Manutenção do Solo

Um pomar bem mobilizado, isto é, livre da vegetação herbácea espontânea, foi durante muitos anos sinónimo de boa prática agrícola. Apesar da fruticultura atual ter praticamente abandonado as mobilizações, estas são ainda o método de gestão do solo mais generalizado entre os pequenos produtores de amendoal tradicional da bacia mediterrânica (figura 6. 1). As mobilizações são efetuadas para destruir a vegetação herbácea espontânea que todos os anos se desenvolve nos pomares e que compete com as arvores por recursos importantes disponíveis no solo, como a água e os nutrientes (figura 6. 2). Durante anos, as mobilizações foram a única forma disponível para manter os pomares livres das infestantes. O aparecimento dos herbicidas, isto é, substâncias que podem destruir total ou parcialmente a vegetação não desejada veio converter-se numa ferramenta útil na gestão do solo dos pomares, que pôde ser usada em alternativa ou de forma combinada com as mobilizações.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Manutenção de arbustos

A maior parte dos maciços de arbustos presentes em meio urbano são puro produto do Homem na sua procura da novidade e da mudança. A ausência de intervenção sobre estas formações arbustivas “fabricadas” pelo Homem, nomeadamente as podas, poderia colocar em risco espécies que gastam uma enorme quantidade de energia para a floração, que necessitam da poda para manter o vigor vegetativo, a qualidade e beleza das suas flores ou a sanidade das suas folha

Manutenção do solo

A mobilização do solo é uma prática ancestral. Tem servido propósitos tão nobres e determinantes para a humanidade como a preparação do solo para as sementeiras, a cobertura das sementes e a eliminação das ervas daninhas ou plantas infestantes. Em olival tradicional conduzido em sequeiro, o solo é mobilizado visando um objectivo principal - destruir as infestantes que competem com as oliveiras pela água e pelos nutrientes. As infestantes têm de ser eliminadas, de contrário o olival enfraquece pela invasão da vegetação espontânea

Manutenção de equipamentos laboratoriais.

bitstream/CNPDIA/9826/1/RT02_96.pdfEntrada padronizada: MACEDO, A

Impactos do Programa Bolsa Floresta: uma avaliação preliminar (Cadernos de Sustentabilidade)

Este estudo trata do Programa Bolsa Floresta (PBF), um dos maiores programas de Pagamento por Serviços Ambientais (PSA) do mundo, com mais de 35 mil pessoas atendidas em 15 Unidades de Conservação Estaduais (UCs) do Amazonas. Seus objetivos visam: melhorar a qualidade de vida das populações tradicionais e promover a manutenção dos serviços ambientais providos pelas florestas, por meio do não desmatamento e degradação florestal

Cuidados na manutenção em estufas.

bitstream/CNPDIA/10219/1/RT11_98.pd

Tratamento e manutenção da asma

Aula 6 do Curso Capacitação a Distância em Asma na Infância e Adolescência. Bases conceituais e regimes terapêuticos indicados para o tratamento de manutenção da asma, ou seja, aquele que é dirigido á forma persistente da enfermidade e que visa ao controle e mesmo a normalização, tanto do quadro clínico dos parâmetros avaliados nos testes de função pulmonar.1.

Técnicas de manutenção em linhas de transmissão de energia

A manutenção das linhas de transporte e distribuição de energia eléctrica é um serviço fundamental prestado pelas empresas de transporte e distribuição. A aplicação de técnicas eficientes na actividade de manutenção das linhas, define a qualidade de serviço prestado pelas empresas. Indicadores como o tempo e número de intervenções para restabelecer as condições normais de funcionamento, são reveladores da qualidade de serviço prestado por essas empresas que, no caso de incumprimento das regras estabelecidas no Regulamento da Qualidade de Serviço, podem implicar em elevados prejuízos. A disponibilidade de informação apropriada ao pessoal técnico torna‐se essencial e contribui para uma maior eficácia dos serviços de manutenção, tanto ao nível da manutenção correctiva como na manutenção preventiva Este trabalho descreve a aplicação de duas técnicas modernas na manutenção das linhas eléctricas que, além de incrementarem a segurança e a fiabilidade do sistema eléctrico, garantem uma melhoria dos dados quantitativos fornecidos às equipas de manutenção

