Itens

• SISTEMA DE SIMULAÇÃO COMPUTACIONAL PARA IMPLANTAÇÃO DE MELHORIAS EM PROCESSOS INDUSTRIAIS
  A evolução tecnológica é fundamental para desenvolvimento da sociedade, seus benefícios trazem conforto, economia de tempo e celeridade para solucionar problemas do cotidiano. Em 2022 é indispensável o uso de produtos industrializados como aparelhos televisores, celulares, ar condicionados e automóveis, porém, essa aceleração no consumo de produtos industrializados desafia as indústrias a aperfeiçoaram seus processos de fabricação, tendo em vista a adaptação constante de seus processos pelo surgimento de novos produtos. Em busca de evitar prejuízos, as empresas buscam minimizar os problemas durante a implantação de novos layouts com simulação computacional. Logo, essa pesquisa tem o objetivo mostrar a utilização da simulação computacional no desenvolvimento de melhorias em processos industrializados. Os materiais e métodos aplicados foram obtidos através coletas de dados do processo, entrevista com colaboradores, identificação de gargalos, análise e simulação do novo modelo de Layout através do software PLANT SIMULATION T15. Para a viabilidade da pesquisa, no que concerne aos registros e observações, exigiu-se a confidencialidade do nome da empresa objeto de estudo, com o crescente aumento nas vendas de ar condicionado, a empresa em questão aumentou sua capacidade produtiva de 1490 unidades por dia, para 1800 unidades. Foram identificados oitos estações de trabalhos que irão ser modificadas, que são: Compressor, Manta Térmica, Tampa do compressor, Carga de gás, Teste de voltagem, Teste funcional, Embalagem e Etiquetagem. A nova proposta é implantar novo layout somado ao emprego de automação, máquinas e robôs industriais. Os resultados da pesquisa mostram que as técnicas de simulação computacional trouxe previsibilidade a problemas que uma vez identificados podem ser resolvidos antes de ser implantados. Após implantação do modelo simulado proposto, foram feitas novas medições, onde os resultados foram satisfatórios, atingindo a meta de 1800 unidades por dia, reinterando importância na utilização da simulação computacional em processos industriais.
• SISTEMAS EMBARCADOS PARA EFICIÊNCIA ENERGÉTICA DE AMBIENTES CLIMATIZADOS
  O consumo de energia elétrica cresce à medida que a tecnologia avança, pois esse, em quase sua totalidade, depende de alimentação de alguma fonte de energia. O aumento desse consumo causa impactos positivos, mas também negativos um deles dá-se pelo alto custo desses recursos. Diante disso e da redução dos recursos destinados à Educação no Brasil, as instituições precisam buscar estratégias de redução de despesas. Dentre as possibilidades de redução de custos, encontra-se a redução no consumo de energia elétrica. Este trabalho teve como objetivo reduzir o consumo de energia elétrica, aumentar a vida útil dos aparelhos climatizadores e a melhorar o conforto térmico. Para reduzir os recursos gastos com a climatização, foi desenvolvido um sistema informatizado, visando controlar a temperatura nos ambientes climatizados e que possuíam movimentação de pessoas, por meio da utilização de sensores para aferir a temperatura ambiente, monitorar o acesso de pessoas, comunicação e controle dos aparelhos que fazem a climatização do ambiente. Após a implantação desta tecnologia nos ambientes propostos, o sistema passou a regular o(s) aparelho(s) de arcondicionado, buscando compensar a temperatura quando esta apresentava diferença da projetada pelo usuário, a partir da temperatura do ambiente aferida pelo conjunto de sensores. Assim, o funcionamento do aparelho era finalizado quando não havia pessoas no ambiente, ou era iniciado quando um usuário adentrava ao local.
