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- Solução de sistema travagem monobloco para viatura tipo Side-by-Side VehiclePublication . Silva, Tiago Francisco Carvalho; Borrego, Luís Filipe PiresA segurança automóvel, especialmente em veículos de alto desempenho como os Side by Side Vehicles (SSV), depende fortemente da eficácia do sistema de travagem. Com o objetivo de atender às exigências dinâmicas desses veículos, o sistema de travagem monobloco surge como uma solução avançada, proporcionando robustez e desempenho superior. A arquitetura e o design deste sistema de travagem são fundamentais para garantir uma desaceleração eficiente e controlada em condições extremas, característica típica dos SSV´s. A capacidade de dissipação de calor, o controle de desgaste e a resistência à fadiga do material são aspetos críticos abordados neste relatório, que por sua vez, têm implicações diretas na longevidade e desempenho do veículo. O objetivo é examinar as principais características e benefícios de um sistema de travagem monobloco, destacando os materiais empregados, os desafios técnicos e todas as fases de sua conceção. Este relatório detalha o processo de desenvolvimento de um sistema de travagem monobloco, com o objetivo final de aplicá-lo em um veículo da categoria SSV. Irão ser abordadas algumas etapas, como identificação das necessidades, benchmarking, enquadramento do produto no mercado, identificação de regulamentos aplicáveis, condições fronteira, pesquisa de componentes, seleção de materiais, engenharia inversa, modelação 3D (Tridimensional) e simulação. Tive a oportunidade de estar presente nas várias fases do desenvolvimento deste projeto o que se revelou uma excelente oportunidade para adquirir conhecimento nas áreas de seleção de componentes, propriedades de materiais, montagens mecânicas e algumas particularidades de modelação 3D.
- A statistical analytics framework for decision-ready scheduling in autonomous intralogisticsPublication . Moura, Ricardo; Santos, Nuno Pessanha; Madureira, Ana; Tenera, Alexandra; ElsevierThe widespread adoption of Internet of Things (IoT) technologies within Industry 4.0 has increased the need for more responsive and efficient intralogistics operations, especially as industries move toward highly customized, small-batch production. Autonomous Mobile Robots (AMRs) provide the flexibility needed for dynamic industrial environments. However, their effective integration relies on accurate task-duration estimates, which are difficult to obtain due to system variability and operational uncertainty. This work addresses this challenge by statistically modeling picking and loading/unloading times using real-world industrial data. Probability distribution-fitting techniques are employed to capture the random nature of these operations, thereby reducing the need for unrealistic assumptions often used in scheduling models. The proposed methodology enhances the statistical basis for robust AMR fleet scheduling, improving coordination and reducing operational variability. Validation is conducted by directly comparing empirical data with fitted distributions, demonstrating clear improvements in representativeness and predictive accuracy. The results demonstrate the potential of this approach to improve decision-making in highly dynamic intralogistics environments.