A Manutenção dos Equipamentos Científicos da Universidade de Brasília

Neste artigo busca-se apresentar os aspectos da manutenção dos equipamentos científicos da Universidade de Brasília UnB numa reflexão orientada a outras universidades brasileiras para acordarem para a idéia de que não basta o investimento na implementação do seu parque científico ou tecnológico, sendo fundamental que o tempo de utilização de todo o sistema seja o maior possível ao longo da vida útil. Na aquisição dos equipamentos e instalações são ponderados os aspectos de custos de investimento, mas são negligenciados aspectos importantes para a manutenção, que dificultam os procedimentos em caso de defeito, cometendo-se o erro de não verificar a existência de meios humanos e materiais para a manutenção dos equipamentos. Fundamentada nos conceitos de manutenção, corretiva, preventiva, preditiva, produtiva total e centrada na confiabilidade, a pesquisa aborda, numa fase documental, os registros das ocorrências de manutenção entre os anos de 2003 e 2006, enfatizando as vantagens da manutenção preventiva planejada contra as ações corretivas e a importância que o usuário considera em relação ao tempo de resposta e ao tempo total nas intervenções. Confrontando, também, com uma pesquisa de campo que revela o nível de satisfação do serviço prestado pelo Centro de Manutenção de Equipamentos Científicos da UnB. Busca-se por fim, um grau de confiabilidade que deve partir do princípio de que a manutenção se inicia na especificação do bem, no qual são considerados os aspectos que facilitam os procedimentos da manutenção

Sistema Inteligente de Manutenção Preditiva

Maintenance Tasks in a shopfloor are one of the most critical tasks regarding the direct effect on production costs and, consequently, profit. Up until now, maintenance tasks were based on both Run-To-Failure and Reactive paradigms, fixing a machine only when it breaks or at a regular time intervals, regardless of the assets needed the maintenance or not. However, with the Industry 4.0 Paradigm and the Smart Factories concept, machines are now equipped with sensors that monitor a large number of different and varied variables which are afterwards stored. This data can be used to predict machine failures, called Predictive Maintenance, with the aid of the manual registries of asset breakdowns. This project, carried out in the scope of the subject TMDEI of the Master in Informatics Engineering (MEI), aims to conceive and build a system capable of doing Predictive Maintenance, by combining sensors and manual inputted data on ERP systems. PrediMain employs different Machine Learning techniques, with a special emphasis on Ensemble Methods, making the generated machine learning models more robust and accurate, by not using a single algorithm for the predictions. For sensor predictions, before classifying them as failure or not, PrediMain uses the auto-ARIMA technique, being an autoparemetrized method generating more accurate predictions. In the end, the system correctly classifies a set of observations with an estimated 90% of accuracy. This system is also developed to be served as a Software-as-a-Service, allowing multiple Data Sources, and therefore shopfloors, to use the same software instance, consequently not compromising the performance of the existing systems.As tarefas de manutenção, num contexto de chão de fábrica, são uma das tarefas mais críticas relativamente ao efeito direto nos custos de produção e consequentes lucros. Tradicionalmente, estas tarefas eram baseadas em técnicas rudimentares, seja a manutenção quando a máquina tem uma avariar ou então manutenções regulares no tempo, independentemente de a máquina necessitar ou não. No entanto, com o paradigma da Indústria 4.0 e Smart Factories, as máquinas estão cada vez mais equipadas com sensores que monitorizam um grande conjunto de variáveis e estatísticas que posteriormente são guardadas. Estes dados, em conjunto com os dados introduzidos manualmente nos sistemas ERP e MIS dos chão-de-fábrica, podem ser utilizados para prever falhas, utilizando técnicas de Machine Learning. Este projecto, PrediMain, desenvolvido no âmbito da unidade curricular TMDEI, do Mestrado de Engenharia Informática (MEI), tem como objectivo conceber um sistema capaz de realizar Manutenção Preditiva, dando previsões ao departamento de manutenção de quando é que uma determinada máquina irá ter algum tipo de falha. O PrediMain, tem como suporte técnicas de machine learning, com especial ênfase em técnicas de Ensemble, misturando diferentes algoritmos e técnicas, obtendo assim uma previsão mais fiável e precisa, contrariamente a utilizando apenas um tipo de algoritmo. Para a previsão dos valores de sensores, ainda antes de classificar uma determinada observação como possível falha, é utilizado um método auto-parametrizável e auto-ajustável, autoARIMA, gerando previsões mais fiáveis. No final, o sistema é capaz de classificar um conjunto de observações com uma taxa de acerto rondando os 90%. Por fim, este sistema foi concebido para ser servido a partir da Cloud, com as fontes de dados configuráveis, dando assim uma maior flexibilidade aos potenciais utilizadores e prevenir falhas ou diminuições de performance nos sistemas existentes