• O GERENCIAMENTO DE RESÍDUOS SÓLIDOS COMO INSTRUMENTO DE SUSTENTABILIDADE EM DENOMINAÇÕES PROTESTANTES
  Nos dias de hoje, existe a preocupação mundial sobre as questões relacionadas ao meio ambiente e um dos maiores problemas ambientais causados são gerados por um gerenciamento inadequado dos resíduos sólidos e a falta do envolvimento da sociedade. O presente trabalho trata sobre o gerenciamento de resíduos sólidos urbanos em instituições religiosas cristãs protestantes, as quais também são geradoras de resíduos, portanto, merecem ser estudadas cientificamente, a fim de responder a seguinte questão norteadora: O gerenciamento dos resíduos sólidos em instituições cristãs protestantes na cidade de Manaus afirma-se como um instrumento eficaz para o conceito de sustentabilidade? O objetivo principal deste trabalho foi avaliar como instituições religiosas cristãs protestantes atuam no gerenciamento de resíduos sólidos urbanos, identificando se estas instituições fazem algum tipo de gerenciamento destes resíduos gerados, a fim de monitorar como isso é feito, utilizando as ferramentas de gestão da qualidade, metodologia e análise dos resultados alcançados. A metodologia aplicada foi descritiva, por meio da observação, registro, análise e a correlação do objeto ou fatos sob estudo, contudo, sem manipulá-los. Com as informações coletadas em igrejas selecionadas em todas as zonas da cidade, em igual quantidade, através de um prático formulário e checklist baseados na Política Nacional de Resíduos Sólidos, um quadro DMAIC foi construído a partir de informações coletadas das igrejas e sequencialmente a aplicação da ferramenta GUT, para apontamentos dos problemas mais urgentes. Os resultados desses apontamentos foram postos no ciclo PDCA para o planejamento de melhorias e por fim, foi utilizado o 5W2H para propor melhorias, facilitando a observação, coleta de dados e análise das informações obtidas. Os resultados da pesquisa demonstraram uma grande possibilidade dessas comunidades cristãs servirem de escolas ambientais e que, se realizado, poderá viabilizar uma verdadeira conscientização em massa da sociedade, graças à sua enorme abrangência.
• LÓGICA FUZZY APLICADA NA ANÁLISE ERGONÔMICA DE TRABALHO NA INDUSTRIA AUTOMOBILISTICA PARA TOMADA DE DECISÃO
  A ergonomia têm-se mostrado cada vez importante para os processos industriais em todo mundo. A evolução de máquinas e equipamentos tem efetuados diversos transtorno na saúde ocupacional do trabalho. Sendo assim, de suma importância fazer uma leitura abrangente nos postos de trabalho e nas ferramentas de análise ergonômica. Objetivo desta pesquisa é fazer uma aplicação dos recursos tecnológicos da lógica fuzzy nos resultados encontrados na Análise Ergonômica do Trabalho (AET) em sete postos de trabalho na indústria automotiva do Polo Industrial de Manaus (PIM). Na metodologia foi aplicada a ferramenta ergonômica utilizando o método de Suzanne Rodgers e nos modelo matemáticos caracterizados de inferência fuzzy para tomada de decisão sobre os diversos distúrbios que acontece com a saúde do colaborador. Os dados da ferramenta ergonômica Suzanne Rodgers e demais observações nos postos de trabalho serão tabulados e servem de base para a aplicação de modelagem matemática na lógica fuzzy através da fuzzificação, motor de inferência e a defuzzificação com a variável de saída do risco classificado em cores. Sendo assim, servem para realizar um comparativo e poder discutir a importância dos processos ergonômicos em benefício do trabalhador na indústria automotiva para a tomadas de decisões.
