Recent research discussed the development of image processing tools as a part of the quality control framework in manufacturing environments. This research could be divided into two image-based fault detection approaches: 1) MVS; and 2) MVS and control charts. Despite the intensive research in both groups, there is a disconnect between research and the actual needs on the shop-floor. This disconnect is mainly attributed to the following: • The literature for the first category has mainly focused on improving fault detection accuracy through the use of special setups without considering its impact on the manufacturing process. Therefore, many of these methods have not been utilized by industry, and these tools lack the capability of using images already present on the shop floor. • The studies presented on the second category have been mainly developed in isolation. In addition, most of these studies have focused more on introducing the concept of utilizing control charts on image data rather than tackling specific industry problems. • In this thesis, these limitations are investigated and are disseminated to the research community through two different journal papers. In the first paper, it was shown that a face-recognition tool could be successfully used to detect faults in real-time in stamped processes, where the changes in image lighting conditions and part location were allowed to emulate actual manufacturing environments. On the other hand, the second paper reviewed the literature on image-based control charts and suggested recommendations for future research. / Master of Science

A novel on-line capillary rheometer (OLR) was used to examine the shear and extensional characteristics of polyolefin melts during twin screw extrusion (TSE). Comparisons with off-line rheometry were made using a twin-bore capillary rheometer and a modular in-line slit die rheometer (ILR) provided in-line rheometry comparisons. Both capillary rheometers were controlled via PCs running dedicated software, and the extrusion line and ELR were fully instrumented allowing real-time process monitoring to be carried out by IBM compatible PCs via data acquisition hardware and software. The prototype OLR was developed by the re-design of several key features including an instrumented transfer section and capillary die block which facilitated the use of various die geometries. Shear and extensional on-line rheometry of three polyethylenes (linear and branched), and four molecular weight grades of polypropylene were examined, and a direct comparison with off-line capillary rheometry showed a good correlation. The effect of a high loading of filler on two of the polyethylenes was investigated. In-line shear stress and entry pressure measurements showed a reasonable correlation with on-line rheometry. A study of entry flows in the OLR using capillary dies approaching orifice showed non-linearities occurred at very low capillary length to diameter(L:D) ratios, and this was repeatable using off-line rheometry. Predicted zero length entry pressures (Po) were used to estimate apparent extensional viscosity using a number of standard models. Melt instability and capillary wall slip were also investigated using on-line rheometry. Melt pressure and temperature in the twin screw extruder and OLR were monitored at various process conditions to examine the ability of the OLR to condition melt during testing, and the effect of OLR testing on extrusion conditions. Pressure variation in the extruder, OLR and off-line rheometer were compared in order to quantify process noise. The effect of OLR testing on melt rheology and polymer molecular weight were examined using off-line rheometry and gel permeation chromatography(GPC).

This study is an initial attempt to investigate the possibility of substituting conventional laboratory destructive testing techniques at Sandvik's strip steel production facilities with the 3MA (Micro-magnetic Multi-parameter Microstructure and Stress Analysis) NDT (nondestructive testing) technique. The interest for the research comes from various problems with the actual destructive testing method. Sandvik manufactures thin strip steel (among other products) and controls the quality of its product by taking samples from the ends of the strip and measuring the sample's material properties in a separate laboratory. Hence, the sample preparation process is time and material consuming, and the results obtained from the laboratory measurements are not always representative of the real values along the whole length of the strip (usually several kilometers). Therefore, the present project involves the correlation between three material properties (Vickers hardness, tensile strength and carbide density) and a selection of micro-magnetic parameters measured with the 3MA-II equipment manufactured by the Fraunhofer IZFP institute. The 3MA-II system is based on four measuring techniques (harmonic analysis, magnetic Barkhausen noise, incremental permeability and Eddy current testing) and is capable of recording up to 41 micro-magnetic parameters. Samples of two different steel grades (composition) were used in the study. The results for hardness and tensile strength (average relative errors of 1.04% and 0.78%, respectively) corroborated the applicability of the 3MA technique to steel strip inspection. Thus, the implementation of this technique would lead to an improvement in the company's energy efficiency and sustainability. However, finding a good correlation between micromagnetic parameters and material properties is not always possible and, in the case of carbide density, no reliable correlation was achieved. So, further experiments are proposed for future studies regarding carbide density and other material properties.

