Use este identificador para citar ou linkar para este item:
http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/39742| Título: | Modelo teórico de otimização da gestão da qualidade por meio de análise de dados industriais simulados |
| Título(s) alternativo(s): | Theoretical model for optimizing quality management through analysis of simulated industrial data |
| Autor(es): | Bernardi Filho, Alysson Coelho, Melissa Milleo |
| Orientador(es): | Araujo, Thiago Peixoto de |
| Palavras-chave: | Preservação digital Integração de dados (Computação) Otimização estrutural Gestão da qualidade total Automação Digital preservation Data integration (Computer service) Structural optimization Total quality management Automation |
| Data do documento: | 8-Dez-2025 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Ponta Grossa |
| Citação: | BERNARDI FILHO, Alysson; COELHO, Melissa Milleo. Modelo teórico de otimização da gestão da qualidade por meio de análise de dados industriais simulados. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Química) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Ponta Grossa, 2025. |
| Resumo: | A gestão da qualidade em ambientes industriais ainda depende de registros manuais, um método que, embora tradicional, apresenta limitações estruturais relevantes. O uso de formulários em papel na contagem de peças, classificação de não conformidades e comunicação entre produção e qualidade gera erros de preenchimento, rasuras, ilegibilidade, divergências entre operadores, atrasos informacionais e perda de dados, comprometendo a rastreabilidade e reduzindo a confiabilidade das informações utilizadas para a tomada de decisão. Essas fragilidades afetam diretamente o monitoramento dos indicadores de desempenho e dificultam a padronização operacional, reforçando a necessidade de soluções digitais que garantam maior agilidade e precisão no fluxo de dados. Diante desse cenário, este trabalho desenvolveu e avaliou um modelo teórico de otimização da gestão da qualidade baseado na digitalização e integração de dados industriais, simulando sua aplicação em um processo de registro de produção. A metodologia envolveu a análise das limitações do sistema manual, a construção de um modelo digital automatizado e a comparação entre ambos por meio de indicadores de desempenho e ferramentas da qualidade como PDCA, Ishikawa, Pareto e 5 Porquês. Os resultados simulados demonstraram reduções superiores a 85% nos erros de registro, nos atrasos de comunicação e no retrabalho, além de ampliar significativamente a precisão, a padronização e a rastreabilidade das informações. A análise das causas evidenciou que os problemas estruturais do método manual estão diretamente relacionados à ausência de padronização, à dependência da interpretação individual e à falta de integração eletrônica. Com isso, conclui-se que o modelo digital proposto representa uma solução eficaz para mitigar falhas operacionais, acelerar o fluxo de informação e fortalecer a tomada de decisão baseada em dados, alinhando-se aos princípios da Indústria 4.0. O estudo demonstra que a integração e digitalização dos dados industriais constituem etapas essenciais para tornar os processos produtivos mais confiáveis, eficientes e sustentáveis. |
| Abstract: | Quality management in industrial environments still relies on manual records, a traditional method that presents significant structural limitations. The use of paper forms for part counting, nonconformity registration, and communication between production and quality leads to transcription errors, illegible records, operator variability, information delays, and data loss, compromising traceability and reducing the reliability of information used for decision-making. These shortcomings directly affect the monitoring of performance indicators and hinder operational standardization, emphasizing the need for digital solutions capable of ensuring greater agility and accuracy in data flow. In response to this scenario, this study develops and evaluates a theoretical model for optimizing quality management through the digitalization and integration of industrial data, simulating its application within a production recording process. The methodology involved analyzing the limitations of the manual system, developing an automated digital model, and comparing both approaches using performance indicators and quality tools such as PDCA, Ishikawa, Pareto, and 5 Whys. The simulated results showed reductions above 85% in registration errors, communication delays, and rework, while significantly increasing accuracy, standardization, and traceability. The root-cause analysis demonstrated that the structural issues of the manual method are directly related to the lack of standardization, dependence on individual interpretation, and absence of electronic integration. Therefore, the proposed digital model is concluded to be an effective solution for mitigating operational failures, accelerating information flow, and reinforcing data-driven decision-making, in alignment with Industry 4.0 principles. The study demonstrates that the digitalization and integration of industrial data are essential steps toward making production processes more reliable, efficient, and sustainable. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/39742 |
| Aparece nas coleções: | PG - Engenharia Química |
Arquivos associados a este item:
| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| otimizacaogestaoqualidade.pdf | 1,19 MB | Adobe PDF |  Visualizar/Abrir |
Este item está licenciada sob uma Licença Creative Commons
