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Publicação
Desenvolvimento de uma plataforma de análise de dados para monitorização de inventário de processos intra-logisticos na indústria automóvel
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| 9.12 MB | Adobe PDF |
Autores
Orientador(es)
Resumo(s)
A industria 4.0 colocou em movimento uma mudança de paradigma na produção industrial, introduzindo a digitalização e modularização na fábrica, tecnologias de Internet of Things (IoT) e novas tecnologias no campo dos smart objects aplicados a máquinas e produtos.
Neste contexto, é abordado, no âmbito desta dissertação, o desenvolvimento de uma plataforma de visualização de dados que permita visualizar de forma simples e intuitiva, os key performance indicators (KPIs) dos processos na fábrica e que nos dê insights sobre os processos de forma a otimizar constantemente os mesmos. Como tal, foi feito um estudo do estado de arte sobre os tipos de visualização e interação de dados e as plataformas existentes para criação de dashboards, de forma a criar uma boa plataforma de visualização de dados.
Esta dissertação insere-se no âmbito do projeto europeu de investigação Boost 4.0, criado com o objetivo de aproveitar as mais recentes tecnologias da industria 4.0 e implementá-las num ambiente industrial, de forma a reduzir o trabalho manual, susceptível a erros devido à natureza cíclica e prolongada dos processos, e substituir este modelo por um modelo modular mais flexível e automatizado, por forma a minimizar o
erro e otimizar os processos.
Dentro do projeto Boost 4.0, esta dissertação aborda o desenvolvimento de plataformas de visualização de dados para dois casos de estudo distintos, sendo eles o da Volkswagen Autoeuropa, no contexto da industria automóvel, e o caso da Ria Stone, no contexto da industria cerâmica.
Industry 4.0 put in motion a change in paradigm of industrial production, introducing the digitalization and modularization of the factory, Internet of Things (IoT) techonologies and new technologies in the field of smart objects applied to machines and products. In this context, this thesis addresses the development of a data visualization platform that allows the visualization, in a simple and intuitive manner, of the factory processes’ key performance indicators (KPIs), and provides insights of the processes, in order to constantly optimize them. We studied the state of the art of the types of data visualization and interaction, as well as the existing dashboard creation platforms, in order to develop a good data visualization platform. This thesis is part of the European project Boost 4.0, developed with the with the goal of implementing the latest Industry 4.0 technologies in an industrial environment, in order to reduce manual labor, susceptible to errors due to the cyclic nature and long up times of the processes, and replace the current model with a modular, more flexible and automated one, so as to minimize errors and optimize the processes. From the Boost 4.0 project, this thesis addresses the development of data visualization platforms for two distinct case studies, Volkswagen Autoeuropa, in the context of the automotive industry, and Ria Stone, in the context of ceramics industry.
Industry 4.0 put in motion a change in paradigm of industrial production, introducing the digitalization and modularization of the factory, Internet of Things (IoT) techonologies and new technologies in the field of smart objects applied to machines and products. In this context, this thesis addresses the development of a data visualization platform that allows the visualization, in a simple and intuitive manner, of the factory processes’ key performance indicators (KPIs), and provides insights of the processes, in order to constantly optimize them. We studied the state of the art of the types of data visualization and interaction, as well as the existing dashboard creation platforms, in order to develop a good data visualization platform. This thesis is part of the European project Boost 4.0, developed with the with the goal of implementing the latest Industry 4.0 technologies in an industrial environment, in order to reduce manual labor, susceptible to errors due to the cyclic nature and long up times of the processes, and replace the current model with a modular, more flexible and automated one, so as to minimize errors and optimize the processes. From the Boost 4.0 project, this thesis addresses the development of data visualization platforms for two distinct case studies, Volkswagen Autoeuropa, in the context of the automotive industry, and Ria Stone, in the context of ceramics industry.
Descrição
Palavras-chave
Indústria 4.0 dados visualização de dados dashboard KPIs