Dissertação (Mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. / Made available in DSpace on 2012-10-17T05:53:29Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2016-01-08T23:21:07Z : No. of bitstreams: 1 138066.pdf: 3234506 bytes, checksum: 2cd7a621940b158a759e8060e33c5c1c (MD5)

Dissertação (Mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. / Made available in DSpace on 2012-10-17T06:17:26Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2016-01-09T00:47:06Z : No. of bitstreams: 1 144475.pdf: 3940613 bytes, checksum: b2cd0d3dc21eed3c871683c4cafb0401 (MD5)

Dissertação (Mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. / Made available in DSpace on 2012-10-17T06:43:40Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2016-01-08T23:16:29Z : No. of bitstreams: 1 139880.pdf: 8172901 bytes, checksum: 9bc67a5827c91f90cec3a2d1a271f419 (MD5)

Dissertação (Mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. / Made available in DSpace on 2012-10-17T07:14:12Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2016-01-08T23:54:06Z : No. of bitstreams: 1 137859.pdf: 1676640 bytes, checksum: ed805d2e86fe13b978f0040e6d1b01d5 (MD5)

Dissertação (Mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Sócio-Econômico. / Made available in DSpace on 2012-10-17T08:01:38Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2016-01-08T23:05:17Z : No. of bitstreams: 1 145057.pdf: 4185291 bytes, checksum: 204d30d41de9ca28d96660d747d0c387 (MD5)

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnologico / Made available in DSpace on 2012-10-17T09:47:55Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2016-01-09T01:09:29Z : No. of bitstreams: 1 149230.pdf: 4482109 bytes, checksum: c5f854c56d90bdb14936b9d018318530 (MD5)

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica, Florianópolis, 2009 / Made available in DSpace on 2012-10-24T13:31:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 269972.pdf: 4788289 bytes, checksum: 11effa89b38cb44c42dff1c7780de941 (MD5) / As demandas dos clientes e o curto ciclo de vida dos produtos estão obrigando os sistemas produtivos a se deslocarem em a direção a uma grande variedade de produtos com tamanho de lotes pequenos. Em conseqüência, a produção em pequenos lotes está sendo praticada por um número cada vez maior de empresas. Atingir a qualidade desejada na produção em pequenos lotes é um grande desafio, pois é essencial atuar de forma preventiva, flexível e dinâmica. No entanto, é constatado que a maioria das empresas não está preparada para a produção em pequenos lotes. Muitos dos problemas da qualidade ainda são enfrentados na base da intuição, do bom senso ou da coragem, o que torna este tipo de produção repleta de riscos e incertezas. Esses são sinais que dão mostras da necessidade de desenvolver novas idéias, métodos e ferramentas, a fim de responder mais adequadamente a realidade dessas empresas. Este trabalho propõe uma solução integrada, estruturada na forma de um modelo conceitual, para dar suporte ao gerenciamento da qualidade na produção em pequenos lotes, com o intuito de atuar nos problemas de qualidade típicos da produção em pequenos lotes. O propósito geral desse trabalho foi integrar os métodos de engenharia da qualidade a uma base de conhecimento contendo informações sobre o produto e o processo, utilizando recursos da Inteligência Artificial. O modelo proposto, nomeado de SI2PL (Sistema Integrado para Produção em Pequenos Lotes), deriva em uma ferramenta computacional capaz de armazenar e tornar rapidamente acessíveis aos diferentes níveis organizacionais da empresa informações sobre a qualidade do produto e o desempenho dos processos. Além disso, esta ferramenta agrega Sistemas Especialistas para interagir no planejamento e controle da qualidade dos processos. Os resultados obtidos com a implantação real em duas empresas de seguimentos industriais distintos apontaram que o SI2PL melhorou o sistema de garantia da qualidade, auxiliou na solução dos problemas da qualidade e incentivou a melhoria continua da qualidade. Quanto à adequação de sua estrutura e os propósitos estabelecidos, o modelo do SI2PL mostrou ser totalmente viável e suficientemente flexível. / The client's demands and short product life cycles are forcing productive systems to move towards high product diversity and small lots. Consequently, the small lot production practice has grown in many companies. It is a big challenge to reach desired quality in small lot production, since it is essential to act preventively, flexibly, and dynamically. Nevertheless, it is proved that most companies are not prepared for small lot production. Many quality problems in small lot production are still confronted by means of intuition, common sense, or courage, which makes small lot production replete with risks and uncertainties. These signals show the need for the development of new ideas, methods, and tools, in order to answer more suitably the reality of these companies. This work proposes an integrated solution, structured in the form of a conceptual model, to provide support for quality management in small lot production, in order to act upon the problems of quality, typical of small lot production. The general aim of this work was to integrate quality engineer methods with a knowledge base, containing information about product and process, and to apply the resources of Artificial Intelligence. The proposed model, denominated SI2PL (Integrated System for Small Lot Production, in Portuguese), generates a computational tool capable of storing and allowing accessibility, to different levels of the organization, information about product quality and process performance. In addition, this tool aggregates Expert Systems to interact in quality planning and control. The outputs obtained from the actual implementation in two companies of different industrial segments indicated that the SI2PL improved the system of quality assurance, assisted in solving quality problems and encouraged continuous improvement. In relation to its structure, and purposes established, the SI2PL model showed to be fully viable and sufficiently flexible.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-graduação em Engenharia e Gestão do Conhecimento, Florianópolis, 2011 / Made available in DSpace on 2012-10-25T21:31:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 297536.pdf: 37703847 bytes, checksum: 5f5ae926338132c756df117fb86d8f60 (MD5) / A massificação dos aplicativos colaborativos como meio de comunicação, pesquisa e comparação de informações, dentre outros, tem acelerado sensivelmente a aquisição, disseminação e, especialmente, o compartilhamento de informações e conhecimentos entre indivíduos. Desta forma, compreender os aspectos que influenciam este processo é crucial para o sucesso de um software que se baseia na contribuição das pessoas. Nesta pesquisa, dentre os diversos fatores analisados, identificou-se que a usabilidade e as características dos indivíduos são determinantes para avaliar o compartilhamento de conhecimento em um sistema baseado em conhecimento, neste caso, o software social PreçoPúblico. Optou-se por utilizar questionário com 23 itens como instrumento de avaliação que, baseado em outros dois já existentes, foi remodelado e validado por meio de pré-testes e técnica estatística. Sendo 19 perguntas fechadas (medidas categóricas) e 4 abertas (descritivas), estas últimas em busca da obtenção de informações adicionais àquelas disponíveis nas alternativas da escala de respostas categóricas. Aplicado o questionário, os resultados demonstraram que os usuários têm predisposição em compartilhar seus conhecimentos e informações sobre preços de produtos no software. Ainda, comprovou-se que o sistema possui alto grau de usabilidade, apesar de algumas dificuldades encontradas pela maioria dos respondentes decorrentes do fato de se tratar do primeiro acesso deles ao sistema. Os comentários coletados nas questões abertas sugerem o aprimoramento do sistema, levantam dúvidas quanto às regras de negócio, além de relatarem pequenos erros que ainda não haviam sido percebidos até então pelos usuários.

