This study was conducted in a metallurgical company, a manufacturer of products with a production process with high precision equipment requiring effective maintenance to maintain the quality of the production process. The aim was the implementation of a maintenance management model based on Total Productive Maintenance - TPM in a production line of the company. To reach the proposed objective, we conducted an applied research, quantitative technique with the use of case study. Has been proposed the model for conducting the activities, emphasizing the training activities of the teams involved in the implementation, collection and analysis of indicators of industrial performance a year before the implementation of TPM. The development followed the timetable of activities and after application of the model of maintenance management, the results of these performance indicators were collected again. We observed that after the implementation of TPM, the indicators of industrial performance improvement and discussed incorporated positive trends for the following periods. Thus, it is concluded that the TPM assists in improving industrial performance and competitiveness of the production line studied. / Este trabalho foi realizado em uma empresa metal-mecânica, fabricante de produtos que apresentam um processo de produção com equipamentos de alta precisão e que necessitam de manutenção eficaz para manter a qualidade do processo produtivo. O objetivo foi a implantação de um modelo de gestão da manutenção baseado na Manutenção Produtiva Total TPM em uma linha de produção da empresa. Para atingir o objetivo proposto, foi realizada uma pesquisa aplicada, de natureza quantitativa com a utilização da técnica de estudo de caso. Foi proposto um modelo de condução das atividades, salientando as atividades de capacitação das equipes envolvidas na implantação, a coleta e análise dos indicadores de desempenho industrial de um ano antes do início da implantação da TPM. O desenvolvimento das atividades seguiu o cronograma e após a aplicação do modelo de gestão da manutenção, os resultados dos mesmos indicadores de desempenho foram coletados novamente. Observou-se que após a implantação da TPM, os indicadores de desempenho industrial analisados apresentaram melhoria e tendências positivas para os períodos seguintes. Assim, conclui-se que a TPM auxilia na melhoria do desempenho industrial e da competitividade da linha de produção estudada.

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:53:32Z (GMT). No. of bitstreams: 1 KODA_Carlos_2013.pdf: 1506195 bytes, checksum: 5079eec95e7f3cc5d10bf1ac851ce798 (MD5) Previous issue date: 2013-09-03 / Financiadora de Estudos e Projetos / This research is based on the concepts of the social structure theory by Pierre Bourdieu and total production management, which pretends to analyze the process of social reproduction during the application of the OEE (Overall Equipment Effectiveness) in a cable manufacturing company following the action research steps. The results shows how the process of social reproduction occurs and the impact of the OEE data, including specific information about the inside rules and the strategies of the involved agents to maintain or look for a new position in the organization. The other part of the results shows how the opportunities of improvements have been identified and the increase of the OEE at the extruder process as a consequence of the execution of the action plan, which is based on the information provided from this tool. / Esta pesquisa, elaborada a partir dos conceitos da teoria estruturalista construtivista social de Pierre Bourdieu e da manutenção produtiva total, tem como objeto o estudo do processo de reprodução social mediante a aplicação do OEE (Overall Equipment Effectiveness) em uma empresa de cabos de telecomunicações. O estudo consiste em analisar a dinâmica organizacional no processo de implementação e utilização de uma ferramenta de medição de eficiência na fábrica de cabos ópticos por meio da pesquisa-ação. Os resultados mostram como ocorrem as relações de reprodução social e o impacto da utilização do OEE, incluindo as regras de conduta internas e as estratégias dos agentes para manter ou melhorar a sua posição no ambiente investigado. A outra parte da pesquisa mostra como foram identificadas oportunidades de melhoria e o aumento do OEE do processo investigado.

