Production Optimization Indexed to the Market Demand Through Neural Networks

Connectivity, mobility and real-time data analytics are the prerequisites for a new model of intelligent production management that facilitates communication between machines, people and processes and uses technology as the main driver. Many works in the literature treat maintenance and production management in separate approaches, but there is a link between these areas, with maintenance and its actions aimed at ensuring the smooth operation of equipment to avoid unnecessary downtime in production. With the advent of technology, companies are rushing to solve their problems by resorting to technologies in order to fit into the most advanced technological concepts, such as industries 4.0 and 5.0, which are based on the principle of process automation. This approach brings together database technologies, making it possible to monitor the operation of equipment and have the opportunity to study patterns of data behavior that can alert us to possible failures. The present thesis intends to forecast the pulp production indexed to the stock market value.The forecast will be made by means of the pulp production variables of the presses and the stock exchange variables supported by artificial intelligence (AI) technologies, aiming to achieve an effective planning. To support the decision of efficient production management, in this thesis algorithms were developed and validated with from five pulp presses, as well as data from other sources, such as steel production and stock exchange, which were relevant to validate the robustness of the model. This thesis demonstrated the importance of data processing methods and that they have great relevance in the model input since they facilitate the process of training and testing the models. The chosen technologies demonstrated good efficiency and versatility in performing the prediction of the values of the variables of the equipment, also demonstrating robustness and optimization in computational processing. The thesis also presents proposals for future developments, namely in further exploration of these technologies, so that there are market variables that can calibrate production through forecasts supported on these same variables.Conectividade, mobilidade e análise de dados em tempo real são pré-requisitos para um novo modelo de gestão inteligente da produção que facilita a comunicação entre máquinas, pessoas e processos, e usa a tecnologia como motor principal. Muitos trabalhos na literatura tratam a manutenção e a gestão da produção em abordagens separadas, mas existe uma correlação entre estas áreas, sendo que a manutenção e as suas políticas têm como premissa garantir o bom funcionamento dos equipamentos de modo a evitar paragens desnecessárias na linha de produção. Com o advento da tecnologia há uma corrida das empresas para solucionar os seus problemas recorrendo às tecnologias, visando a sua inserção nos conceitos tecnológicos, mais avançados, tais como as indústrias 4.0 e 5.0, as quais têm como princípio a automatização dos processos. Esta abordagem junta as tecnologias de sistema de informação, sendo possível fazer o acompanhamento do funcionamento dos equipamentos e ter a possibilidade de realizar o estudo de padrões de comportamento dos dados que nos possam alertar para possíveis falhas. A presente tese pretende prever a produção da pasta de papel indexada às bolsas de valores. A previsão será feita por via das variáveis da produção da pasta de papel das prensas e das variáveis da bolsa de valores suportadas em tecnologias de artificial intelligence (IA), tendo como objectivo conseguir um planeamento eficaz. Para suportar a decisão de uma gestão da produção eficiente, na presente tese foram desenvolvidos algoritmos, validados em dados de cinco prensas de pasta de papel, bem como dados de outras fontes, tais como, de Produção de Aço e de Bolsas de Valores, os quais se mostraram relevantes para a validação da robustez dos modelos. A presente tese demonstrou a importância dos métodos de tratamento de dados e que os mesmos têm uma grande relevância na entrada do modelo, visto que facilita o processo de treino e testes dos modelos. As tecnologias escolhidas demonstraram uma boa eficiência e versatilidade na realização da previsão dos valores das variáveis dos equipamentos, demonstrando ainda robustez e otimização no processamento computacional. A tese apresenta ainda propostas para futuros desenvolvimentos, designadamente na exploração mais aprofundada destas tecnologias, de modo a que haja variáveis de mercado que possam calibrar a produção através de previsões suportadas nestas mesmas variáveis

Manutenção de equipamentos de Smart Grids suportada em sistemas Fuzzy

O surgimento de novas tecnologias tem sido crucial no que respeita à sua contribuição e preocupação em as tornar estáveis de modo a corresponderem aos seus propósitos, designadamente no incremento da fiabilidade dos equipamentos; com isso surge a necessidade de recorrer às políticas de manutenção para que haja boas práticas e, por consequência, boas respostas, dessas mesmas tecnologias. O presente projeto faz uma revisão da literatura sobre as Smart Grids e as tecnologias de comunicação Wired e Wireless com o objetivo de dar suporte ao sistema de deteção de avarias em equipamentos ligados através de Smart Grids. Tendo como referência o precedente Estado da Arte, designadamente no que concerne às tecnologias IoT (Internet of Things), o presente projeto destaca a sua ascensão e utilidade no mundo empresarial. A Internet das Coisas é uma importante aliada para os objetivos que se pretendem alcançar na fiabilidade e, por consequência, na manutenção de equipamentos inseridos em Smart Grids. Baseado na caracterização das tecnologias em apreço, nos conceitos de Fuzzy Logic, e utilizando o método IEC (International Electrotechnical Commission), é apresentada uma abordagem à deteção de avarias de um transformador, tendo como base as amostras dos gases, designadamente através dos seguintes compostos químicos: H2; CH4; C2H2; C2H4; C2H6; CO; CO2. Para a elaboração do projeto recorreu-se ao Notebook Jupyter, que permite a programação em linguagem Python; a biblioteca utilizada para o desenvolvimento do algoritmo Fuzzy Logic foi a skfuzzy, cujos resultados obtidos se mostraram fortemente conclusivos

Modelação por séries temporais : aplicação à estimação da produção de aço

Cada vez mais a globalização tem a noção da importância de efetuar previsões frente a alguns fenómenos que podem ocorrer, como por exemplo catástrofes naturais ou conflitos armados, uma vez que estes são um dos factores que apresentam grande influência na estabilidade económica e política de um país. Por consequência as empresas têm desenvolvido a procura de respostas sólidas de forma a reunir condições bastante suficientes para que se faça frente aos problemas. O presente estudo utiliza as séries temporais (ARMA e SARIMA) de forma a ser possível a construção de um modelo de previsão que melhor se ajusta aos dados de produção do aço, no caso, o país da comunidade europeia com valor de produção e consumo significativo de aço (Alemanha). Com a utilização das séries temporais, foi possível apresentar previsões que melhor se ajustam num espaço de tempo de 5 anos. Neste trabalho é apresentado um estudo exploratório relativamente à produção do aço, tendo como base de estudo a produção de ferro/aço da Alemanha. A previsão mostra o crescimento do processo que futuramente pode ser uma mais valia as empresas devido a sua eficiência no que diz respeito à produção de aço, gerando assim práticas sustentáveis e saudáveis ao meio ambiente. Também foram apresentados fatores que podem ser importantes para uma futura prática da economia circular. A ferramenta utilizada para o desenvolvimento e análise do estudo estatístico é o software open source R studio