Previsão de séries temporais aplicado aos indicadores de performance em um processo de laminação a quente

• Autor(a) principal: Luz, Walmir Rodrigues da.
• Data de Publicação: 2023
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFBA
• Texto Completo: https://repositorio.ufba.br/handle/ri/38924
• topic: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA MECANICA::PROCESSOS DE FABRICACAO::PROCESSOS DE FABRICACAO, SELECAO ECONOMICA; Seríes Temporais; Indicador de desempenho; Laminação a quente; OEE; ARIMA; Time Series; Performance Indicator; Hot Rolling Mill; OEE; ARIMA

A medição da eficiência de uma empresa é fundamental para a tomada de decisões, influenciada pelo desempenho de seus ativos, incluindo tecnologia, capacidade industrial, quantidade de produtos e qualificação dos colaboradores. A eficiência dos sistemas produtivos frequentemente depende da produção em grande volume com pouca variedade de produtos, o que está diretamente ligado à eficiência dos processos ou gargalos. A aplicação de modelos de previsão de demanda baseados em séries temporais é uma ferramenta eficaz para obter essas informações. No entanto, até o momento, não foram encontrados estudos que aplicaram esses modelos em um processo de laminação a quente, o que levanta a oportunidade de investigação. A dissertação tem como objetivo principal desenvolver um modelo de previsão para os indicadores de desempenho em um processo de laminação a quente de não planos em uma indústria siderúrgica baseado em séries temporais. O estudo de caso demonstrou como os fatores do índice de eficiência global impactam no processo de laminação. Os resultados indicaram o modelo ARIMA (2,0,2) como o mais adequado, e suas previsões revelaram valores diários do índice de eficiência global OEE entre 0,404 e 0,993. Os resultados apontaram que o processo de Laminação L2 pode trabalhar para alcançar uma faixa de trabalho desafiadora (0,699 < OEE ≤ 0,891), com base no benchmarks da literatura técnica. A ferramenta desenvolvida pode ser valiosa para definir estratégias e direcionar tomadas de decisão a partir dos insights proporcionados por esse modelo de previsão. A pesquisa demonstrou que a aplicação de modelos de séries temporais no meio siderúrgico contribui para a gestão e estratégias de melhoria da eficiência.