the study. The prediction models were applied to a dataset of the company's work orders, and the results showed the efficiency of the method in estimating the total lead time of manufacture. The best results showed a hit rate above 87% and with an average absolute error less than one (1) day for manufacturing with 6061 aluminum material

Qualidade da informação estratégica organizacional utilizando a casa da qualidade

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia e Gestão do Conhecimento, Florianópolis, 2016Viver na Era do Conhecimento significa viver em busca de inovação, informações com qualidade e conhecimentos com alto valor agregado que possam levar as empresas e pessoas a ter destaque frente ao mundo hipercompetitivo. As informações são consideradas matéria-prima para criação de conhecimento, este, por sua vez, agrega valor, proporciona inovação e dá destaque às organizações. Informações estratégicas organizacionais são aquelas que a direcionam para o alcance de suas metas. Quando definidas as informações estratégicas, faz-se necessário certificar que tenham qualidade, permitindo que as decisões tragam benefícios para a organização. Assim, têm-se como objetivo deste estudo propor uma ferramenta para analisar a qualidade da informação estratégica organizacional utilizando a Casa da Qualidade. A Casa da Qualidade é o nome dado à Matriz do QFD (Quality Function Deployment), por seu formato de apresentação, ela torna visível a relação existente entre as necessidades dos clientes e os requisitos técnicos utilizados no desenvolvimento de produtos. Sua aplicação varia desde a agroindústria até o setor de serviços, passando pelo desenvolvimento de produtos e melhoramento de processos. Neste estudo, ela foi adaptada para avaliação da qualidade da informação estratégica organizacional. Como resultado, tem-se a proposta de uma ferramenta para avaliar a qualidade da informação estratégica organizacional com duas fases. A primeira fase é composta de duas matrizes, na primeira é possível fazer a análise de informações e suas fontes, e na segunda matriz faz-se a análise das informações estratégicas. Na segunda fase a análise acontece entre as dimensões da qualidade da informação e as práticas de orientação à informação. Proporcionando à organização uma análise criteriosa para melhorarias em seus processos e ferramentas que de fato transformem sua informação estratégica em vantagem competitiva. Abstract : Living in the Age of Knowledge means living in search of innovation. That is, quality information and high valued added knowledge that can lead companies and individuals to the spotlight in a highly competitive world. Information is considered to be raw material for creating knowledge, which in turn, adds value, propels innovation and puts organizations in the spotlight. Organizational strategic information is that which directs a company to reach its goals. When strategic information is defined, it becomes necessary to attest the information is of quality, which will allow decisions to bring benefits to the organization. Thus, the main objective of this study is to propose the use of a tool to analyze the quality of organizational strategic information while using the House of Quality. The House of Quality is the given name of Quality Function Deployment (QFD) Matrix. As a result of its presentation format, it makes the existing relation between client needs and technical requirements in product development. Its application varies from agribusiness to the services sector, working in areas such as product development and processes improvement. In this study the House of Quality was tailored for evaluating the quality of organizational strategic information. The result of this study brings the proposal of a tool used to evaluate organizational strategic information in two phases. The first phase is composed of two matrixes. In the first matrix, data and its sources are assessed; and in the second, an analysis of the strategic information is made. In the second phase the analysis takes place between the dimensions of information quality and information guidance practices. The result will offer the organization a meticulous analysis that will actually improve processes and tools, truly transforming strategic information into competitive advantage