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnoclógico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia e Gestão do Conhecimento, Florianópolis, 2011 / Made available in DSpace on 2012-10-26T02:18:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1 291202.pdf: 3560093 bytes, checksum: 1e93553e9e5487da1fb06fac1d00bea2 (MD5) / A Engenharia do Conhecimento provê métodos que possibilitam o entendimento das estruturas e processos utilizados por especialistas, no intuito de criar uma melhor integração da tecnologia da informação em suporte ao trabalho intelectual. Um dos principais processos da Engenharia do Conhecimento é a aquisição de conhecimento, que consiste em extrair o conhecimento necessário a partir de suas diversas fontes, de modo a poder codificá-lo e reutilizá-lo. O conhecimento representado na forma de melhores práticas constitui-se no encapsulamento de experiências que, quando repetidas, levam a alcançar resultados semelhantes. Nesse sentido, os Modelos de Capacidade/ Maturidade de Processo de Software (SPCMMs) são frameworks de melhores práticas de desenvolvimento de software e têm sido customizados para atender as necessidades específicas de qualidade de cada domínio de desenvolvimento de software. Neste sentido, esta tese apresenta um método de aquisição de conhecimento para customização de SPCMMs para domínios específicos, desenvolvido com base nas experiências de desenvolvimento de SPCMMs relatadas na literatura, nos processos e técnicas de aquisição de conhecimento, processos de desenvolvimento de normas de qualidade e em frameworks de desenvolvimento de modelos de qualidade de processo. O método é avaliado por especialistas e utilizado na customização de dois SPCMMs. Os resultados observados revelam primeiros indícios de que o método é adequado e aplicável à aquisição de conhecimento para a customização de SPCMMs. O método desenvolvido contribui para a Engenharia do Conhecimento na pesquisa atual em aquisição do conhecimento a partir de fontes não estruturadas e na área de aplicação em Engenharia de Software fornecendo um suporte sistemático para a customização de SPCMMs.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica / Made available in DSpace on 2012-10-23T06:13:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 243823.pdf: 1353828 bytes, checksum: 5ff5a50811bfd7766fe12b7cd89e8006 (MD5) / A alta demanda operacional de turbomáquinas devido ao seu papel motor, seja na geração de energia, transporte de fluidos ou aeronáutica, torna esse tipo de equipamento crítico dos pontos de vista funcional, econômico e, mais recentemente, ambiental. A manutenção, como atividade fundamental do período de vida útil de qualquer equipamento mecânico, elétrico ou eletrônico, é o foco deste trabalho. A adequação dessa atividade, no caso das turbomáquinas e de seus subsistemas auxiliares, à política da manutenção centrada na confiabilidade em geral e à aplicação da manutenção baseada na condição, também conhecida como manutenção preditiva, em específico, é a abordagem principal proposta na implementação de um protótipo de sistema especialista para o apoio à tomada de decisão de manutenção de compressores centrífugos aplicados ao transporte de gás natural. Ferramentas como FMEA e shells, e técnicas de representação de conhecimento de inteligência artificial como ontologias, redes semânticas e regras de produção são apresentadas e utilizadas como ponto de partida para o desenvolvimento de um sistema baseado em conhecimento visando o diagnóstico e o prognóstico de falhas em turbomáquinas por meio do monitoramento on-line da condição e da performance termodinâmica do ponto de operação. O protótipo implementado não chegou a tal nível de desenvolvimento, mas é capaz de demonstrar a aplicabilidade dos métodos expostos e a viabilidade da abordagem proposta para o problema da manutenção de turbomáquinas.