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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/10204| Título: | Visualização de dados de descarte de peças utilizando data analytics: um estudo de caso em uma montadora de máquinas agrícolas |
| Título(s) alternativo(s): | Scrap data visualization using data analytics: a case study in an agricultural machinery company |
| Autor(es): | Cardoso, Filippo Marques de Souza Pistelli, Luiza Maria Spoladore |
| Orientador(es): | Mikos, Walter Luis |
| Palavras-chave: | Controle de qualidade Visualização da informação Processos de fabricação Máquinas agrícolas - Indústria Quality control Information visualization Manufacturing processes Agricultural machinery industry |
| Data do documento: | 27-Jun-2019 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Curitiba |
| Citação: | CARDOSO, Filippo Marques de Souza; PISTELLI, Luiza Maria Spoladore. Visualização de dados de descarte de peças utilizando data analytics: um estudo de caso em uma montadora de máquinas agrícolas. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Mecânica) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2019. |
| Resumo: | A qualidade dentro do sistema de produção pode ser definida a partir de diferentes aspectos: custo, tempo e entrega ao cliente. Os dados disponíveis dentro da manufatura – chão de fábrica -, quando não tratados e expostos de maneira dinâmica e padronizada tornam-se um desperdício. Não agregam valor e se perdem em sua análise e consequente tratativa. Na indústria, verifica-se que um dos maiores efeitos dos problemas de qualidade são as peças descartadas na linha e inspeções finais por estarem danificadas. A gestão e tomada de decisão depende diretamente de como a informação chega aos responsáveis. Seguindo a metodologia CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) - com foco na mineração de dados, busca-se modelar e correlacionar os fatos envolvidos nesse fenômeno. Criase uma padronização dos dados coletados e a sua exposição em um Dashboard (painel de visualização) intuitivo e flexível. Com o data analytics como instrumento, o projeto tem como principal objetivo criar uma visualização rápida e intuitiva que permita a identificação dos pontos críticos geradores de scraps (descarte de peças). Foi concluído que dentro da manufatura existem não só oportunidades, como a necessidade da aplicação da metodologia, o tratamento dos dados e principalmente, uma correlação da quantidade relativamente alta de dados gerados na produção. A geração de um painel de visualização permitiu configurar ao presente trabalho a possibilidade de alavancar decisões intuitivas e dinamizar a visualização dos problemas descritos e analisados. |
| Abstract: | Quality can be defined from different aspects: costs, time and delivery. The data collected inside the manufacturing – shop floor -, when not properly treated and exposed in a dynamic and flexible way became a huge waste. It does not add value and gets lost in the analyses and consequent decision making. The management and the decision making depends on how the information is brought. At the Industry, it is possible to verify one of the most present effect of the problems of quality: the defective goods - parts that are lost in the line or at the final inspection because they are damaged. Following the CRISP-DM methodology, focusing in data mining, the aim is to model and correlate the facts involved on these phenomena. It is developed a data standardization and it is also created a flexible and intuitive dashboard for visualization purposes. With data analytics as an instrument, the project has as a main goal to create a visualization of the critical points of scrap. It was concluded that in the shop floor exists not only opportunities, but also a need of this applied methodology. The created Dashboard gave the possibility of insights and decision making to the problems analyzed. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/10204 |
| Aparece nas coleções: | CT - Engenharia Mecânica |
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