Engenharia de Produção
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Navegando Engenharia de Produção por Autor "MOLINA, Sabrina da Silva"
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Monografia Acesso aberto Análise prescritiva de dados para a otimização de processos em uma pequena empresa de cabeceiras(2023-12) SANTOS, Marcus Vinicius AbreuA análise de dados é uma ferramenta poderosa para a otimização da cadeia de suprimento em empresas de pequeno porte, a empresa escolhida foi um estabelecimento familiar chamada “S Decorações” (nome fictício), uma empresa produtora de cabeceiras. Foi realizada a análise de dados com Python para identificar gargalos e oportunidades de melhoria na cadeia de suprimentos. Foram utilizados dados de histórico de vendas, estoque e produção para identificar padrões e tendências, bem como para prever a demanda futura. Para a realização da análise de dados, foram utilizadas algumas bibliotecas Python como Pandas, NumPy e Matplotlib: Foram utilizadas técnicas de análise exploratória de dados, como gráficos de dispersão e histogramas para identificar correlações entre as variáveis. Os resultados da análise de dados indicaram que a empresa estava enfrentando problemas de estoque excessivo e falta de produtos em determinados períodos, o que gerava uma taxa de atraso considerável em suas entregas. Com base nessas informações, foram propostas soluções para otimizar a cadeia de suprimentos, como a implementação de um sistema de previsão de demanda e a melhoria do processo de planejamento de produção Este trabalho demonstrou que a análise de dados com Python pode ser uma ferramenta poderosa para a otimização da cadeia de suprimentos em uma empresa de pequeno porte. Isso pode ajudar a identificar problemas e opArtigo Científico Acesso aberto Uso de RNA para controle de qualidade: na deteção de defeitos atraves, de imagens digitais(2023-12) GAVINHO, Caroline Bastos; VAZ, Eric Brayão; LESSA, Victoria de FreitasEste presente trabalho tem como objetivo aprofundar o entendimento sobre as redes neurais artificiais como uma técnica de aprendizado de máquinas para a detecção de defeitos em uma linha de produção por meio de análise de imagens digitais. A análise visa destacar a precisão e confiabilidade da aplicação de redes neurais artificiais como uma ferramenta eficaz para garantir a qualidade no processo de produção, contendo a ocorrência de falhas. Ao concentrar-se na identificação de imperfeições por meio da análise de imagens digitais, a pesquisa visa fornecer uma percepção sobre como as redes neurais artificiais podem ser empregadas como uma ferramenta para aprimoramento na eficácia e a precisão na detecção de defeitos em um ambiente industrial. Desta forma, busca-se enfatizar não apenas a capacidade das redes neurais artificiais na detecção de padrões complexos, mas também sua aplicabilidade prática na otimização do controle de qualidade. Através deste estudo, buscamos fortalecer a compreensão do papel fundamental das redes neurais artificiais na indústria, enfatizando seu potencial para agregar valor através da fabricação conforme as especificações, elevar os padrões de qualidade baseada na fabricação, prevenir falhas, contribuir de madeira significativa para a eficiência operacional em ambientes de produção, reduzindo assim gastos com retrabalhos e desperdícios de matéria prima.