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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Borsato, Milton | - |
Autor(es): dc.contributor | https://orcid.org/0000-0002-3607-8315 | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/9039613643111474 | - |
Autor(es): dc.contributor | Silva, Francisco José Gomes da | - |
Autor(es): dc.contributor | https://orcid.org/0000-0001-6940-5370 | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/2424464371291410 | - |
Autor(es): dc.contributor | Magatão, Leandro | - |
Autor(es): dc.contributor | https://orcid.org/0000-0002-6917-9753 | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/4652695720103701 | - |
Autor(es): dc.contributor | Cleto, Marcelo Gechele | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/4631002692184169 | - |
Autor(es): dc.contributor | Borsato, Milton | - |
Autor(es): dc.contributor | https://orcid.org/0000-0002-3607-8315 | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/9039613643111474 | - |
Autor(es): dc.contributor | Goncalves, Ricardo Luis Rosa Jardim | - |
Autor(es): dc.contributor | https://orcid.org/0000-0002-3703-6854 | - |
Autor(es): dc.creator | Krüger, Suewellyn | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-29T12:22:25Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-29T12:22:25Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2023-06-22 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2023-06-22 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2023-02-28 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/31602 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1094130 | - |
Descrição: dc.description | Reality shows that despite promises to facilitate the analysis of manufacturing systems, using state-of-the-art tools and techniques can become a challenging endeavor. Using data can generate meaningful analytics to help companies understand underlying issues and plan actions to improve processes. Technological advances help to improve yields, operations, decision making and cost reduction when adopted in your daily processes. Digital Twins (DT) are models that can be used to monitor production parameters, possibly perform cause and effect investigations and analyze the performance of production lines, as well as project future events, once fed with reliable and real-time data. Assembly lines are constantly monitoring their procedures, but the detection of adversities that may occur is still considered complex. There is no formula to be followed for the implementation of the DT with information about data, software, integration between the physical and virtual environments and subsequent analysis. In an attempt to shed light on the recurring issues present in the daily lives of those who work in the implementation of Industry 4.0 projects in production lines, this work presents a method for developing the DT powered by near-real-time data, with insights obtained from the application case in the automobile industry. It also proposes a minimal structure, necessary for capturing, reading and sending data as well as subsequent analysis and interpretation of the results obtained. It presents user insights from different functional units within a given company, to build and test the model developed. The results obtained through this study demonstrate that when the steps of the proposed method are followed, the analysis of yields and performance of production lines as well as production follow-ups become more accessible and favorable. The fact that the data is ingested in near-real time implements the DT a great competitive advantage for companies from different fields that wish to use this technology. Learning and absorbing information in near-real time from line events help decision-making and favor predictive actions. Another point noted is that companies must prepare for unexpected problems and limitations ranging from the inadequacy of legacy hardware to obstacles related to human behavior in real-life implementation projects. | - |
Descrição: dc.description | Fundação Araucária de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico do Paraná | - |
Descrição: dc.description | A realidade mostra que apesar das promessas de facilitar a análise de sistemas de manufatura, o uso de ferramentas e técnicas de última geração pode se tornar um esforço desafiador. O uso de dados pode gerar análises significativas para ajudar as empresas a entender os problemas subjacentes e planejar ações para melhorar os processos. Avanços tecnológicos auxiliam na melhora de rendimentos, operações, tomadas de decisão e redução de custos quando adotados em seus processos diários. Digital Twin (DT) são modelos que podem ser usados para monitorar parâmetros de produção, possivelmente executar investigações de causa e efeito e analisar a performance de linhas produtivas, bem como projetar eventos futuros, uma vez alimentados com dados confiáveis e em tempo real. Linhas de montagem estão em constante monitoramento de seus procedimentos, porém a detecção de adversidades que possam ocorrer ainda é considerada complexa. Não existe uma fórmula a ser seguida para a implementação do DT com informações sobre os dados, softwares, integração entre os ambientes físico e virtual e posterior análise. Na tentativa de trazer luz as questões recorrentes, presentes no cotidiano de quem trabalha na implantação de projetos da Indústria 4.0 em linhas de produção, este trabalho apresenta um método para desenvolvimento do DT alimentado por dados em tempo-quase-real, com insights obtidos a partir do caso de aplicação em uma indústria automobilística. Também propõe uma estrutura mínima, necessária para captura, leitura e envio de dados assim como posterior análise e interpretação dos resultados obtidos. Apresenta percepções de usuários de diversas unidades funcionais dentro de uma determinada empresa, para construir e testar o modelo desenvolvido. Os resultados obtidos por meio deste estudo demonstram que quando seguidas as etapas do método proposto, as análises de rendimentos e performance de linhas produtivas assim como acompanhamentos de produção se tornam mais acessíveis e favoráveis. O fato da ingestão dos dados em tempo-quase-real torna a implementação do DT uma grande vantagem competitiva para as empresas de diversos ramos que desejarem utilizar essa tecnologia. Os aprendizados e a absorção de informações em tempo-quase-real dos acontecimentos da linha auxiliam nas tomadas de decisão e favorecem ações preditivas. Outro ponto observado é que as empresas devem se preparar para problemas inesperados e limitações que vão desde a inadequação do hardware legado até obstáculos relacionados ao comportamento humano em projetos de implementação da vida real. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Publicador: dc.publisher | Universidade Tecnológica Federal do Paraná | - |
Publicador: dc.publisher | Curitiba | - |
Publicador: dc.publisher | Brasil | - |
Publicador: dc.publisher | Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica e de Materiais | - |
Publicador: dc.publisher | UTFPR | - |
Direitos: dc.rights | openAccess | - |
Direitos: dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | - |
Palavras-chave: dc.subject | Gêmeos digitais (simulação de computador) | - |
Palavras-chave: dc.subject | Métodos de linha de montagem | - |
Palavras-chave: dc.subject | Processos de fabricação - Automação | - |
Palavras-chave: dc.subject | Processamento eletrônico de dados em tempo real | - |
Palavras-chave: dc.subject | Inovações tecnológicas | - |
Palavras-chave: dc.subject | Indústria 4.0 | - |
Palavras-chave: dc.subject | Desempenho - Avaliação | - |
Palavras-chave: dc.subject | Processo decisório | - |
Palavras-chave: dc.subject | Digital twins (Computer simulation) | - |
Palavras-chave: dc.subject | Assembly-line methods | - |
Palavras-chave: dc.subject | Manufacturing processes - Automation | - |
Palavras-chave: dc.subject | Real-time data processing | - |
Palavras-chave: dc.subject | Technological innovations | - |
Palavras-chave: dc.subject | Industry 4.0 | - |
Palavras-chave: dc.subject | Performance - Evaluation | - |
Palavras-chave: dc.subject | Decision making | - |
Palavras-chave: dc.subject | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA MECANICA::PROCESSOS DE FABRICACAO | - |
Palavras-chave: dc.subject | Engenharia Mecânica | - |
Título: dc.title | Método para análise de performance de linhas produtivas baseado no modelo Digital Twin alimentado por dados em tempo-quase-real | - |
Título: dc.title | Method for performance analysis of production lines based on the Digital Twin model powered by near real-time data | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT |
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