• USO DE FERRAMENTAS COMPUTACIONAIS E DE QUALIDADE NA MELHORIA DE DESIGN DE MONITORES DE LCD
  Empresas em todo mundo buscam lançar uma quantidade considerável de novos produtos todos os anos. Durante este processo, geralmente são detectadas falhas de projeto e problemas de design. Neste contexto, este estudo objetiva explorar cientificamente os eventos ocorridos durante a implementação de um novo produto monitor de tela de cristal líquido, onde sua funcionalidade, aparência, qualidade e custo são considerados satisfatórios, no entanto, seu design teve impacto negativo sobre o processo de produção em massa e apresentou grande necessidade de melhoria. A pesquisa então buscou compreender as causas do problema e aplicar algumas soluções, principalmente para o maior defeito encontrado no projeto: infiltração de adesivo dentro do mecanismo de acionamento do botão joystick. A metodologia aplicada foi desenvolvida por meio de pesquisa-ação, o que significou no papel ativo na análise do problema e desenvolvimento de soluções dentro do ambiente de pesquisa e utilizou ferramentas da qualidade (PDCA, Ishikawa e Kaizen) e parâmetros das ferramentas de lógica Fuzzy (variáveis linguísticas, fuzzyficação, regras de Inferência e a defuzzificação). Como resultado, a organização obteve benefícios diversos, tais como redução de índice de defeitos de 20% para menos de 3%, diminuição de custos com peças de reposição e serviço de reparo, além do aumento dos indicadores de qualidade e produtividade. Houve também impacto nos custos do produto, com provável economia com a implementação da melhoria estimados na ordem de R$ 16 milhões em um período de seis meses. Considerando estes fatores, este trabalho produziu os efeitos desejados sobre seu objeto de estudo de forma satisfatória.
• ANÁLISE DO INVENTÁRIO DE EMISSÕES DE GASES DO EFEITO ESTUFA EM UMA INDÚSTRIA DE BENEFICIAMENTO DE PAPEL FOTOGRÁFICO NA CIDADE DE MANAUS
  No Pólo Industrial de Manaus (PIM), a indústria de beneficiamento de papel fotográfico é pouco representativa e é classificada como uma Indústria Química. Esse tipo de indústria fotográfica possui aspectos ambientais em seus processos produtivos, de manutenção e suporte administrativo, inclusive naqueles processos que apenas beneficiam os papéis fotográficos já emulsionados, transformando-os em tamanhos e formatos necessários para uso posterior em laboratórios de impressão de fotografia. Nessa perspectiva, o problema investigado nesta dissertação limitou-se às emissões de Gases de Efeito Estufa (GEE) num escopo 1 (emissões diretas) e 2 (emissões indiretas), através do uso do protocolo do Programa Brasileiro GHG Protocol (PBGHGP), possibilitando assim o inventariado dos dados e a estimativa da emissão total de GEE numa indústria do PIM de beneficiamento de papel fotográfico e nas operações as quais essa indústria possui o controle operacional. A combinação entre essas estratégias metodológicas foi pensada a fim de proporcionar uma discussão mais completa da temática abordada nesta pesquisa Como resultado da análise constatou-se que a principal fonte de GEE é oriunda do sistema de refrigeração no consumo de gás refrigerante R410A e que o controle e/ou gestão destes gases são possíveis de serem adotados, pois a indústria possui um sistema de gestão ambiental implementado capaz de gerenciar este aspecto ambiental e reduzir o impacto ambiental causado por emissões de GEE., cumprindo com responsabilidade seu papel social.