Diante de um crescimento econômico, as empresas de maneira geral e, em particular, a indústria de manufatura, acabam procurando um meio de eliminar perdas que estão em evidência e outras que não estão tão expostas, para assim maximizar seus lucros. Este trabalho mostra uma programação de produção otimizada, de modo a aumentar a disponibilidade de um equipamento responsável em manufaturar mais de um modelo de produto. Com exigências cada vez maiores, os consumidores obrigam a indústria a variar seu mix de produção de modo a não poder mais possuir equipamentos dedicados para cada tipo de modelo produzido. Com isso, exige-se cada vez mais o uso de abordagens de pesquisa operacional para poder montar um cronograma de produção de forma mais rápida e assertiva. Não se pode deixar de considerar a influência da disponibilidade do equipamento para o bom andamento da programação da produção. Alinhado a isto ao avaliar as maiores perdas de um equipamento, verifica-se a necessidade de se reduzir seu tempo de set-up. Para que isto seja possível, é sugerida a aplicação da metodologia SMED, a qual foi criada dentro do sistema Lean Manufacturing, mais especificamente do sistema TPM. Do ponto de vista da otimização, o problema proposto é desafiador, já que há múltiplos processadores idênticos, em paralelo e o set-up entre os produtos é dependente da sequência de produção. Assim, cabe ao sistema proposto definir quanto da demanda total de cada produto será produzida em cada um dos processadores, visando a minimização do tempo total de set-up. Ou seja, os lotes de produção não têm tamanho fixo. Foi proposta uma abordagem híbrida usando regras de despacho (heurísticas) para a solução do problema proposto, com resultados satisfatórios. / Due to economic growth, companies in general – but particularly manufacturing industries - end up looking for a way to eliminate losses that are evident and others that are not so easy to identify so as to maximize profits. This project seeks for an optimal production schedule to increase the availability of a device responsible for manufacturing more than one product. With increased demands from customers, industry is compelled to vary its production mix so that it can not have equipment dedicated to each produced model type. Thus, the use of operational research approaches is more and more required to be able to set up a production schedule in a faster and assertive way. One can not stop considering the influence of equipment availability for a smoother production scheduling. Aligned with this, when evaluating the major losses at the equipment, there is a need to reduce the set-up time. To make this possible, it is suggested the implementation of the SMED methodology, which was created within Lean Manufacturing - more specifically, by TPM system. From the perspective of optimization, the proposed problem is challenging since there are multiple identical parallel processors with sequence dependent set-ups. Thus, it is up to the proposed system to define how much of the total demand for each product will be produced in each of the processors in order to minimize the total set-up time. In other words, production lots have no fixed size. It was proposed a hybrid approach using dispatch rules (heuristics) for the solution of the proposed problem that have presented satisfactory results.

Submitted by Cleide Dantas (cleidedantas@ufpa.br) on 2014-11-12T13:52:15Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 22974 bytes, checksum: 99c771d9f0b9c46790009b9874d49253 (MD5) Dissertacao_ManutencaoPlanejadaReducao.pdf: 4879881 bytes, checksum: f01efb76fdf4a19f369a85221064ed47 (MD5) / Approved for entry into archive by Ana Rosa Silva (arosa@ufpa.br) on 2014-11-12T16:14:07Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 22974 bytes, checksum: 99c771d9f0b9c46790009b9874d49253 (MD5) Dissertacao_ManutencaoPlanejadaReducao.pdf: 4879881 bytes, checksum: f01efb76fdf4a19f369a85221064ed47 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-11-12T16:14:07Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 22974 bytes, checksum: 99c771d9f0b9c46790009b9874d49253 (MD5) Dissertacao_ManutencaoPlanejadaReducao.pdf: 4879881 bytes, checksum: f01efb76fdf4a19f369a85221064ed47 (MD5) Previous issue date: 2013 / A preocupação com as rotinas de manutenção normalmente está relacionada à falha de um processo ou equipamento (manutenção corretiva). O controle sistemático da manutenção e operação dos ativos é considerado um alto ponto de redução de custos e aumento da disponibilidade operacional para o planejamento estratégico. Como resultado, tem-se na área de manutenção, uma grande quantidade de métodos, software, modelos e ferramentas de gestão disponíveis. Dentre eles, dois métodos se destacam: o RCM (Reliability Centered Maintenance ou Manutenção Centrada em Confiabilidade), de origem