Submitted by Fabio Sobreira Campos da Costa (fabio.sobreira@ufpe.br) on 2016-07-08T15:39:05Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) DissertacaoMestrado-LubnniaMorais.pdf: 1068810 bytes, checksum: 0fb0e8db76865a85052555adeb36a048 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-08T15:39:05Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) DissertacaoMestrado-LubnniaMorais.pdf: 1068810 bytes, checksum: 0fb0e8db76865a85052555adeb36a048 (MD5) Previous issue date: 2015-03-13 / A globalização e os avanços tecnológicos têm forçado as empresas a aumentar a produtividade e reduzir custos. Ao mesmo tempo, os clientes estão cada vez mais exigindo melhores produtos considerando atributos tangíveis (ex.: aroma, cor, sabor, textura, entre outros) e intangíveis (ex.: marca, comércio justo e responsabilidade ambiental). O café é um dos produtos agrícolas mais importantes do mercado mundial, considerado a força propulsora do desenvolvimento sócio-econômico para muitas regiões, além de ser produzido em todos os continentes. Vale ser ressaltado que o café é uma das bebidas mais consumidas no mundo, sendo a segunda maior commodity 1 negociada depois do petróleo. Para a economia brasileira, o café é uma atividade tradicional e de grande inserção no mercado internacional. É responsável pela geração de um grande número de empregos em todos os setores da economia, indo desde os setores de máquinas, equipamentos e insumos, passando pela produção no campo e pela indústria, até o setor de serviços, como logística e comércio. Atualmente o Brasil consolida a posição de maior produtor e exportador mundial de café, sendo responsável por 30% do mercado internacional de café. Logo é necessário analisar cada vez mais o processo de produção do café, a fim de aumentar a capacidade de produção do sistema, bem como reduzir simultâneamente os custos, sejam devidos à operação, manutenção, pontualidade na execução das tarefas ou ociosidade do equipamento. Tal análise quando corretamente aplicada, é capaz de evidenciar os principais pontos de gargalo, sobre os quais os gerentes de produção devem manter o foco e otimizá-los a fim de aumentar a vantagem competitiva de empresa. A avaliação do desempenho do processo de manufatura é de grande importância para detectar problemas no processo de produção (ex.: gargalos), bem como elementos para reduzir os custos, uma vez que as falhas geram custos durante o desenvolvimento, durante a produção e em serviço (B., 2008). A análise de desempenho puro de processos de fabricação assume que os processos não falham. Esta hipótese não é verdadeira, pois a maioria dos processos de fabricação podem continuar as suas operações, mesmo na presença de falhas. Logo, a realização da análise combinada de desempenho e disponibilidade, chamada performabilidade, é essencial. Este trabalho apresenta um modelo estocástico para avaliação de performabilidade e planejamento de processo do fabricação de café com o objetivo de reduzir o custo e o tempo do ciclo de produção. Um estudo de caso industrial mostra a utilidade prática dos modelos e metodologia proposta. Além disso, as estimativas obtidas a partir do modelo mostram que a abordagem proposta é de fato uma boa aproximação para as respectivas medidas obtidas a partir do processo real de fabricação do café. / Globalization and advanced manufacturing technologies have forced manufacturing firms to increase productivity while reducing costs. At the same time, customers are increasingly demanding better products considering tangible (e.g., smell, color, taste, texture, etc.) and intangible (e.g., mark, fair treading environmental responsability) attributes. Coffee is one of the most important agricultural products in the world market, considered the driving force of socio-economic development for many regions, besides being produced on every continent. Is worth be emphasized that coffee is one of the most consumed beverages in the world and is the second largest commodity traded after oil. For the Brazilian economy, the coffee is a traditional activity and of large insertion in the international market. It is responsible for generating a large number of jobs in all sectors of the economy, ranging from the sectors of machinery, equipment and supplies, through production in the field and industry to the service sector, such as logistics and trade. Currently, Brazil consolidates a position as the largest producer and exporter of coffee, accounting for 30% of the international coffee market. Therefore we analyze the coffee production process in order to increase the system’s production capacity and reduce costs simultaneously, are due to the operation, maintenance, on-time execution of tasks or idle equipment. Such analysis when properly applied, is able to show the main points of bottleneck, on which production managers must stay focused and optimize them in order to increase the competitive advantage of the company. The evaluation of the performance of the manufacturing process is very important to detect problems in the production process (ex .: bottlenecks), as well as elements to reduce costs, since faults generate costs in development, production and during service (B., 2008). The pure performance analysis of manufacturing processes assumes that the processes do not fail. This hypothesis is not true, since most manufacturing processes can continue to operate even in the presence of faults. Therefore, the performance of the combined analysis of performance and availability, call performability, is essential. This work presents a stochastic model for performability evaluation and planning of coffee manufacturing process aiming to reduce the cost and time of the production cycle. An industrial case study shows the practical usability of the proposed models and techniques. Besides, the estimates obtained from the model show that the proposed approach is indeed a good approximation to the respective measures obtained from the real coffee manufacturing process.

