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dc.contributor.advisorValle, Pablo Deivid, 1975-pt_BR
dc.contributor.otherCosta, Alexandre Ribeiro dapt_BR
dc.contributor.otherBorba, Guilherme Otavio de Françapt_BR
dc.contributor.otherYanagui, Marcos Calilpt_BR
dc.contributor.otherOliveira, Matheus Carvalho Bianchi dept_BR
dc.contributor.otherUniversidade Federal do Paraná. Setor de Tecnologia. Curso de Especialização em Engenharia Industrial 4.0pt_BR
dc.date.accessioned2021-12-03T12:29:05Z
dc.date.available2021-12-03T12:29:05Z
dc.date.issued2021pt_BR
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1884/72406
dc.descriptionAutores: Alexandre Ribeiro da Costa, Guilherme Otavio de França Borba, Marcos Calil Yanagui, Matheus Carvalho Bianchi de Oliveirapt_BR
dc.descriptionOrientador : Prof. Dr. Pablo Deivid Vallept_BR
dc.descriptionMonografia (especialização) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Curso de Especialização em Engenharia Industrial 4.0.pt_BR
dc.descriptionInclui referências: p. 29-30pt_BR
dc.description.abstractResumo: Com o advento da industrialização tem-se notado que a competitividade no mercado está cada vez mais alta. Na busca de uma maior flexibilidade e produtividade as empresas precisam buscar a maximização de eficiência dos ativos industriais, através da implantação de um sistema MES - Manufacturing Execution System. Para atender esse objetivo, é necessária uma maior assertividade nas tomadas de decisões e isso só ocorre quando se tem dados e informações suficientes para suporta-las. No caso da indústria brasileira, que enfrenta obsolescência de tecnologia, os desafios para obtenção de dados para decisão são ainda maiores, pois as máquinas não são providas de conectividade e coleta de dados. Nesse contexto, o trabalho visa a proposta de desenvolvimento de uma metodologia de identificação de oportunidades de melhoria com suporte de um sistema de coleta de dados automático e apresenta uma forma de cobrança inovadora, sem contrapartida de capital do cliente. A metodologia de trabalho foi baseada em etapas definidas através da coleta de dados, diagnóstico, proposta comercial e verificação dos resultados. A metodologia se mostrou eficaz pois teve sucesso no mapeamento de oportunidades com base na coleta e estratificação dos dados gerados pelas máquinaspt_BR
dc.format.extent1 arquivo (30 p.) : PDF.pt_BR
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.languagePortuguêspt_BR
dc.subjectControle de produçãopt_BR
dc.subjectTecnologia e administraçãopt_BR
dc.subjectConsultoriapt_BR
dc.titleProposta de Método de uma Consultoria Lean, baseado na coleta de dados com Sistema MES - Manufacturing Execution Systempt_BR
dc.typeMonografia Especialização Digitalpt_BR


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