norte-americana, e o TPM (Total Productive Maintenance ou Manutenção Produtiva Total), de origem japonesa. Desta forma, o objetivo principal deste trabalho é estudar a sistemática do planejamento estratégico e da manutenção planejada para a redução de falhas e defeitos que ocorrem em equipamentos, a partir das metodologias propostas pelos principais autores da área de planejamento estratégico e manutenção, com o intuito de propor melhorias na utilização desta ferramenta. Com base no referencial teórico (Amendola, Berndt, Coimbra, Certo, Copser, Nakajima, Mendes, Moreira, Moubray, Oliveira, Kaplan entre outros) estudado, foi possível iniciar a compreensão do planejamento da gestão da manutenção planejada da Usina Hidrelétrica de Tucuruí e suas práticas de desempenho em relação às práticas de referência e dos principais indicadores estratégicos destacados por esses autores. Esta pesquisa possibilitou avaliar que o atual procedimento adotado em Tucuruí está alinhado com todos os pensadores estudados, bastando apenas à melhor disseminação de todos os conceitos entre todos os níveis hieraquicos de planejamento e execução. / The concern with routine maintenance is usually related to a failure of process or equipment (corrective maintenance). The systematic control of maintenance and operation of machinery and equipment is considered a high point for reducing costs and increasing operational readiness for strategic planning. As a result, it has been in service area, a large number of methods, software models and management tools available. Among them, two methods stand out: the RCM (Reliability Centered Maintenance and Reliability Centered Maintenance) of U.S. origin, and TPM (Total Productive Maintenance and Total Productive Maintenance), of Japanese origin. Thus, the main objective of this work is the systematic study of strategic planning and planned maintenance to reduce failures and defects that occur in equipment from the proposed methodologies by leading authors in the area of strategic planning and maintenance, in order to propose improvements in the use of this tool. Based on the theoretical (Amendola, Berndt, Coimbra, Right, Coser, Nakajima, Mendes Moreira, Moubray, Oliveira, Kaplan and others) studied, could begin to understand the planning of the management of planned maintenance of the Tucuruí Hydroelectric Plant and their practices in relation to the performance practices of reference and key strategic indicators highlighted by these authors. This research allowed to evaluate the current procedure adopted at Tucuruí is aligned with all the thinkers studied by simply spreading the best of all concepts hieraquics between all levels of planning and execution.

Submitted by camilla martins (camillasmmartins@gmail.com) on 2017-03-28T14:55:37Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_AvaliacaoImplementacaoSistema.pdf: 3338928 bytes, checksum: 331e591b8f832b2b9e24e2d7b6f2b905 (MD5) / Approved for entry into archive by Edisangela Bastos (edisangela@ufpa.br) on 2017-03-29T12:01:07Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_AvaliacaoImplementacaoSistema.pdf: 3338928 bytes, checksum: 331e591b8f832b2b9e24e2d7b6f2b905 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-03-29T12:01:07Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_AvaliacaoImplementacaoSistema.pdf: 3338928 bytes, checksum: 331e591b8f832b2b9e24e2d7b6f2b905 (MD5) Previous issue date: 2015-10-30 / Como o mercado de energia elétrica está cada vez mais competitivo, a automação da manutenção tem se tornado uma necessidade intrínseca para aumentar a eficiência global, do ponto de vista econômico, de usinas hidrelétricas. Esta dissertação de mestrado apresenta uma avaliação da implementação de um sistema de manutenção preditiva de máquinas elétricas (SIMME) em unidades geradoras da UHE-Balbina, localizada no estado do Amazonas, Brasil. O sistema foi implantado para detectar falhas ou defeitos como base na condição operacional das unidades geradoras da usina hídrica. Além disso, o sistema sugere a intervenção da manutenção e ações de emergências quando necessárias. Os resultados mostram que a implementação do sistema SIMME melhorou o desempenho econômico da usina hidrelétrica. / As the development of the electrical power market, the maintenance automation has become an intrinsic need to increase the overall economic efficiency of hydropower plants. This dissertation presents an assessment of the implementation of a predictive maintenance system of electrical machines (SIMME) on Balbina hydroelectric power plant in Amazonas, Brazil. The system was elaborated to predict defects, failures or bad operational states of machines of the hydroelectric plant and suggest maintenance intervention and operational emergency actions. The results show that the SIMME improved the economic performance of the hydropower plant.