Dans le contexte économique et compétitif actuel, ce qui permet aux entreprises de se distinguer c'est leur réactivité à fournir des produits de plus en plus complexes sen répondant à des besoins toujours plus diversifiés. Pour faire face à cette exigence de réactivité et malgré ces contraintes, les approches d'ingénierie intégrée sont apparues pour une meilleure gestion du cycle de vie des produits. Dans ce contexte la prise en compte des variabilités et leurs interdépendances a été démontrée comme étant indispensable à l'amélioration des performances (coût, risque, qualité, …). Ce travail de thèse est consacré à l'élaboration d'un plan d'inspection optimal pour : la maîtrise de ces variabilités et leurs effets sur le comportement du produit, l'usage et les fonctionnalités de celui-ci. Pour cela un cadre méthodologique pour la co-conception des activités de contrôles de conformités et celles de suivi de fabrication a été formalisé. Ce cadre permet une prise de décision opérationnelle grâce à l'utilisation des outils opérationnels et assure la satisfaction des objectifs stratégiques (réduction des coûts, amélioration de la qualité, augmentation de la productivité, …). Suite à une synthèse approfondie de la littérature relative à la planification la qualité et de l'amélioration (conjointe) de la performance, les outils AMDEC, KC flowdown, et Activity Based Costing (ABC) ont été retenus. Cependant ces outils présentent certains manques à combler et ont fait donc l'objet de certaines modifications (adaptations) pour convenir au mieux aux besoins du cadre méthodologique proposé. L'intégration d'AMDEC et de KC flowdown a abouti à un nouvel outil nommé ACDE (Analyse de la Causalité, des Défaillances, et leurs Effets). Ainsi l'adaptation d'ABC à l'estimation de coût de la qualité par « Quality-Driven ABC » a été proposée. L'application de ces derniers a été proposée dans le cadre de la planification d'inspection « au juste nécessaire ». / In the current economic and competitive environment, what distinguish the companies is their reactivity to provide increasingly complex products with increasingly diverse needs. To achieve this reactivity despite constraints, integrated engineering approachs have been emerged to better manage and organize the product life cycle. In this context, it is essential to take into account the characteristics' variations and their interdependencies to improve the performance (cost, risk, quality ...). This thesis was devoted to the generation of an optimal inspection plan including process variations monitoring and product variations control. A methodological framework for the co-conception of product control and process monitoring activities has been formalized and validated. This framework allows operational decision-making by the intervention of operational tools and ensures the satisfaction of strategic objectives (cost reduction, improved quality, increased productivity ...). FMEA, KC flowdown, and Activity Based Costing (ABC) were selected following a comprehensive literature review on quality planning and performance improvement. However, these tools present some lack to fill up and therefore are subjected to certain adaptations in order to best fit the needs of the proposed methodological framework. Integration of FMEA and KC flowdown resulted in a new tool called ACDE. As well the adaptation of ABC to estimate the cost of quality by "Quality-Driven ABC" was proposed. The application of these latter has been proposed to limit the inspection planning to “bare essentials activities.

