Descobrindo conhecimento em base de dados de ocorrências de manutenção de uma indústria de celulose
| Nível educacional (dc.audience.educationLevel) | Especialização | pt_BR |
| Orientador(a) (dc.contributor.advisor) | Francisco, Rosemary | |
| Lattes Orientador(a) (dc.contributor.advisorLattes) | http://lattes.cnpq.br/8034080479856691 | pt_BR |
| Autor(a) (dc.contributor.author) | Frasson , Alexandre Ribeiro | |
| Curso (dc.curso) | Especialização em Big Data, Data Science e Data Analytics | pt_BR |
| Data de Disponibilização (dc.date.accessioned) | 2021-09-09T22:21:15Z | |
| dc.date.available (dc.date.available) | 2021-09-09T22:21:15Z | |
| Data da defesa / Data do evento (dc.date.issued) | 2019-10-30 | |
| Abstract (dc.description.abstract) | The current challenge of maintenance and asset management in continuous process industries is to anticipate failures to avoid downtime and consequent production losses. Consequently, new knowledge, which may be obtained from the exploitation of data stored in computerized systems, is required to support this function. The extraction of knowledge from a database for strategic business purposes, however, is not obtained directly, it is necessary to use appropriate and effective methodologies and tools. In this sense, a case study was developed in a pulp industry in the northeastern region of Brazil with the objective of applying the knowledge discovery in databases methodology to identify opportunities to improve maintenance management. The obtained results present important discoveries such as the precise identification of the main areas, processes, maintenance disciplines and, above all, the equipment that most impact in terms of frequency of anomalies and production losses over the years investigated. Through classifying algorithms, it is also possible to obtain missing data, so important for the improvement of information and analysis of the maintenance function. | en |
| Resumo (dc.description.resumo) | O desafio atual da manutenção e gestão de ativos em indústrias de processo contínuo é antecipar-se às falhas para evitar a indisponibilidade e consequente perdas de produção. Consequentemente, novos conhecimentos, que podem que podem ser obtidos a partir da exploração de dados armazenados em sistemas informatizados, são requeridos para apoiar nesta função. A extração de conhecimentos de uma base de dados para fins estratégicos do negócio, no entanto, não se obtém de forma direta, é necessário utilizar metodologias e ferramentas adequadas e efetivas. Nesse sentido, foi desenvolvido um estudo de caso em uma indústria de celulose da região do nordeste brasileiro com o objetivo de aplicar a metodologia de descoberta do conhecimento sob base de dados visando identificar oportunidades para a melhoria da gestão da manutenção. Os resultados obtidos apresentam descobertas importantes como a identificação precisa das principais áreas, processos, disciplinas da manutenção e, sobretudo, os equipamentos que mais impactam em termos de frequência de anomalias e perdas de produção ao longo dos anos investigados. Através de algoritmos classificadores, também é possível obter dados faltantes, tão importantes para a melhoria das informações e análises da função manutenção. | pt_BR |
| URI (dc.identifier.uri) | http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/10081 | |
| Nome da instituição (dc.publisher) | Universidade do Vale do Rio dos Sinos | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Base de dados | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Sistemas informatizados | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Gestão da manutenção | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Database | en |
| Assunto (dc.subject) | Computerized systems | en |
| Assunto (dc.subject) | Maintenance management | en |
| Título (dc.title) | Descobrindo conhecimento em base de dados de ocorrências de manutenção de uma indústria de celulose | pt_BR |
| Tipo de arquivo (dc.type) | TCC | pt_BR |
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