Plataforma de apoio à decisão para análise e solução de erros de cravamento

• Autor(a) principal: Nascimento, Bruno Miguel Marques
• Data de Publicação: 2016
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10362/19192
• topic: Cravamento; Erros; Base de dados; Monitorização; Multifilares; CFA; Domínio/Área Científica::Engenharia e Tecnologia::Engenharia Eletrotécnica, Eletrónica e Informática

De maneira a que nos dias de hoje haja competitividade tecnológica e empresarial no mundo automóvel, é necessário que se otimize cada vez mais os processos de fabrico, para que estes sejam o mais eficientes possível, reduzindo o custo de processamento e aumentando a qualidade de produção. Na presente dissertação, é realizado um estudo de qualidade e fiabilidade dos vários tipos de terminais produzidos por uma unidade de fabrico específica, com recurso a tecnologias de monitorização e deteção de erros. O objetivo é efetivamente a redução de desperdício de matéria-prima e dos custos a ela associados, nomeadamente as paragens excessivas das máquinas de processamento de cabos elétricos. Desta forma a redução dos custos de produção será mitigado eficientemente e de forma estruturada. Os diversos módulos que foram desenvolvidos tiveram por objetivo a caracterização de vários erros de cravamento de terminais numa fábrica específica, para que se pudesse verificar e documentar quais as causas e soluções para cada um dos problemas. A análise minuciosa dos dados recolhidos e a sua inserção numa base de dados, permitiu a criação de uma plataforma online onde o acesso à resolução de problemas recorrentes esteja acessível de forma rápida a todas as unidades de fabrico dentro da organização. O recurso a esta plataforma pretende reduzir o tempo de paragem das máquinas aumentado a eficiência de produção e a utilização dos recursos organizacionais de forma efetiva, sendo este o objetivo principal. As informações recolhidas serão posteriormente, inseridas num portal online. Foram também estudadas e aplicadas técnicas de inteligência computacional, nomeadamente árvores de decisão, sobre os dados recolhidos das máquinas de cravamento no sentido de tentar identificar possíveis causas para os problemas identificados.