Orientador: Paulo Roberto de Aguiar / Banca: José Alfredo Covolan Ulson / Banca: Alisson Rocha Machado / Resumo: A crescente competitividade do mercado, exigência por qualidade, padronização cada vez superior a necessidade de redução do desperdícios trazem cada vez mais a automação às indústrias. Por suas características, os processos automatizados podem ser melhorados com a utilização de métodos de controle e supervisão e, neste campo, a utilização de sensores e redes neurais artificiais têm cada vez mais destaque em pesquisa. No processo de furação, estudos relatam a aplicação bem sucedida destas técnicas na determinação do fim da vida de ferramentas, contudo, em muitas aplicações, apenas o controle do desgaste da broca não é suficiente para garantir a qualidade do produto. Diâmetro do furo usinado, rugosidade e a formação de rebarbas são alguns exemplos de importantes resultados do processo que não dependem exclusivamente da condição da ferramenta de corte, neste âmbito, estudos dedicados ao controle destas variáveis são limitados, senão inexistentes. Desta forma, este estudo foi conduzido buscando gerar uma contribuição à supervisão do processo de furação com foco na estimação do diâmetro e rugosidade do furo usinado. Utilizando um sistema multi sensores instalados em uma máquina ferramenta e corpus de prova compostos por uma liga de titânio seguida de uma liga de alumínio, registraram-se os sinais dos sensores durante o corte para variados parâmetros de usinagem. Os dados coletados serviram de entrada a uma rede neural artificial, que foi treinada com os valores de diâmetro e rugosidade medidos parte das amostras. Depois do treinamento, a rede capacitou-se a estimar os valores de diâmetro e rugosidade média a partir dos sinais coletados somados aos parâmetros de corte utilizados na concepção do furo. Os erros dos processo foram então calculados da diferença entre os valores medidos e as saídas obtidas. Os resultados demonstraram alta capacidade da rede em determinar as viariáveis desejadas / Abstract: The growing market competitiveness, product quality requirements and just in time production concept is bringing every time more automation to manufacturing industries. Productivity and quality in machining process can be improved by using monitoring and controlling methods. Along the last decades, sensors and Artificial Neural Network have been successfully utilized in many drill wear monitoring systems. However, in many industrial fields, to supervise the tool wear is not enough to assure the product qualities. Roughnessm burr formation and hole diameter are some examples of important process results does not exclusively depend on the tool condition and in this area of knowledge the number of studies is limited or inexistent. Thus, this work brings a contribution on drilling process monitoring where the target was to determine the hole diameter and roughness using a multi-sensor system and artificial neural network. The speciments used were composed by a titanium alloy and aluminum alloy plates. The sensors were installed in a machine tool and the process was accomplished using several drilling parameters. The acquired sensors data were used a input in an artificial neural network which was trained with the roughness and diameter measured in some samples. After trained, the system was qualified to output the expected variables from the input signals. To calculate the errors these output values were compared with the samples measured. The results showed efficiency of the system in determining the roughness and hole diameters as the obtained errors can be considered low or neigligible for the majority of drilling industrial application / Mestre

Gestão de conhecimento busca criar, adquirir, compartilhar e utilizar ativos de conhecimento produzidos ou dispersos na organização, de forma a garantir o controle pela organização de um importante componente de seu produto ou serviço. A engenharia de conhecimento fornece os instrumentos que permitem identificar as fontes de conhecimento, e ajuda a extrair e modelar esse conhecimento, quando de fontes humanas, de forma a utilizá-lo de forma independente das pessoas. Este trabalho apresenta um estudo de caso no desenvolvimento de um projeto de gestão de conhecimento para a área de produção de uma empresa que atua na fabricação de papel, com um modelo de processo contínuo. O modelo de produção é particularmente interessante pelo fato de sofrer permanente monitoração e eventuais ações de reparo, cujo efeito será sentido apenas no final do processo produtivo. Ações erradas ou ineficientes acarretam significativas perdas de produto, com grande impacto no ganho da empresa. O objetivo deste trabalho é a identificação dos conhecimentos envolvidos na detecção de desvios de padrão no processo produtivo e nas ações de reparo para produção de papel. A partir do estudo do processo e da identificação dos insumos de conhecimento, foi proposto um modelo da área de produção onde são mapeados os ativos de conhecimentos, os processos e agentes que utilizam esses conhecimentos. Esse modelo foi racionalizado de forma a otimizar a utilização