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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/10607| Título: | Estudo de caso: identificação de pontos críticos causadores desobrepeso em produtos embalados de uma linha de produção da indústria alimentícia auxiliado por data analytics |
| Título(s) alternativo(s): | Case study: identification of critical points causing overweight inpackaged products from a food industry production line aided by data analytics |
| Autor(es): | Selbach, Alexandre Cesar |
| Orientador(es): | Mikos, Walter Luis |
| Palavras-chave: | Sobrepeso Big data Dashboards (Sistemas de informação gerencial) Chocolate - Indústria Overweight Big data Dashboards (Management information systems) Chocolate industry |
| Data do documento: | 29-Jun-2018 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Curitiba |
| Citação: | Selbach, Alexandre Cesar. Estudo de caso: identificação de pontos críticos causadores desobrepeso em produtos embalados de uma linha de produção da indústria alimentícia auxiliado por data analytics. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Mecânica) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2018. |
| Resumo: | O problema abordado neste trabalho é como a análise de Dashboards resulta em benefícios para a identificação de pontos críticos causadores de sobrepeso em produtos de chocolates de uma indústria alimentícia localizada na cidade de Curitiba - Paraná. Este trabalho se difere de outros já estudados pois tem como foco identificar de maneira gráfica e interativa as principais oportunidades relacionadas ao sobrepeso na linha de produção estudada. Para a formatação dos Dashboards foi utilizado o software Tableau@ e para o estudo foram analisados aproximadamente 200.000 registros cadastrados nas bases de dados, como Excel@ e SAP@ da empresa no período de 02/01/2017 a 30/12/2017. Esta quantidade de dados é denominada como Big Data e foram disponibilizados por áreas como Manufatura, Qualidade e Pesquisa e Desenvolvimento – Research and development (R&D). Apesar das três áreas trabalharem juntas para garantia do processo, a quantidade de dados registradas por cada uma é muito grande, impossibilitando uma análise clara dos padrões ou tendências. Como resultado, os Dashboards possibilitaram uma análise mais aprofundada em vários aspectos e encontrou-se oportunidades relacionados ao formato (gramatura) dos chocolates, não conformidade nos registros de colaboradores e equilíbrio de registros entre turnos e meses. |
| Abstract: | The problem addressed in this work is how the analysis of Dashboards results in benefits for the identification of critical points causing overweight in chocolate products of a food industry located in the city of Curitiba – Paraná. This work differs from others already studied since it focuses on identifying graphically and interactively the main opportunities related to overweight in the production line studied. It was used Tableau@ software for formatting the Dashboards and the study analyzed approximately 200,000 records registered in the databases, such as Excel@ and SAP@ of the company from 02/01/2017 to 12/30/2017. This amount of data called Big Data and it has been available by areas such as Manufacturing, Quality and Research and Development (R&D). Although the three areas work together to guarantee the process, the amount of data recorded by each is very large, making it impossible to clearly analyze the patterns or trends. As a result, Dashboards enabled more in-depth analysis in a number of ways and found opportunities related to the format (weight) of chocolates, noncompliance in employee records, and balance of records between shifts and months. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/10607 |
| Aparece nas coleções: | CT - Engenharia Mecânica |
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