Os recentes avanços na manufatura inteligente abrem oportunidades na área do suporte industrial, especificamente na manutenção e gestão de ativos físicos. Essa tendência permite que os dados coletados das máquinas, quando estão em pleno funcionamento, possam interagir com computadores, (ciberespaço), através de uma rede de comunicação formando assim o conceito de Sistemas Ciberfísicos (CPS – do inglês Cyber-Physical Systems). Além disso, os rápidos avanços da tecnologia de informação e comunicação proporcionam ferramentas para que essa interação possa analisar os dados, de forma cada vez mais rápida, autônoma, ubíqua e em tempo real, oferecendo informações que auxiliam aos humanos na tomada de decisões mais eficazes. Nesse contexto, o Prognóstico e Gestão da Saúde de máquinas (PHM – do inglês Prognostics Health and Management) é indicado como uma aplicação promissora da manufatura inteligente dentro do contexto de CPS. Atualmente as propostas de PHM encontradas na literatura cientifica são aplicadas a casos específicos e sem uma padronização da sua implementação, impedindo que tais abordagens possam ser replicadas em diferentes cenários da manufatura. Assim, o presente trabalho propõe a construção de um modelo ontológico para auxiliar na implementação do PHM em diversos cenários de manufatura, a ser aproveitada futuramente por ferramentas de softwares com foco em manufatura inteligente, padronizando seus conceitos, termos, e a forma de coleta e tratamento de dados. A abordagem metodológica DSR (do inglês Design Science Research) é usada para guiar o desenvolvimento da pesquisa. A construção deste modelo ontológico, que integra tanto os dados coletados quanto as informações necessárias para a tomada de decisões, possibilita o controle da estimativa de uma falha antes dela ocorrer de uma forma mais autônoma. Os principais resultados do modelo ontológico construído são: uma ontologia flexível capaz de ser usada em vários tipos de máquinas mecânicas de diversos tipos de manufatura; a possibilidade de armazenar o conhecimento contido em normas internacionais, históricos de atividades das máquinas, e arquiteturas consolidadas no contexto do PHM, permitindo a constante atualização de dados dependendo de particularidades que cada processo produtivo pode conter, e finalmente, usando a linguagem SPARQL entrega-se informações que podem ser usadas para tomada de decisões em intervenções oportunas de manutenção nos equipamentos de uma indústria real. O modelo é demonstrado considerando o caso de uma bomba centrífuga que comprovou sua fidelidade, integridade, nível de detalhe, robustez e consistência, fornecendo informações anteriormente alimentadas por dados reais obtidos em empresas próximas. / Recent advances in smart manufacturing open up opportunities in industrial support, specifically in maintenance and physical asset management. This trend allows data collected from machines, when are in full operation, to interact with cyberspace computers through a communication network, thus forming the concept of cyber-physical systems (CPS). Besides, rapid advances in information and communications technologies provide tools for analysing data, in an increasingly rapid, autonomously, ubiquitous and in real time way, providing information that assists humans in making better decisions. In this sense, Prognostics and Health Management (PHM) of machines, is indicated as a promising application of Smart Manufacturing in the CPS contexto. Currently the PHM proposals found in the scientific literature are applied to specific cases and without a standardization of their implementation, preventing such approaches from being replicated in different manufacturing scenarios. Thus, the present work proposes the construction of an ontological model to assist in the implementation of the PHM in several manufacturing scenarios, to be harnessed in the future by software tools focused on intelligent manufacturing, standardizing their concepts, terms, and the form of data collection and processing. The DSR (Design Science Research) methodological approach is used to guide the development of the research. The construction of this ontological model, which integrates both the collected data and the necessary information for the decision making, allows the control of the estimate of a failure before it occurs in a more autonomous way. The main results of the ontological model are: a flexible ontology capable of being used on several types of mechanical machines of various types of manufacturing; the possibility of storing the knowledge contained in international standards, machine history of activities, and consolidated architectures in the context of the PHM, allows the constant updating of data depending on particularities that each productive process can contain, and finally, using the SPARQL language, it is given information that can be used for decisionmaking in timely maintenance interventions in the equipment of a real industry. The model is demonstrated considering the case of a centrifugal pump that proved its fidelity, integrity, level of detail, robustness and consistency, providing information previously fed by real data obtained in nearby companies.