do conhecimento e homogeneizar o processo de solução de problemas de acordo com o padrão desejado pela empresa. A Metodologia CommonKADS foi utilizada para conduzir o desenvolvimento desse modelo. Esse trabalho demonstrou que a tarefa de monitoração e reparo da linha de produção utiliza conhecimentos tácitos ou não estruturados para a solução de problemas, juntamente com o conhecimento explícito obtido através de treinamento ou orientação da organização. Como resultado, a qualidade da solução será diferente dependendo do agente responsável pela monitoração naquele momento. Através das técnicas de entrevistas, análise de protocolo, observações e repertory grid, esses conhecimentos foram explicitados e formalizados, sendo disponibilizados como normas para todos os agentes, atingindo uma desejável homogeneidade no processo produtivo que leva a diminuição do refugo de produção. A suite de modelos da organização, tarefa, comunicação e agentes de Common KADS foi avaliada como ferramenta de suporte à identificação e formalização dos insumos de conhecimento da organização. Foi proposto um modelo OM-6 a ser incluído como um modelo da organização para avaliação dos procedimentos de correção. O modelo obtido é a etapa inicial para o projeto de um sistema de conhecimento que automatize a tarefa de monitoração e reparo do processo de produção de papel. / Knowledge management aims to create, acquire, share and employ knowledge issues produced or disseminated in the organisation, in order to guarantee the full control over an important component of the organisation product and service. Knowledge engineering provides adequate tools to identify the knowledge sources and helps in extracting and modelling the knowledge, allowing to be employed in human independent way. This work presents the results of a detailed study about the development of a knowledge management project for a production area in a filter paper factory, whose production line is carry out as a continuous process. The production model is particularly interesting because the process demands continuous and permanent monitoring, but the effectiveness of the corrective actions can be perceived only in the final stage of the production process. Wrong actions cause significant amount of the product rejection with strong impact in the company returns. The goal of this study is identifying the knowledge applied by agents in detecting pattern deviation in the production process and in the repair actions during the paper production. A model of the production area, mapping knowledge issues, agents and tasks, was proposed from the acknowledgement of the process and the knowledge assets. This model was rationalised in order to improve the effectiveness of the knowledge application and guarantee an homogeneous problem-solving process, according to the company standard. The CommonKADS methodology defines the model development. This work demonstrates that, during the monitoring and repair task, the agents apply tacit unstructured knowledge, besides the explicit knowledge acquired through training into the organisation, to achieve the solution. The result will be a dependence between the agent and the quality of the production. These knowledge were made explicit and formalised through the use of interviews, protocol analysis and repertory grid, and was further shared as norms to the whole team of agents. These norms provide a desirable homogeneity in the production process leading to a reduction on the production refuse. The CommonKADS model suit – organisation, task, communication and agent models – was evaluated as a supporting tool to the identification and formalisation of organisation knowledge. An additional model, called OM-6, was proposed as an extension to the CommonKADS suit to support for valuation of the correction procedures. The obtained organization model is the first step in a knowledge system project for the automation of the monitoring and repair tasks in the paper production process.

Este texto verificou o tema de monitoramento de processos de produção de petróleo em plataformas no mar de forma a propor indicadores globais para monitoramento da funcionalidade dos equipamentos que envolvem estes processos, permitindo a antecipação da tomada de decisão sobre suas eminentes quedas de disponibilidade. Para tal, buscando conhecer as áreas envolvidas na gestão de uma plataforma de petróleo no mar, foram identificados os principais sistemas relacionados ao processo de produção de petróleo e optou-se pelo Sistema de Separação e Tratamento de Óleo para desenvolvimento e validação dos indicadores propostos. O Indicador Global de Funcionalidade Operacional (IGFO) foi desenvolvido a partir dos dados disponíveis para monitoramento dos processos de produção de petróleo, focado nas visões das principais áreas envolvidas na gestão da plataforma. Este indicador foi elaborado com objetivo de simplificar a análise dos processos, permitindo assim aferir o desempenho das ações de monitoramento de processos em plataformas de petróleo, de modo a atuar de forma antecipativa, contribuindo com a identificação e a disseminação das