Percorrer por autor "Santos, Patrícia Agostinho dos"
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- Intelligent management of physical assets to maximise operational efficiency and reduce environmental impactPublication . Santos, Patrícia Agostinho dos; Farinha, José Manuel Torres; Karim, Ramin; Raposo, Hugo David NogueiraEsta tese explora o campo da Gestão Inteligente de Ativos (IAM) com ênfase na integração de estratégias avançadas e tecnologias inovadoras para otimizar a gestão de ativos físicos em contextos industriais. Em resposta às crescentes exigências de eficiência operacional e responsabilidade ambiental, procede-se a uma análise crítica das práticas atuais de gestão de ativos, com o objetivo de identificar oportunidades de melhoria de desempenho e reforço da resiliência a longo prazo. Como contribuição principal, foi desenvolvida uma nova estrutura para Gestão Inteligente de Ativos. Concebida para integrar tecnologia, pessoas, processos e, regulamentos e políticas externos, alinhada com os princípios da Indústria 5.0, fornecendo informações valiosas para melhorar a gestão de ativos industriais e promover práticas operacionais sustentáveis. Para validar e aplicar a estrutura, foi realizado um caso de estudo em colaboração com a empresa LKAB, com foco na análise de dois moinhos industriais. A avaliação incidiu sobre a eficácia das práticas de manutenção e o desempenho operacional, através da análise detalhada da frequência de paragens, da duração dos tempos de inatividade e dos modos de falha. As ferramentas analíticas utilizadas incluem indicadores-chave de desempenho (Key Performance Indicators - KPIs) de manutenção, Análise de Modos de Falha, Efeitos e Criticidade (Failure Modes Effects, and Criticality Analysis – FMECA) e diagramas de Causa e Efeito. Além disso, foram simulados os potenciais benefícios decorrentes da redução dos tempos de inatividade, com projeções de ganhos na produção e poupança energética. Para pesquisas futuras, recomenda-se a aplicação de ferramentas analíticas adicionais, como distribuições de Weibull ou Pareto, bem como KPIs relacionados à energia e custos. Além disso, estudos futuros devem analisar a interface entre humanos e sistemas IAM, e avaliar como a estrutura proposta pode ser adaptada em vários setores que enfrentam desafios operacionais.