• MODELO DE COMPOSTAGEM COM A REUTILIZAÇÃO DE RESÍDUOS ORGÂNICOS EM ESCOLA RURAL
  Instituições escolares são produtoras de rejeitos orgânicos em decorrência do consumo diário da merenda escolar e o descarte inadequado se tornou uma problemática ao Meio Ambiente. Diante deste cenário, o projeto, propôs a reutilização das substâncias orgânicas evitando o seu despejo de forma incorreta. Para tanto, a viabilidade do modelo de composteira, de baixo custo, reutilizando o material proveniente da merenda escolar, gerando húmus, se tornou viável para a produção do adubo propiciando a implantação de hortas em escolas da zona rural. A pesquisa teve como objetivo desenvolver um modelo de composteira para escolas por meio da reutilização dos resíduos orgânicos, contribuindo para o descarte correto dos rejeitos das escolas e cumpriu com os demais objetivos ao realizar a produção de baixo custo para substâncias húmicas e nutrientes minerais na criação de hortas; elaborar um Manual com orientações para o manejo correto e sustentável da composteira e da horta escolar e implantar o sistema de horta através do processo de compostagem utilizando os resíduos orgânicos da escola. O trabalho foi um estudo de caso com visitas in loco, tendo como método a fabricação da composteira, a preparação da horta escola, palestras socioeducativas e a criação de um manual com instruções destinado ao manejo correto das sobras de alimentos. Os resultados da pesquisa demonstraram a eficácia e importância da composteira para o reaproveitamento dos alimentos orgânicos e na adubagem em hortas escolares. O projeto proposto suscitou o interesse dos alunos e professores pela educação ambiental na escola e na mudança de comportamento diante da necessidade de se preservar o meio ambiente
• REDES NEURAIS ARTIFICIAIS PARA PREDIÇÃO DA GERAÇÃO DE ACETALDEÍDO NA RESINA PET NO PROCESSO DE INJEÇÃO DE PRÉ-FORMAS DE EMBALAGENS PLÁSTICAS
  A produção industrial de pré-formas destinadas a fabricação de garrafas PET´s, durante o processo de injeção plástica, torna-se indispensável a regulagem da temperatura do Silo de secagem da resina PET, para controle da geração de Acetaldeído (ACH), que em altas concentrações, altera o sabor das bebidas gaseificadas ou não gaseificadas, dando um sabor cítrico a bebida e colocando em dúvida a qualidade dos produtos embalados. Neste trabalho é simulado diversas configurações de Redes Neurais Artificiais (RNA’s) para o tipo Feedforward na especificação de um modelo de RNA para predição da formação de Acetaldeído a partir da avaliação dos parâmetros do processo de fabricação da pré-forma de embalagens PET, gerando informações para apoio a tomada de decisão no controle da temperatura ideal do Silo na secagem da resina PET, permitindo aos especialistas tomarem as decisões de regulagem necessárias para a diminuição dos níveis de ACH. Os materiais e os métodos foram aplicados mediante as características do fabricante sobre a umidade no grão da resina de PET que pode conter entre 50 ppm e 100 ppm de ACH e para a análise dos métodos foram coletados os dados, conforme as temperaturas e os tempos de residência usados no processo de injeção por sopro na fabricação da pré-forma da garrafa, a geração de ACH da garrafa PET após etapa de pós-condensação sólida atingiram níveis de ACH residual menores que (3-4) ppm, conforme a especificação desejada, podendo chegar a níveis menores que 1 ppm. Os resultados encontrados por meio das simulações de técnicas de Inteligência Computacional (IC) aplicada pelas RNA´s, onde estas possibilitaram a predição dos níveis de ACH gerados no processo de injeção plástica da pré-forma de embalagens de garrafas, permitindo um gerenciamento eficaz dos parâmetros de produção, auxiliando na tomada de decisão estratégica no que se refere à utilização do controle da temperatura durante o processo de secagem da resina PET.
