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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Pagani, Regina Negri | - |
Autor(es): dc.contributor | Souza, Fabiane Florencio de | - |
Autor(es): dc.contributor | Pagani, Regina Negri | - |
Autor(es): dc.contributor | Borges, Helyane Bronoski | - |
Autor(es): dc.contributor | Leite, Matheus | - |
Autor(es): dc.creator | Andrade, João Pedro Zambon de | - |
Autor(es): dc.creator | Koss, Mariana Podolan | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2022-02-21T21:38:56Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2022-02-21T21:38:56Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2021-12-02 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2021-12-02 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2021-08-24 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/26611 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/657384 | - |
Descrição: dc.description | 4.0 Industry tools have brought a meaningful advance of data created, essentially by its abundance, phenomena known as Big Data. This term refers to the information originated by many manners, although most of the time there is no apparent connection between them. Tools and techniques have been developed to process and analyze all information, and the most appointed and effective is Big Data Analytics. This tool enable the research of Big Data, and, when used amidst Business Intelligence, which are methods linking theory, practices and technology to enable business decision-taking, allows a corporation to have strategical arrangements of its products, clients and the market. All of these techniques are fundamental to effectively apply Total Quality Management, regarding the current industrial development. Total Quality Management has its focus on the client, and using quality improvement and evidence biased decision making systems there is an integration between departments to achieve the same goal. This essay is a case study of a graphic platform’s development using Big Data Analytics and Business Intelligence to follow and analyze defects of a belt conveyor production line. Through Methodi Ordinatio a research to acknowledge the techniques to handle Big Data and to select the tools for the platform’s development has been done. Therefore a centralized platform has been created, displaying graphics of the defects and their main indicators, with automatic actualization, assimilating 4.0 Industry technologies with Total Quality Management. | - |
Descrição: dc.description | A Indústria 4.0 com suas ferramentas trouxe um avanço significativo em relação à dados criados, principalmente à sua quantidade, fenômeno conhecido como Big Data. Esse termo refere-se às informações produzidas através da aquisição de informações de diversas fontes, sendo que muitas vezes tais dados não apresentam uma ligação nítida entre si. Técnicas e ferramentas foram desenvolvidas com a finalidade de tratamento e de análise dessas informações, sendo que a mais utilizada e efetiva é Big Data Analytics. Essa ferramenta possibilita o estudo de Big Data, e, quando utilizado junto com Business Intelligence, que são métodos que ligam teoria, procedimentos e tecnologia para apoio à tomada de decisões empresariais, permite a uma organização tomar decisões estratégicas referentes aos seus produtos, clientes e mercado. Todas essas técnicas são fundamentais em uma aplicação efetiva de Gestão da Qualidade Total, considerando o contexto atual de desenvolvimento industrial. A Gestão da Qualidade total possui seu foco no cliente, e através de um sistema voltado à melhoria contínua e tomada de decisão com base em evidência, possibilita a integração de setores de uma empresa em busca de um só objetivo. Este trabalho é um estudo de caso onde desenvolveu-se uma plataforma gráfica que utiliza Big Data Analytics e Business Intelligence para o acompanhamento e análises de defeitos em uma linha de produção de correias transportadoras. Através do Methodi Ordinatio realizou-se uma pesquisa para conhecer as técnicas para manipular Big Data e selecionar as ferramentas a serem utilizadas no desenvolvimento da plataforma. Assim, foi desenvolvido uma plataforma centralizada com visualizações gráficas dos defeitos e seus principais indicadores, com atualização automática, integrando tecnologias da Indústria 4.0 e a Gestão da Qualidade Total. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Publicador: dc.publisher | Universidade Tecnológica Federal do Paraná | - |
Publicador: dc.publisher | Ponta Grossa | - |
Publicador: dc.publisher | Brasil | - |
Publicador: dc.publisher | Departamento Acadêmico de Engenharia Mecânica | - |
Publicador: dc.publisher | Engenharia Mecânica | - |
Publicador: dc.publisher | UTFPR | - |
Direitos: dc.rights | openAccess | - |
Direitos: dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | - |
Palavras-chave: dc.subject | Gestão da qualidade total | - |
Palavras-chave: dc.subject | Automação | - |
Palavras-chave: dc.subject | Inteligência competitiva (Administração) | - |
Palavras-chave: dc.subject | Big data | - |
Palavras-chave: dc.subject | Total quality management | - |
Palavras-chave: dc.subject | Automation | - |
Palavras-chave: dc.subject | Business intelligence | - |
Palavras-chave: dc.subject | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA MECANICA | - |
Título: dc.title | Total quality management na indústria 4.0: big data no tratamento dos defeitos de produção | - |
Título: dc.title | Total quality management on industry 4.0: big data on analysis of production defects | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT |
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