Modelos preditivos para suporte ao planeamento de produção têxtil

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Azevedo, João Gonçalo Pinheiro
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/1822/82314
Resumo: Dissertação de mestrado integrado em Engenharia e Gestão de Sistemas de Informação
id RCAP_16c24a11e9482a277c8dbdc29db90e27
oai_identifier_str oai:repositorium.sdum.uminho.pt:1822/82314
network_acronym_str RCAP
network_name_str Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
repository_id_str 7160
spelling Modelos preditivos para suporte ao planeamento de produção têxtilMachine LearningAnálises preditivasPlaneamento e controlo da produçãoPrevisão no setor têxtilPredictive analyticsProduction planning and controlForecast in the textile sectorEngenharia e Tecnologia::Outras Engenharias e TecnologiasDissertação de mestrado integrado em Engenharia e Gestão de Sistemas de InformaçãoAtualmente, as empresas do setor têxtil continuam a ter métodos de planeamento e controlo da produção pouco evoluídos e robustos. Algo que com a evolução do setor tecnológico e dos volumes crescentes de dados que as empresas da indústria têm, devido aos paradigmas da Indústria 4.0, não se justifica. Deste modo, com o intuito de melhorar o planeamento e controlo da produção da Somelos, foi feita uma parceria de investigação e desenvolvimento entre a Somelos, a Fluxodata, o Citeve e o Centro de Computação Gráfica (CCG) que deu origem ao projeto PPC4.0, onde a presente dissertação se enquadra. Na fase experimental do projeto, foi adotada a metodologia CRoss Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) para cada requisito, e foi dada maior atenção à fase de processamento de dados, utilizando para esse feito ferramentas de Automated Machine Learning (AutoML) na fase de modelação. Após a aplicação dos diversos cenário,s os resultados obtidos foram debatidos com os profissionais do setor têxtil da Somelos que devolveram um feedback positivo. Através da implementação de técnicas de machine learning, foi desenvolvida uma solução capaz de prever o rendimento dos artigos, prever os defeitos nos teares que causam a paragem das máquinas, a data de entrega de determinada matéria-prima e a duração dos tempos de operação. Sendo que, após a fase experimental, foi desenvolvido um protótipo adaptável ao surgimento de novos dados e que permite fazer a monitorização dos modelos, recorrendo a tecnologias como o Kedro, o Mlflow e o Grafana. Deste modo, é expectável que o protótipo desenvolvido suporte o planeamento e controlo da produção na Somelos.Currently, companies in the textile sector still have production planning and control methods that are poorly developed and robust. Something that with the evolution of the technology sector and the increasing volumes of data that companies in the industry have, due to the paradigms of Industry 4.0, is not justified. Thus, to improve Somelos production planning and control, a research and development partnership was made between Somelos, Fluxodata, Citeve and CCG that originated the Production Planning and Control 4.0 (PPC4.0), where this dissertation came from. During the project experimental phase, the CRISP-DM approach was used for each require ment, and more emphasis was placed on the data processing phase, with AutoML tools being used in the modeling phase for this reason. Following the implementation of numerous scena rios, the outcomes were discussed with Somelos textile professionals, who gave supportive remarks. Through the implementation of machine learning techniques it was developed a solution capable of predicting the yield of the articles, predicting the defects in the looms that cause the machines to stop, the delivery date of certain raw materials, and the duration of the operation times. After the experimental phase, a prototype was developed adaptable to new data and allows the models to be monitored, using technologies such as Kedro, Mlflow and Grafana. As a result, it is envisaged that the prototype will help Somelos with production planning and control.This work is supported by the European Structural and Investment Funds in the FEDER component, through the Operational Competitiveness and Internationalization Programme (COMPETE 2020) [Project PPC4.0 - Production Planning Control 4.0; Funding Reference: POCI-01-0247-FEDER-069803].Cortez, PauloUniversidade do MinhoAzevedo, João Gonçalo Pinheiro2022-08-042022-08-04T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://hdl.handle.net/1822/82314por203104412info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-07-21T12:35:32Zoai:repositorium.sdum.uminho.pt:1822/82314Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T19:31:24.156958Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
dc.title.none.fl_str_mv Modelos preditivos para suporte ao planeamento de produção têxtil
title Modelos preditivos para suporte ao planeamento de produção têxtil
spellingShingle Modelos preditivos para suporte ao planeamento de produção têxtil
Azevedo, João Gonçalo Pinheiro
Machine Learning
Análises preditivas
Planeamento e controlo da produção
Previsão no setor têxtil
Predictive analytics
Production planning and control
Forecast in the textile sector
Engenharia e Tecnologia::Outras Engenharias e Tecnologias
title_short Modelos preditivos para suporte ao planeamento de produção têxtil
title_full Modelos preditivos para suporte ao planeamento de produção têxtil
title_fullStr Modelos preditivos para suporte ao planeamento de produção têxtil
title_full_unstemmed Modelos preditivos para suporte ao planeamento de produção têxtil
title_sort Modelos preditivos para suporte ao planeamento de produção têxtil
author Azevedo, João Gonçalo Pinheiro
author_facet Azevedo, João Gonçalo Pinheiro
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Cortez, Paulo
Universidade do Minho
dc.contributor.author.fl_str_mv Azevedo, João Gonçalo Pinheiro
dc.subject.por.fl_str_mv Machine Learning
Análises preditivas
Planeamento e controlo da produção
Previsão no setor têxtil
Predictive analytics
Production planning and control
Forecast in the textile sector
Engenharia e Tecnologia::Outras Engenharias e Tecnologias
topic Machine Learning
Análises preditivas
Planeamento e controlo da produção
Previsão no setor têxtil
Predictive analytics
Production planning and control
Forecast in the textile sector
Engenharia e Tecnologia::Outras Engenharias e Tecnologias
description Dissertação de mestrado integrado em Engenharia e Gestão de Sistemas de Informação
publishDate 2022
dc.date.none.fl_str_mv 2022-08-04
2022-08-04T00:00:00Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://hdl.handle.net/1822/82314
url https://hdl.handle.net/1822/82314
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv 203104412
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
instacron:RCAAP
instname_str Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
instacron_str RCAAP
institution RCAAP
reponame_str Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
collection Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
repository.name.fl_str_mv Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1799132821842821120

Registros relacionados