Engenharia de Produção
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Trabalho de Conclusão de Curso Ferramenta de manufatura digital aplicada em uma pequena empresa produtora de escovas industriais(2020-12-07) Silva, Bruno Tadeu Kahil; Zuccato, Giulia Heiffig; Valle, Leonardo Hespanhole; Cendón, Pedro Duque EstradaA partir da quarta revolução industrial, ferramentas como computação em nuvem e internet das coisas fomentam a integração das máquinas, viabilizando uma nova era produtiva. Nesse âmbito, surgem as fábricas inteligentes, apoiadas pelas ferramentas da manufatura digital. O presente trabalho tem como objetivo avaliar o desempenho da Abrasfer, uma pequena empresa, frente à aplicação da simulação computacional, além de reforçar a importância do uso dessas ferramentas, a fim de apoiar micro e pequenas empresas em situações similares. O objeto de estudo da pesquisa, localizada em Arujá, atua no segmento de escovas industriais. O propósito desta pesquisa é exploratório, com natureza quantitativa. A partir da realização do trabalho de campo, definiu-se por estudar, somente, a linha de escovas circulares onduladas. Para modelar um cenário base que retrate com precisão a realidade atual da empresa, fez-se imperativo a criação de um fluxograma, que embasa a cronometragem de tempos. Outros dados de entrada também foram apurados, uma vez que a companhia não possuía uma documentação formal dos mesmos. Assim, a simulação computacional pôde ser materializada. O uso do software Plant Simulation foi desafiador, por não ser uma tecnologia tão amigável. Os resultados obtidos foram satisfatórios e endossam os objetivos propostos, apontando para uma configuração em lotes dimensionados, visando obter os melhores indicadores de produção.Trabalho de Conclusão de Curso Aplicação da realidade aumentada em uma etapa no processo de desenvolvimento de produto no setor automobilístico(2020-12-07) Esteves, Aline; Sakamoto, André Yuuki; Santos, Keilla da Silva; Nascimento, Nathália de OliveiraO referido estudo visa avaliar os impactos da implementação da realidade aumentada (RA) como parte do processo de desenvolvimento de novos produtos. Primeiramente, foi feita a contextualização do setor industrial através das revoluções industriais, que tiveram início no século XV e hoje, com a quarta revolução, tem-se discutido bastante sobre a Industria 4.0 e suas aplicações. Nesse ponto, foi introduzida a RA pois esse é um dos pilares que suportam os avanços da Industria 4.0. Dessa forma, os conceitos referentes a essa tecnologia, incluindo seus requerimentos e funcionamento foram apresentados. A seguir, detalhou-se a aplicação da RA com maior destaque no processo de desenvolvimento de produto, evidenciando o que hoje já se tem aplicado no ramo automobilístico em âmbito global, e as ferramentas que estão sendo aplicadas especificamente na engenharia de produtos. Para finalizar, também foram apresentados os principais ganhos e desafios frente a implementação das transformações digitais e o que pode ser feito para evitar armadilhas na aplicação da tecnologia.Trabalho de Conclusão de Curso Previsão de demanda através da utilização de ferramentas de inteligência artificial(2020-06-17) Faccin, Gabriel Lucas; Citta, Ignacio; Antonio, Leonardo Formenti; da Silva, Marcella MonteiroCom o intuito de buscar cada vez mais vantagens competitivas frente ao mercado, as organizações vêm buscando ferramentas gerenciais, e até mesmo mudanças em seus processos, para otimizar suas produções. A projeção de demanda, por exemplo, é uma das ferramentas utilizadas para diminuir o estoque excessivo e, consequentemente, diminuir o capital de giro imobilizado. No entanto, as previsões estão sujeitas a erros e é de extrema importância escolher o método mais adequado de acordo com as características dos dados da organização. Para a realização do presente trabalho, será utilizada uma base de dados com variados SKUs (Stock Keeping Units) de uma empresa paulista de componentes eletrônicos. Diversos métodos são tradicionalmente utilizados para a projeção como por exemplo: Séries temporais, ARIMA, SARIMA, Suavização Exponencial Simples, Holt Winter, Croston, etc e, recentemente, métodos baseados em aprendizagem de máquina têm ganhado força também através da utilização das redes neurais. Este trabalho utiliza as técnicas mencionadas acima com o intuito de verificar qual modelo mais adequado para a projeção de demanda dos componentes eletrônicos da empresa estudada.