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Title: Determinação da capacidade real de equipamentos recorrendo a dados históricos de produção: um caso de estudo na indústria da pasta e do papel
Other Titles: Determining the real capacity of equipments using historical production data: a case study in the pulp and paper industry
Authors: Dias, Sofia Isabel Barroso
Orientador: Silva, Cristóvão
Keywords: Capacidade Produtiva; Produção; Análise de dados; Regressão Linear; Productive Capacity; Production; Data Analysis; Linear Regression
Issue Date: 21-Jul-2020
Serial title, monograph or event: Determinação da capacidade real de equipamentos recorrendo a dados históricos de produção: um caso de estudo na indústria da pasta e do papel
Place of publication or event: Departamento de Engenharia Mecânica
Abstract: Conhecer bem a sua capacidade produtiva é essencial para que as empresas possam responder satisfatoriamente à procura do mercado visando o melhor aproveitamento possível dos seus recursos. A presente dissertação resulta do trabalho desenvolvido num estágio curricular na empresa The Navigator Company cujo principal objetivo foi mensurar e analisar a capacidade produtiva na área de Transformação de papel.O estudo incidiu na análise do histórico dos dados de produção das máquinas de modo a identificar as variáveis que a influenciam e estudar o seu comportamento ao longo dos anos. Com os dados de produção mais recentes realizou-se uma análise de regressão linear múltipla através da correlação entre a produção diária nas máquinas e as quatro variáveis em estudo. Esta análise revelou-se conclusiva para o grupo de máquinas A e C, permitindo obter um modelo de regressão linear múltipla para cada máquina e, assim, quantificar a relação entre as variáveis e os impactos relativos e absolutos das mesmas na produção. Determinou-se ainda as capacidades produtivas médias e máximas para cada máquina e os diversos formatos produzidos nas mesmas. Ao longo de toda a análise constatou-se uma perda de capacidade produtiva cujas causas foram também investigadas. Com o objetivo de estimar a produção futura, através dos modelos de regressão linear obtidos, criou-se, para as máquinas do tipo A, uma ferramenta de simulação de produção para apoio ao Planeamento e à Produção da empresa.Os resultados obtidos permitem prever as condições de produção futuras e, desta forma, auxiliar a empresa na tomada de decisões.
To know well the production capacity is essential so that companies can respond satisfactorily to market demand, aiming at the best possible use of their resources.The present dissertation results from the work developed in a curricular internship at The Navigator Company whose main objective was to measure and analyze the productive capacity in the area of Paper Transformation.The study focused on the analysis of the historical production data of the machines, in order to identify the variables that influence it and study its behavior over the years. With the most recent production data, a multiple linear regression analysis was executed through the correlation between the daily production on the machines and the four variables under study. This analysis proved to be conclusive for the group of machines A and C, allowing to obtain a multiple linear regression model for each machine and, thus, to quantify the relationship between the variables and their relative and absolute impacts on production. The average and maximum productive capacities for each machine and the different formats manufactured were also determined.Throughout the analysis, a loss of productive capacity was found, which causes were also investigated.In order to estimate future production, using the linear regression models obtained, a production simulation tool was created for type A machines to support the company's Planning and Production.The results obtained allow to predict future production conditions and, therefore, assist the company in decision making.
Description: Dissertação de Mestrado em Engenharia e Gestão Industrial apresentada à Faculdade de Ciências e Tecnologia
URI: http://hdl.handle.net/10316/92586
Rights: embargoedAccess
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