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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/25961| Título: | Big data com data lake: um caso da indústria de papel |
| Título(s) alternativo(s): | Big data with date lake: a case of the paper industry |
| Autor(es): | Goulart, Raquel Souza |
| Orientador(es): | Santos, Max Mauro Dias |
| Palavras-chave: | Processos de fabricação Internet das coisas Automação Big data Manufacturing processes Internet of things Automation |
| Data do documento: | 8-Fev-2020 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Ponta Grossa |
| Citação: | GOULART, Raquel Souza. Big data com data lake: um caso da indústria de papel. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso de Especialização (Indústria 4.0) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Ponta Grossa, 2020. |
| Resumo: | Os pilares da Indústria 4.0 apresentam uma diversidade de tecnologias que promovem a jornada de transformação digital nas empresas, onde busca-se a inovação por meio de tecnologias como: IIoT (Internet Industrial das Coisas), Integração de Sistemas, computação em nuvem e Big Data. Este trabalho apresenta uma proposta para o desenvolvimento de uma camada de dados estruturais, concentrando os diferentes dados em um Data Lake, integrando diferentes sistemas como o Sistema de Gerenciamento de Informações da Planta e combinando dados de fontes de dados de processo, manutenção e qualidade. Essas correlações permitirão à empresa estabelecer condições através das diferentes fontes de dados, com o objetivo de fazer melhores previsões no processo e restabelecer o processo com mais eficiência, aumentando ao mesmo tempo a estabilidade do processo. Com isso poderá, consequentemente, reduzir a reclassificação de produtos. A análise de previsão de manutenção aumenta a vida útil do ativo, a confiabilidade do processo e a produtividade. A padronização proposta do modelo Data Lake torna o ambiente industrial escalável com maior segurança, através da elaboração de análises preditivas de alto desempenho, relatórios gerenciais e indicadores. |
| Abstract: | The pillars of Industria 4.0 present a diversity of technologies that promote the journey of digital transformation in the company where the company that strives to find innovation through technologies such as: IIoT (Industrial Internet of things), Systems Integration, cloud computing and Big Data. This work presents a proposal for the development of a structural data layer concentrating the different data in a data lake, integrating different systems such as Information Management System of the Plant and combining data from sources like process, maintenance and quality data. These correlations will allow us to establish conditions through the different data sources with the purpose of making better predictions in the process, and reestablishing the process more efficiently, while at the same time increasing stability. This could consequently reduce the reclassification of products. Maintenance prediction analysis extends asset life, process reliability, and productivity. The proposed standardization of the Data Lake model makes the industrial environment scalable with greater security through the elaboration of high-performance predictive analysis, management reports and indicators. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/25961 |
| Aparece nas coleções: | PG - Indústria 4.0 |
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