melhores práticas de manutenção preditiva. Neste aspecto, os indicadores na forma de normalização utilizada permitem comparações em diversos níveis, tanto em relação as plataformas dentro de uma empresa, como plataformas de empresas diferentes. Os indicadores globais propostos obtiveram resultados que permitiram avaliar a queda de funcionalidade dos equipamentos do Sistema de Separação e Tratamento de Óleo durante o período avaliado, servindo de base para identificação das causas das falhas destes equipamentos. Assim sendo, pôde-se perceber que a utilização dos indicadores globais identificados pode responder com sucesso às necessidades propostas / This text has verified the topic of monitoring production processes in offshore oil platforms in order to propose global indicators for monitoring the functionality of equipment in these processes, allowing the anticipation of making decisions about their eminent falls availability. To do this, seeking to know the areas involved in the management of an offshore oil platform, the main systems related to the process production of oil where identified and the system of Separation and Oil Treatment was chosen for the development and validation of the proposed indicators. The Global Indicator of Functionality Operation (IGFO) was developed from data available in monitoring production processes, with visions focused on the key areas involved in the management of the platform. This indicator was developed in order to simplify the analysis of processes, allowing the measurement of the stocks made in processes performance, in order to act in a preemptive way, contributing to the identification and dissemination of best practices of predictive maintenance. In this regard, the indicators used in the form of standardization allow comparisons at various levels, both for the platforms within a company, as platforms from different companies. The proposed global indicators obtained results that allows the evaluation of decrease in functionality of the equipments belong to the Separation System and Oil Treatment during the study period, providing the basis for identifying the causes of failures in these equipments. Therefore, it could be seen that the use of global indicators can successfully respond to the needs proposals.In the same context, it could be seen that the use of global indicators identified can successfully respond to the needs proposals

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:22:34Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2011-12-13Bitstream added on 2014-06-13T20:09:49Z : No. of bitstreams: 1 geronimo_tm_me_bauru.pdf: 1704386 bytes, checksum: 1a6dd612ef17da8f95f721e29761eddc (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / O monitoramento de processos de fabricação pro usinagem tem se mostrado de extrema importância nas empresas que buscam um nível de excelência em qualidade, auxiliando na melhor alocação de recursos e redução de desperdícios oriundos de peças com problemas de qualidade. Abordagens multisensoriais têm sido empregadas no monitoramento desses processos com o objetivo de utilizar os sinais no treinamento de sistemas de inteligência artificial na tarefa de indicar desvios nas ferramentas ou no produto sendo fabricado. Neste trabalho, três sistemas de inteligência artificial foram utilizados com o o objetivo de prover estimativas para o diâmetro de furos obtidos por processo de furação de precisão. Uma rede neural artificial perceptron de múltiplas camadas (RNA MLP), um sistema de inerferência adaptável neuro-fuzzy (ANFIS) e uma rede neural artificial com função de base radial (RBF) foram treinados com os dados obtidos com os sensores para estimar os diâmetros dos furos para cada material de corpo-de-prova. A definição da melhor configuração para cada sistema de inteligência artificial foi obtida através de algoritmos desenvolvidos para verificar a influência dos sinais e dos parâmetros particulares de cada sistema sobre o resultado final da estimativa. Os resultados obtidos indicam que a RNA MLP apresenta maior robutez perante a variação nos dados apresentados. O sistema ANFIS e a rede RFB mostraram que seu resultado varia acentuadamente quando há variações nos dados apresentados no treinamento, requerendo que estes sistemas sejam treinados sempre com o conjunto de dados apresentados na mesma ordem. A análise de influência dos sinais mostrou que, embora a abordagem multisensorial apresente bons resultados na rede MLP, o mesmo não se repetiu para os demais sistemas... / The supervision of manufacturing process by machining has been extremely important in companies which aim an excellence level in quality, helping on best assets allocation and waste reduction originated from pieces with quality problems. Multi-sensory approaches have been employed in the supervision of these processes aiming the use of signals in the training of artificial intelligence systems in order to indicate deviations in tools or in product being manufactured. Turning, grinding, milling and drilling have benn the target of the application of these supervision intelligence systems. In this work these artificial