Utilização de mineração de padrões sequenciais através do algoritmo GSP e abordagem snapshot para o desenvolvimento de uma política de manutenção oportuna

• Ano de defesa: 2021
• Autor(a) principal: PAIVA, Rafael Gomes Nóbrega
• Orientador(a): CAVALCANTE, Cristiano Alexandre Virgínio
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Pernambuco
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pos Graduacao em Engenharia de Producao
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Engenharia de Produção; Mineração de padrões sequenciais; Análise snapshot; Política de manutenção oportuna
• Link de acesso: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/41292

O gerenciamento da manutenção desde os seus primeiros estudos mostra a necessidade da utilização de dados. Isso, com o intuito de tomar decisões e desenvolver ações mais eficientes. Com a evolução da tecnologia, as indústrias estão utilizando, cada vez mais, dispositivos que permitam a coleta ininterrupta de dados, a exemplo de sensores. Desta forma, o desafio atual é saber como tratar essa gama de informações de forma confiável, isto é, com a representação real do processo. Diante disso, a presente dissertação tem o objetivo de utilizar dois métodos, quais sejam, a mineração de padrões sequenciais e a análise Snapshot, para analisar dados de manutenção de um sistema de usinagem. Ao integrá-las, este estudo, se baseará em seus resultados para desenvolver uma política de manutenção oportuna. Como contribuição metodológica, será apresentado um framework que estrutura um sequenciamento de atividades para realização desta análise, desde a coleta de dados até a construção da política de manutenção oportuna. Em relação aos resultados, as informações advindas da mineração de padrões sequenciais corroboram com as encontradas na análise Snapshot, isto é, o subsistema de lubrificação é o mais crítico no sistema de usinagem. Logo, a política de manutenção oportuna desenvolveu-se de forma a melhorar este aspecto. O custo esperado por unidade de tempo no longo prazo será a variável resposta a ser otimizada. Para compor os resultados, foi realizada uma análise de sensibilidade para evidenciar a relação entre a demanda de peças com geometria complexa e o custo por unidade de tempo no estado defeituoso. Observou-se também que o uso da mão-de-obra do operador para ações mais simples de manutenção provoca uma redução de 13,40% no custo total em relação ao cenário no qual todas as atividades são realizadas por uma equipe de manutenção especializada. Outro resultado significativo foi que se as ações de renovação ocorressem sem erros haveria uma redução de 13,93% no custo por unidade de tempo no longo prazo. Por fim, todo o desenvolvimento e resultados deste estudo buscam enfatizar a importância da análise de dados de manutenção. Pois, baseando-se nela, as organizações conseguem obter retorno econômico, a exemplo das oportunidades de redução de custo. Assim como, melhorar o desempenho dos processos ao reduzir o número de paradas.