Suporte a decisão na gestão da manutenção industrial: abordagem baseada em mineração de processos, simulação e métodos multi-critério
Ano de defesa: | 2020 |
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Autor(a) principal: | |
Orientador(a): | |
Banca de defesa: | , , , , |
Tipo de documento: | Tese |
Tipo de acesso: | Acesso aberto |
Idioma: | por |
Instituição de defesa: |
Pontifícia Universidade Católica do Paraná
Medianeira |
Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção e Sistemas
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Brasil
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Palavras-chave em Português: | |
Área do conhecimento CNPq: | |
Link de acesso: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/29161 |
Resumo: | Os processos de manutenção industrial (MI) no contexto da indústria 4.0 têm evoluído significativamente nos últimos anos, estando cada vez mais condicionada ao uso de tecnologias, o que facilita visão e execução das fábricas inteligentes, que não dependem apenas das pessoas para a tomada de decisões. Neste sentido a presente pesquisa contribui para a tomada de decisão na MI, o objetivo é propor um framework para a simulação de eventos discretos que permita gerar informações para o cálculo de indicadores de desempenho com o auxílio da mineração de processos. O modelo de simulação foi elaborado em CPN (Colored Petri Nets) com base nos indicadores a serem selecionados por uma equipe de manutenção de um local pré-definido. A mineração de processos foi responsável por extrair as informações necessárias para a modelagem e também por extrair as informações originadas das simulações realizadas. Para a tomada de decisão além dos valores de cada indicador também foram considerada a opinão da mesma equipe de manutenção que definiu os pesos de cada indicador por meio do método AHP (Analytic Hierarchy Process). A combinação dos dados quantitativos e qualitativos foi realizada por meio do método Promethee (Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluation), o qual ordenou os cenários simulados conforme seus desempenhos. Os resultados deste estudo mostraram que é possível chegar a uma decisão confiável, e permite aos seus executores a melhoria contínua por meio da criação e simulação de novos cenários para um determinado ambiente. |