Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica, Florianópolis, 2016. / Made available in DSpace on 2016-12-27T03:11:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2016 / O surgimento de novas tecnologias de comunicação sem fio possibilitou o fenômeno chamado Internet Of Things. A aplicação desse conceito no ambiente de manufatura proporciona novas oportunidades relacionadas à gestão de operações na melhoria de processos, conectando objetos e computadores de forma criativa. No contexto de melhorias nas operações de manufatura, os consagrados princípios da Manufatura Enxuta (Lean Manufacturing) passam a ser cada vez mais disseminados entre os gestores de operações, reduzindo desperdícios e oferecendo benefícios generalizados aos processos analisados. Nesse contexto, o presente trabalho tem como objetivo desenvolver um sistema de monitoramento de objetos com a tecnologia RFID, dispositivos sem fio (wireless) e plug and play, para auxiliar na coleta de dados um sistema de produção, fornecendo informações de tempo e de quantidades, facilitando a execução do balanceamento de carga, do atendimento ao takt time, da avaliação de capacidade e da identificação de desperdícios no processo. O sistema proposto compreende a definição dos requisitos de projeto, o desenvolvimento de um módulo leitor RFID, de um middleware, de um banco de dados e de um software aplicativo. O sistema foi composto por micro controladores Arduino, leitores RFID e módulos de transmissão de dados sem fio Zigbee, possibilitando operação com atualizações em tempo real e com mobilidade. Por fim, o sistema foi aplicado em duas empresas dos setores automotivo e de energia, a fim de atender diferentes demandas na gestão de operações. No setor automotivo, cinco pontos de leitura foram instalados em uma célula de fabricação de yokes e os resultados mostraram que o processo não estava apto a atender o takt time definido. No setor de energia, dois pontos de leitura foram usados para analisar horas improdutivas, que compreenderam 23,4% do tempo gasto. Também verificou-se uma redução de 60% de horas-homem em comparação com o previsto em orçamento da empresa.<br> / Abstract : The appearance of new wireless communication technologies has enabled the Internet of Things phenomenon. The application of such concept in the manufacturing environment provides new opportunities related to the management of operations in improving processes, connecting objects to computers in a creative way. In the context of improving manufacturing operations, the longstanding Lean Manufacturing principles become increasingly disseminated among operation managers, reducing waste and providing significant benefits to the analyzed processes. Considering this scenario, this study aims to develop a monitoring system using RFID, wireless, and plug and play technologies in order to help data collection in a production system, providing information about time and quantities, enabling process waste identification, production according to takt time, activity balance, and production capacity assessment. The proposed system comprises the definition of design requirements and the development of a RFID reader, a middleware, a database, and a software. The system is composed by Arduino micro-controllers, RFID readers, and wireless Zigbee transmission modules, enabling operations with real-time updates and mobility. The system was applied in two companies from automotive and energy sectors, in order to answer different demands in operations management. In the company of the automotive sector, five reading points were installed in one cell that manufactures yokes, and the results show that the process is not able to reach the takt time. In the company of the energy sector, two reading points were used to analyze unproductive hours, which comprised 23.4% of the time spent. It was also verified a reduction of 60% in man-hours in comparison with what was predicted in the company's budget.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsc.br:123456789/171999 |
| Date | January 2016 |
| Creators | Aydos, Thiago Franzen |
| Contributors | Universidade Federal de Santa Catarina, Ferreira, João Carlos Espíndola |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | 120 p.| il., grafs. |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFSC, instname:Universidade Federal de Santa Catarina, instacron:UFSC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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