Os recentes avanços na manufatura inteligente abrem oportunidades na área do suporte industrial, especificamente na manutenção e gestão de ativos físicos. Essa tendência permite que os dados coletados das máquinas, quando estão em pleno funcionamento, possam interagir com computadores, (ciberespaço), através de uma rede de comunicação formando assim o conceito de Sistemas Ciberfísicos (CPS – do inglês Cyber-Physical Systems). Além disso, os rápidos avanços da tecnologia de informação e comunicação proporcionam ferramentas para que essa interação possa analisar os dados, de forma cada vez mais rápida, autônoma, ubíqua e em tempo real, oferecendo informações que auxiliam aos humanos na tomada de decisões mais eficazes. Nesse contexto, o Prognóstico e Gestão da Saúde de máquinas (PHM – do inglês Prognostics Health and Management) é indicado como uma aplicação promissora da manufatura inteligente dentro do contexto de CPS. Atualmente as propostas de PHM encontradas na literatura cientifica são aplicadas a casos específicos e sem uma padronização da sua implementação, impedindo que tais abordagens possam ser replicadas em diferentes cenários da manufatura. Assim, o presente trabalho propõe a construção de um modelo ontológico para auxiliar na implementação do PHM em diversos cenários de manufatura, a ser aproveitada futuramente por ferramentas de softwares com foco em manufatura inteligente, padronizando seus conceitos, termos, e a forma de coleta e tratamento de dados. A abordagem metodológica DSR (do inglês Design Science Research) é usada para guiar o desenvolvimento da pesquisa. A construção deste modelo ontológico, que integra tanto os dados coletados quanto as informações necessárias para a tomada de decisões, possibilita o controle da estimativa de uma falha antes dela ocorrer de uma forma mais autônoma. Os principais resultados do modelo ontológico construído são: uma ontologia flexível capaz de ser usada em vários tipos de máquinas mecânicas de diversos tipos de manufatura; a possibilidade de armazenar o conhecimento contido em normas internacionais, históricos de atividades das máquinas, e arquiteturas consolidadas no contexto do PHM, permitindo a constante atualização de dados dependendo de particularidades que cada processo produtivo pode conter, e finalmente, usando a linguagem SPARQL entrega-se informações que podem ser usadas para tomada de decisões em intervenções oportunas de manutenção nos equipamentos de uma indústria real. O modelo é demonstrado considerando o caso de uma bomba centrífuga que comprovou sua fidelidade, integridade, nível de detalhe, robustez e consistência, fornecendo informações anteriormente alimentadas por dados reais obtidos em empresas próximas. / Recent advances in smart manufacturing open up opportunities in industrial support, specifically in maintenance and physical asset management. This trend allows data collected from machines, when are in full operation, to interact with cyberspace computers through a communication network, thus forming the concept of cyber-physical systems (CPS). Besides, rapid advances in information and communications technologies provide tools for analysing data, in an increasingly rapid, autonomously, ubiquitous and in real time way, providing information that assists humans in making better decisions. In this sense, Prognostics and Health Management (PHM) of machines, is indicated as a promising application of Smart Manufacturing in the CPS contexto. Currently the PHM proposals found in the scientific literature are applied to specific cases and without a standardization of their implementation, preventing such approaches from being replicated in different manufacturing scenarios. Thus, the present work proposes the construction of an ontological model to assist in the implementation of the PHM in several manufacturing scenarios, to be harnessed in the future by software tools focused on intelligent manufacturing, standardizing their concepts, terms, and the form of data collection and processing. The DSR (Design Science Research) methodological approach is used to guide the development of the research. The construction of this ontological model, which integrates both the collected data and the necessary information for the decision making, allows the control of the estimate of a failure before it occurs in a more autonomous way. The main results of the ontological model are: a flexible ontology capable of being used on several types of mechanical machines of various types of manufacturing; the possibility of storing the knowledge contained in international standards, machine history of activities, and consolidated architectures in the context of the PHM, allows the constant updating of data depending on particularities that each productive process can contain, and finally, using the SPARQL language, it is given information that can be used for decisionmaking in timely maintenance interventions in the equipment of a real industry. The model is demonstrated considering the case of a centrifugal pump that proved its fidelity, integrity, level of detail, robustness and consistency, providing information previously fed by real data obtained in nearby companies.