Submitted by Fabio Sobreira Campos da Costa (fabio.sobreira@ufpe.br) on 2016-10-31T13:02:48Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Bruno_Silva_Doutorado_Ciencia_da_Computacao_2016.pdf: 7350049 bytes, checksum: f6bc77a5446b293d932df5ac54dad560 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-10-31T13:02:48Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Bruno_Silva_Doutorado_Ciencia_da_Computacao_2016.pdf: 7350049 bytes, checksum: f6bc77a5446b293d932df5ac54dad560 (MD5) Previous issue date: 2016-02-26 / CNPq / Cloud Computing Systems (CCSs) allow the utilization of application services for users around the world. An important challenge for CCS providers is to supply a high-quality service even when there are failures, overloads, and disasters. A Service Level Agreement (SLA) is often established between providers and clients to define the availability, performance and security requirements of such services. Fines may be imposed on providers if SLA’s quality parameters are not met. A widely adopted strategy to increase CCS availability and mitigate the effects of disasters corresponds to the utilization of redundant subsystems and the adoption of geographically distributed data centers. Considering this approach, services of affected data centers can be transferred to operational data centers of the same CCS. However, the data center synchronization time increases with the distance, which may affect system performance. Additionally, resources over-provisioning may affect the service profitability, given the high costs of redundant subsystems. Therefore, an assessment that include performance, availability, possibility of disasters and data center allocation is of utmost importance for CCS projects. This work presents a framework for geographically distributed CCS evaluation that estimates metrics related to performance, availability and disaster recovery (man-made or natural disasters). The proposed framework is composed of an evaluation process, a set of models, evaluation tool, and fault injection tool. The evaluation process helps designers to represent CCS systems and obtain the desired metrics. This process adopts a formal hybrid modeling, which contemplates CCS high-level models, stochastic Petri nets (SPN) and reliability block diagrams (RBD) for representing and evaluating CCS subsystems. An evaluation tool is proposed (GeoClouds Modcs) to allow easy representation and evaluation of cloud computing systems. Finally, a fault injection tool for CCSs (Eucabomber 2.0) is presented to estimate availability metrics and validate the proposed models. Several case studies are presented and analyze survivability, performance and availability metrics considering multiple data center allocation scenarios for CCS systems. / Sistemas de Computação em Nuvem (SCNs) permitem a utilização de aplicações como serviços para usuários em todo o mundo. Um importante desafio para provedores de SCN corresponde ao fornecimento de serviços de qualidade mesmo na presença de eventuais falhas, sobrecargas e desastres. Geralmente, um acordo de nível de serviço (ANS) é estabelecido entre fornecedores e clientes para definição dos requisitos de disponibilidade, desempenho e segurança de tais serviços. Caso os parâmetros de qualidade definidos no ANS não sejam satisfeitos, multas podem ser aplicadas aos provedores. Nesse contexto, uma estratégia para aumentar a disponibilidade de SCNs e mitigar os efeitos de eventuais desastres consiste em utilizar subsistemas redundantes e adotar de centros de dados distribuídos geograficamente. Considerando-se esta abordagem, os serviços de centros de dados afetados podem ser transferidos para outros centros de dados do mesmo SCN. Contudo, o tempo de sincronização entre os diferentes centros de dados aumenta com a distância entre os mesmos, o que pode afetar a performance do sistema. Além disso, o provisionamento excessivo de recursos pode afetar a rentabilidade do serviço, dado o alto custo dos subsistemas redundantes. Portanto, uma avaliação que contemple desempenho, disponibilidade, possibilidade de desastres e alocação de centro de dados é de fundamental importância para o projeto de SCNs. Este trabalho apresenta um framework para avaliação de SCNs distribuídos geograficamente que permite a estimativa de métricas de desempenho, disponibilidade e capacidade de recuperação de desastres (naturais ou causados pelo homem). O framework é composto de um processo de avaliação, conjunto de modelos, ferramenta de avaliação e ferramenta de injeção de falhas. O processo de avaliação apresentado pode auxiliar projetistas de SCNs desde a representação do sistem de computação em nuvem até a obtenção das métricas de interesse. Este processo utiliza uma modelagem formal híbrida, que contempla modelos de SCN de alto nível, redes de Petri estocásticas (RPEs) e diagramas de bloco de confiabilidade (DBCs) para representação e avaliação de SCNs e seus subsistemas. Uma ferramenta de avaliação é proposta (GeoClouds Modcs) que permite fácil representação e avaliação de sistemas de computação em nuvem. Por fim, uma ferramenta de injeção de falhas em SCN (Eucabomber 2.0) é apresentada para estimar métricas de disponibilidade e validar os modelos propostos. Vários estudos de caso são apresentados e estes analisam a capacidade de recuperação de desastres, desempenho e disponibilidade de SCNs distribuídos geograficamente.