intelligence systems were applied in order to provide estimations for the diameters of the holes obtained by precision drilling process. A Multilayer Perceptron Neural Network (ANN MLP), and adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) and an artificial neural network with radial basis function (RBF) were trained with the data obtained from the sensors to estimate the hole diameters for each material of the test pieces. The definition of the best configuration for each artificial intelligence system was obtained through algorithms developed to verify the signals influence and particular parameters of each system concerning the final estimation result. The tests results were analyzed under three criteria: the absolute and medium errors, the system capacity of obtaining correct results for each estimation - classifying them as approved or rejected - and the error analysis regarding the necessary tolerance classes to maintain process within the limits of precision mechanics. The results obtained indicate that the ANN MLP presents higher robustness before variation in the data presented. The ANFIS system and RFB network have shown that their result vary sharply when there are data variations presented in training... (Complete abstract click electronic access below)

Este texto verificou o tema de monitoramento de processos de produção de petróleo em plataformas no mar de forma a propor indicadores globais para monitoramento da funcionalidade dos equipamentos que envolvem estes processos, permitindo a antecipação da tomada de decisão sobre suas eminentes quedas de disponibilidade. Para tal, buscando conhecer as áreas envolvidas na gestão de uma plataforma de petróleo no mar, foram identificados os principais sistemas relacionados ao processo de produção de petróleo e optou-se pelo Sistema de Separação e Tratamento de Óleo para desenvolvimento e validação dos indicadores propostos. O Indicador Global de Funcionalidade Operacional (IGFO) foi desenvolvido a partir dos dados disponíveis para monitoramento dos processos de produção de petróleo, focado nas visões das principais áreas envolvidas na gestão da plataforma. Este indicador foi elaborado com objetivo de simplificar a análise dos processos, permitindo assim aferir o desempenho das ações de monitoramento de processos em plataformas de petróleo, de modo a atuar de forma antecipativa, contribuindo com a identificação e a disseminação das melhores práticas de manutenção preditiva. Neste aspecto, os indicadores na forma de normalização utilizada permitem comparações em diversos níveis, tanto em relação as plataformas dentro de uma empresa, como plataformas de empresas diferentes. Os indicadores globais propostos obtiveram resultados que permitiram avaliar a queda de funcionalidade dos equipamentos do Sistema de Separação e Tratamento de Óleo durante o período avaliado, servindo de base para identificação das causas das falhas destes equipamentos. Assim sendo, pôde-se perceber que a utilização dos indicadores globais identificados pode responder com sucesso às necessidades propostas / This text has verified the topic of monitoring production processes in offshore oil platforms in order to propose global indicators for monitoring the functionality of equipment in these processes, allowing the anticipation of making decisions about their eminent falls availability. To do this, seeking to know the areas involved in the management of an offshore oil platform, the main systems related to the process production of oil where identified and the system of Separation and Oil Treatment was chosen for the development and validation of the proposed indicators. The Global Indicator of Functionality Operation (IGFO) was developed from data available in monitoring production processes, with visions focused on the key areas involved in the management of the platform. This indicator was developed in order to simplify the analysis of processes, allowing the measurement of the stocks made in processes performance, in order to act in a preemptive way, contributing to the identification and dissemination of best practices of predictive maintenance. In this regard, the indicators used in the form of standardization allow comparisons at various levels, both for the platforms within a company, as platforms from different companies. The proposed global indicators obtained results that allows the evaluation of decrease in functionality of the equipments belong to the Separation System and Oil Treatment during the study period, providing the basis for identifying the causes of failures in these equipments. Therefore, it could be seen that the use of global indicators can successfully respond to the needs proposals.In the same context, it could be seen that the use of global indicators identified can successfully respond to the needs proposals