• MODELO DE PREVISÃO DO KPI CONFIABILIDADE EM UM GRUPO DE MÁQUINAS DE COMBUSTÃO INTERNA UTILIZANDO TÉCNICAS DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS EM USINAS TERMOELÉTRICAS
  A indisponibilidade de equipamentos em Termoelétricas por quaisquer motivos se torna um risco do empreendedor, este que como consequência arca com prejuízos ainda maiores com um custo elevado de máquinas paradas, além das penalidades sancionadas e previstas por lei, partindo desse pressuposto os programas de manutenção são metodologias que visam contribuir com técnicas e ferramentas de mitigação dessa problemática, contudo, somente o uso dos programas de manutenção não são suficientes, dessa forma, esta pesquisa tem como objetivo desenvolver um Algoritmo de Previsão da Confiabilidade de Motores, capaz de prever o Indicador Chave de Performance Confiabilidade, tendo como finalidade indicar a probabilidade do equipamento operar em um espaço de tempo pré-definido, como objeto de estudo se tem um grupo de máquinas de combustão interna de Usinas Termoelétricas. Em virtude disso, a pesquisa cumpre com os objetivos de catalogar as variáveis significativas para o modelo de previsão; analisar doze algoritmos de treinamento da RNA, considerando a abordagem de aprendizado supervisionado, onde a quantidade de neurônios, camadas escondidas e funções de ativação são requisitos de performance da rede; desenvolver o modelo de previsão da Confiabilidade do grupo de motores, onde os algoritmos de treinamento são validados por meio do critério de parada do melhor modelo; encontrar a melhor performance da rede com base no Erro Médio Quadrático (MSE), Raíz do Erro Médio Quadrático (RMSE), Regressão Linear e Avaliação de parada pelo melhor modelo; por fim, simular os dados de falhas catalogados afim de analisar o estado técnico do grupo de motores com o melhor modelo. A inovação da pesquisa é caracterizada pelos métodos computacionais de processamento de dados ao utilizar: métodos de otimização, iterativos e heurísticos, caracterizando o uso de técnicas de inteligência artificial para prever a Confiabilidade em dias e meses, além disso, é utilizado os indicadores da manutenção preditiva como: Tempo Médio entre Falhas (MTBF), Tempo Médio para Reparo (MTTR), Disponibilidade e Confiabilidade. Para analisar os resultados dessa pesquisa, utilizou- se de um conjunto de vinte unidades de geração de carga como parâmetros de investigação da frequência de falhas, foram aplicados os doze algoritmos de treinamento, com uma combinação entre as funções de ativação: Sigmoide, Linear e Tangente Hiperbólica, os resultados da pesquisa mostram que as técnicas de Levenberg-Marquardt e Bayesian Regularization apresentaram 100% de correlação entre as variáveis de saída e simulada, caracterizando a eficiência na previsão em dias e meses.
• MODELO HÍBRIDO COM REDES NEURAIS ARTIFICIAIS E ALGORITMOS EVOLUCIONÁRIOS PARA OTIMIZAÇÃO DO CONSUMO DE COMBUSTÍVEL EM EMBARCAÇÕES QUE UTILIZAM MOTOR DE COMBUSTÃO INTERNA A DIESEL
  O transporte hidroviário é o principal meio de locomoção na Região Norte, alimentando cidades por meio de embarcações, lanchas, navios e balsas com o transporte de mercadorias e/ou passageiros. Contudo, um dos problemas dessa modalidade de transporte é o custo com abastecimento, tendo em vista que a falta de tecnologias/recursos que permitam ou facilitem uma visão estratégica do negócio é uma realidade. O fluxo de transporte de passageiros concentra uma rotatividade de pessoas em média de 9 milhões, enquanto o transporte de cargas com aproximadamente 3 milhões, ambas distribuídas pela região norte. Fato que caracteriza uma demanda considerável no setor aquaviário de transporte, trazendo à tona a perspectiva desta pesquisa em estudar métodos de análise e apoio à tomada de decisão em função do consumo de combustível. A presente dissertação tem como objetivo apresentar os resultados acerca do desenvolvimento de um modelo de otimização do consumo de combustível considerando a velocidade ótima para embarcações de pequeno porte que operam de forma regular no Porto Fluvial de Manaus. Em