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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/41292

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dc.contributor.advisorCAVALCANTE, Cristiano Alexandre Virgínio-
dc.contributor.authorPAIVA, Rafael Gomes Nóbrega-
dc.date.accessioned2021-10-07T19:54:18Z-
dc.date.available2021-10-07T19:54:18Z-
dc.date.issued2021-02-19-
dc.identifier.citationPAIVA, Rafael Gomes Nóbrega. Utilização de mineração de padrões sequenciais através do algoritmo GSP e abordagem snapshot para o desenvolvimento de uma política de manutenção oportuna. 2021. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) – Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2021.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/41292-
dc.description.abstractO gerenciamento da manutenção desde os seus primeiros estudos mostra a necessidade da utilização de dados. Isso, com o intuito de tomar decisões e desenvolver ações mais eficientes. Com a evolução da tecnologia, as indústrias estão utilizando, cada vez mais, dispositivos que permitam a coleta ininterrupta de dados, a exemplo de sensores. Desta forma, o desafio atual é saber como tratar essa gama de informações de forma confiável, isto é, com a representação real do processo. Diante disso, a presente dissertação tem o objetivo de utilizar dois métodos, quais sejam, a mineração de padrões sequenciais e a análise Snapshot, para analisar dados de manutenção de um sistema de usinagem. Ao integrá-las, este estudo, se baseará em seus resultados para desenvolver uma política de manutenção oportuna. Como contribuição metodológica, será apresentado um framework que estrutura um sequenciamento de atividades para realização desta análise, desde a coleta de dados até a construção da política de manutenção oportuna. Em relação aos resultados, as informações advindas da mineração de padrões sequenciais corroboram com as encontradas na análise Snapshot, isto é, o subsistema de lubrificação é o mais crítico no sistema de usinagem. Logo, a política de manutenção oportuna desenvolveu-se de forma a melhorar este aspecto. O custo esperado por unidade de tempo no longo prazo será a variável resposta a ser otimizada. Para compor os resultados, foi realizada uma análise de sensibilidade para evidenciar a relação entre a demanda de peças com geometria complexa e o custo por unidade de tempo no estado defeituoso. Observou-se também que o uso da mão-de-obra do operador para ações mais simples de manutenção provoca uma redução de 13,40% no custo total em relação ao cenário no qual todas as atividades são realizadas por uma equipe de manutenção especializada. Outro resultado significativo foi que se as ações de renovação ocorressem sem erros haveria uma redução de 13,93% no custo por unidade de tempo no longo prazo. Por fim, todo o desenvolvimento e resultados deste estudo buscam enfatizar a importância da análise de dados de manutenção. Pois, baseando-se nela, as organizações conseguem obter retorno econômico, a exemplo das oportunidades de redução de custo. Assim como, melhorar o desempenho dos processos ao reduzir o número de paradas.pt_BR
dc.description.sponsorshipCAPESpt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Pernambucopt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectEngenharia de Produçãopt_BR
dc.subjectMineração de padrões sequenciaispt_BR
dc.subjectAnálise snapshotpt_BR
dc.subjectPolítica de manutenção oportunapt_BR
dc.titleUtilização de mineração de padrões sequenciais através do algoritmo GSP e abordagem snapshot para o desenvolvimento de uma política de manutenção oportunapt_BR
dc.typemasterThesispt_BR
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq/3281595546229786pt_BR
dc.publisher.initialsUFPEpt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.degree.levelmestradopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq/6312739422908628pt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pos Graduacao em Engenharia de Producaopt_BR
dc.description.abstractxMaintenance management since its first studies shows the need to use data. This, in order to make decisions and develop more efficient actions. With the evolution of technology, industries are increasingly using devices that allow the uninterrupted collection of data, such as sensors. Thus, the current challenge is to know how to treat this range of information reliably, that is, with the actual representation of the process. Therefore, this dissertation aims to use two methods, namely, the mining sequential patterns and the Snapshot analysis, to analyze maintenance data of a machining system. When integrating them, this study will be based on its results to develop a opportunistic maintenance policy. As a methodological contribution, a framework will be presented that structures sequencing to perform this type of analysis, from data collection to the construction of a oppotunistic maintenance policy. Regarding the results, the information derived from the mining sequential patterns corroborates that found in the Snapshot analysis, that is, the lubrication subsystem is the most critical within the machining system. Therefore, the opportunistic maintenance policy was developed in order to improve this aspect. The expected cost per unit of time in the long run will be the response variable to be optimized. To compose the results, a sensitivity analysis was performed to show the relationship between the demand for parts with complex geometry and the cost per unit of time in the defective state. It was also observed that the use of the operator's labor for simpler maintenance actions causes a reduction of 13.40% in the total cost in relation to the scenario in which all actions are performed by a specialized maintenance team. Another significant result was that if the renovation actions occurred without errors, there would be an 13.93% reduction in the cost per unit of time in the long run. Finally, all the development and results of this study seek to emphasize the importance of analyzing maintenance data. Because, based on it, organizations are able to obtain economic return, as in the case of cost reduction opportunities. As well as, improving the performance of processes by reducing the number of stops.pt_BR
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