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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/29161| Título: | Suporte a decisão na gestão da manutenção industrial: abordagem baseada em mineração de processos, simulação e métodos multi-critério |
| Título(s) alternativo(s): | Decision support in industrial maintenance management: approach based on mining processes, simulation, and multi-criteria methods |
| Autor(es): | Borges, Reginaldo |
| Orientador(es): | Santos, Eduardo Alves Portela |
| Palavras-chave: | Fábricas – Manutenção Mineração de dados (Computação) Métodos de simulação Engenharia de produção Plant maintenance Data mining Simulation methods Production engineering |
| Data do documento: | 1-Jul-2020 |
| Editor: | Pontifícia Universidade Católica do Paraná |
| Câmpus: | Medianeira |
| Citação: | BORGES, Reginaldo. Suporte a decisão na gestão da manutenção industrial: abordagem baseada em mineração de processos, simulação e métodos multi-critério. 2020. Tese (Doutorado em Engenharia de Produção e Sistemas) – Pontifícia Universidade Católica do Paraná, Curitiba, 2020. Disponível em: https://archivum.grupomarista.org.br/pergamumweb/vinculos/00009c/00009c1b.pdf. Acesso em: 26 jul. 2022. |
| 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. |
| Abstract: | Industrial maintenance (IM) processes in the context of industry 4.0 have evolved significantly in recent years, being increasingly conditioned to the use of technologies, which facilitates the vision and execution of intelligent factories, which do not depend only on people for decision-making decisions. In this sense, this research contributes to decision making in industrial maintenance, the objective is to propose a framework for the simulation of discrete events that allows generating information for the calculation of performance indicators with the aid of process mining. The simulation model was developed in CPN (Colored Petri Nets) based on the indicators to be selected by a maintenance team from a predefined location. Process mining will be responsible for extracting the information needed for modeling and also extracting information from the simulations to be performed. For decision making in addition to the values of each indicator, the opinion of the same maintenance team that defined the weights of each indicator through the AHP method (Analytic Hierarchy Process) will also be considered. The combination of the quantitative and qualitative data was made using the Promethee method (Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluation), which ordered the simulated scenarios according to their performance. The results of this study showed that it is possible to reach a reliable decision, and it allows its executors to continuously improve, by creating and simulating new scenarios for a given environment. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/29161 |
| Aparece nas coleções: | PCS - Teses |
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