Gestão de conhecimento busca criar, adquirir, compartilhar e utilizar ativos de conhecimento produzidos ou dispersos na organização, de forma a garantir o controle pela organização de um importante componente de seu produto ou serviço. A engenharia de conhecimento fornece os instrumentos que permitem identificar as fontes de conhecimento, e ajuda a extrair e modelar esse conhecimento, quando de fontes humanas, de forma a utilizá-lo de forma independente das pessoas. Este trabalho apresenta um estudo de caso no desenvolvimento de um projeto de gestão de conhecimento para a área de produção de uma empresa que atua na fabricação de papel, com um modelo de processo contínuo. O modelo de produção é particularmente interessante pelo fato de sofrer permanente monitoração e eventuais ações de reparo, cujo efeito será sentido apenas no final do processo produtivo. Ações erradas ou ineficientes acarretam significativas perdas de produto, com grande impacto no ganho da empresa. O objetivo deste trabalho é a identificação dos conhecimentos envolvidos na detecção de desvios de padrão no processo produtivo e nas ações de reparo para produção de papel. A partir do estudo do processo e da identificação dos insumos de conhecimento, foi proposto um modelo da área de produção onde são mapeados os ativos de conhecimentos, os processos e agentes que utilizam esses conhecimentos. Esse modelo foi racionalizado de forma a otimizar a utilização do conhecimento e homogeneizar o processo de solução de problemas de acordo com o padrão desejado pela empresa. A Metodologia CommonKADS foi utilizada para conduzir o desenvolvimento desse modelo. Esse trabalho demonstrou que a tarefa de monitoração e reparo da linha de produção utiliza conhecimentos tácitos ou não estruturados para a solução de problemas, juntamente com o conhecimento explícito obtido através de treinamento ou orientação da organização. Como resultado, a qualidade da solução será diferente dependendo do agente responsável pela monitoração naquele momento. Através das técnicas de entrevistas, análise de protocolo, observações e repertory grid, esses conhecimentos foram explicitados e formalizados, sendo disponibilizados como normas para todos os agentes, atingindo uma desejável homogeneidade no processo produtivo que leva a diminuição do refugo de produção. A suite de modelos da organização, tarefa, comunicação e agentes de Common KADS foi avaliada como ferramenta de suporte à identificação e formalização dos insumos de conhecimento da organização. Foi proposto um modelo OM-6 a ser incluído como um modelo da organização para avaliação dos procedimentos de correção. O modelo obtido é a etapa inicial para o projeto de um sistema de conhecimento que automatize a tarefa de monitoração e reparo do processo de produção de papel. / Knowledge management aims to create, acquire, share and employ knowledge issues produced or disseminated in the organisation, in order to guarantee the full control over an important component of the organisation product and service. Knowledge engineering provides adequate tools to identify the knowledge sources and helps in extracting and modelling the knowledge, allowing to be employed in human independent way. This work presents the results of a detailed study about the development of a knowledge management project for a production area in a filter paper factory, whose production line is carry out as a continuous process. The production model is particularly interesting because the process demands continuous and permanent monitoring, but the effectiveness of the corrective actions can be perceived only in the final stage of the production process. Wrong actions cause significant amount of the product rejection with strong impact in the company returns. The goal of this study is identifying the knowledge applied by agents in detecting pattern deviation in the production process and in the repair actions during the paper production. A model of the production area, mapping knowledge issues, agents and tasks, was proposed from the acknowledgement of the process and the knowledge assets. This model was rationalised in order to improve the effectiveness of the knowledge application and guarantee an homogeneous problem-solving process, according to the company standard. The CommonKADS methodology defines the model development. This work demonstrates that, during the monitoring and repair task, the agents apply tacit unstructured knowledge, besides the explicit knowledge acquired through training into the organisation, to achieve the solution. The result will be a dependence between the agent and the quality of the production. These knowledge were made explicit and formalised through the use of interviews, protocol analysis and repertory grid, and was further shared as norms to the whole team of agents. These norms provide a desirable homogeneity in the production process leading to a reduction on the production refuse. The CommonKADS model suit – organisation, task, communication and agent models – was evaluated as a supporting tool to the identification and formalisation of organisation knowledge. An additional model, called OM-6, was proposed as an extension to the CommonKADS suit to support for valuation of the correction procedures. The obtained organization model is the first step in a knowledge system project for the automation of the monitoring and repair tasks in the paper production process.