virtude disso, a pesquisa cumpre com os objetivos de mapear as variáveis relativas as especificações da embarcação e motor a ser analisado, apresentar os métodos e resultados acerca do desenvolvimento do modelo híbrido computacional para otimização do consumo de combustível ao considerar como parâmetro de regulação a velocidade ótima para minimização da variável preditora e a distância do trajeto projetado para 3 cenários: Manaus à Itacoatiara, Manaus à Barcelos e Manaus à Parintins, determinar por meio de análise estatística de erros o melhor modelo de Rede Neural Artificial (RNA) ao considerar quantidade de neurônios, camadas ocultas, funções de ativação (Tangente hiperbólica, Sigmoide e Linear) e algoritmo de treinamento sendo este último 12 possibilidades cada um com distintos objetivos e estratégias de convergência, testar o modelo híbrido analisando o desempenho de 3 algoritmos de otimização (Enxame de Partículas, Algoritmo Genético e Recozimento Simulado) em função do custo computacional e a taxa de erro em cada geração de elites, por fim, apresentar os resultados de simulação dos 3 cenários citados ao utilizar o modelo híbrido com o algoritmo vencedor em função dos requisitos citados. Para analisar os resultados providos das simulações, cenários e testes de aquisição dos melhores modelos, foi utilizado as técnicas estatísticas de Erro Médio Quadrático (MSE), Raiz do Erro Médio Quadrático (RMSE), Raiz do Erro Médio Quadrático Normalizado (NRMSE) e Erro Percentual Absoluto Médio (MAPE), os dados relativos a embarcação foram adquiridos por meio de reuniões e entrevistas com especialistas (proprietário da embarcação) para formalizar uma base de dados específica para o estudo delimitado nesta dissertação, 12 algoritmos de treinamento foram utilizados para a escolha da melhor RNA, de acordo com os resultados o Levenberg-Marquardt apresentou 100% de correlação entre as variáveis de saída e o Enxame de Partículas obteve o menor custo computacional em relação aos outros comprovando a eficácia do modelo híbrido computacional.
• MODELO HÍBRIDO UTILIZANDO HOLT-WINTERS E REDE NEURAL NÃO LINEAR AUTOREGRESSIVA COM ENTRADAS EXÓGENAS (NARX) PARA PREVISÃO DA VELOCIDADE DO VENTO
  A matriz energética eólica vem aumentando gradativamente nos últimos anos e sua importância para a indústria de energia renovável é cada vez mais atrelada aos benefícios em relação ao meio ambiente, com esta crescente da matriz energética as pesquisas em torno da geração de energia eólica também vem aumentando, sendo uma das vertentes a previsão da velocidade do vento, pois com isso é possível prever a geração de energia eólica e diminuir a taxa de erros em tomadas de decisões na indústria de geração de eletricidade por meio da matriz eólica. Tendo em vista a problemática de tomadas de decisões e imprevisibilidade da velocidade do vento, o presente trabalho tem o objetivo de desenvolver um modelo híbrido para a previsão da velocidade do vento que pode ser utilizada na geração de energia eólica, baseado em Suavização Exponencial de Holt-Winters (HW) e Rede Neural Não Linear AutoRegressiva com Entradas Exógenas (NARX). Nos materiais e métodos foi usado a base de dados do projeto SONDA (Sistema de Organização Nacional de Dados Ambientais) organizado pelo INPE (Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais), no qual optou-se por utilizar os dados anemométricos da estação de Brasília – BRB e Petrolina – PTR, onde foram usados dados dos anos de fevereiro de 2005 a março de 2019 da estação de BRB para treinamento, validação e testes, e de janeiro de 2006 a dezembro de 2015 da estação de PTR para simulações do HW, NARX e o modelo proposto. Os resultados obtidos com o modelo híbrido proposto HW-NARX foram comparados com os algoritmos de previsão de series temporais com sazonalidade HW e NARX, no qual o modelo proposto conseguiu atingir resultados de performance e previsibilidade melhores que o HW e o NARX para os horizontes de tempo de ultra-curto prazo, médio prazo e longo prazo, no qual foram utilizados como parâmetros de performance os erros MSE, RMSE e MAPE.