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http://hdl.handle.net/1843/60364
Type: | Dissertação |
Title: | Modelagem e classificação de cortes de serras feixe circulares industriais com foco em confiabilidade |
Authors: | Fernanda Alves de Souza |
First Advisor: | Walmir Matos Caminhas |
First Referee: | Cristiano Leite de Castro |
Second Referee: | Marlon Rosa de Gouvêa |
Abstract: | Em ambientes industriais, a correta definição dos parâmetros operacionais é fundamental para garantir o ritmo produtivo e conservação dos ativos. Os equipamentos deste estudo consistem em 4 serras circulares, destinadas à realizar cortes em tubos circulares. O processo de corte em serras circulares são influenciadas pelas dimensões do material e sua respectiva composição química além das características da lâmina, como número de dentes e diâmetro. Somada às variáveis controláveis, o processo de serramento também sofre interferências relacionadas à conservação do ativo e eficiência nos processos de lubrificação e resfriamento. Deste modo, definir a melhor velocidade de corte pode tornar-se uma tarefa complexa, dado o grande número de variáveis capazes de influenciá-lo. Os equipamentos em questão possuem um padrão operacional desatualizado. Desta forma, em cenários de novos produtos, os operadores definiam os valores de velocidade de corte e avanço baseados em sua própria experiência. Esta situação ocasionou deterioração forçada, aumentando a ocorrência de quebras e desgaste das lâminas de corte. Este trabalho se propôs em utilizar os dados históricos existentes no PIMS - \textit{Plant Information Management System}, avaliando através de aprendizagem não supervisionada, quais combinações de velocidade de corte e avanço são as mais adequadas aos novos produtos, revisando assim, o procedimento vigente. Para agrupamento dos dados foram utilizados os algoritmos c-means, para agrupar aços de dureza semelhantes e Fuzzy c-means, para avaliar o desempenho dos cortes. Após a revisão do padrão operacional, os indicadores de MTBF Mean Time to Failure e MTTR Mean Time to Repair melhoram substancialmente, podendo ser traduzidos em redução de custos operacionais. |
Abstract: | In industrial environments, the correct definition of operating parameters is fundamental to guaranteeing production rates and asset conservation. The equipment in this study consists of 4 circular saws designed to cut circular tubes. The cutting process on circular saws is influenced by the dimensions of the material and its chemical composition, as well as the characteristics of the blade, such as the number of teeth and diameter. In addition to the controllable variables, the sawing process is also affected by the conservation of the asset and the efficiency of the lubrication and cooling processes. In this way, defining the best cutting speed can become a complex task, given the large number of variables capable of influencing it. The equipment in question had outdated operating standards. Thus, in new product scenarios, operators set cutting speed and feed values based on their own experience. This situation led to forced deterioration, increasing the occurrence of breakages and wear on the cutting blades. The aim of this work was to use historical data from the PIMS - Plant Information Management System - to evaluate, using supervised learning, which combinations of cutting speed and feed are the most suitable for new products, thus revising the current procedure. To classify the data, c-means algorithms were used to group together steels of similar hardness and fuzzy c-means to evaluate cutting performance. After revising the operating standard, the MTBF (Mean Time to Failure) and MTTR (Mean Time to Repair) indicators improved substantially, which can be translated into a reduction in operating costs. |
Subject: | Engenharia elétrica Serras circulares Algoritmos |
language: | por |
metadata.dc.publisher.country: | Brasil |
Publisher: | Universidade Federal de Minas Gerais |
Publisher Initials: | UFMG |
metadata.dc.publisher.department: | ENG - DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA ELÉTRICA |
metadata.dc.publisher.program: | Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica |
Rights: | Acesso Embargado |
URI: | http://hdl.handle.net/1843/60364 |
Issue Date: | 21-Sep-2023 |
metadata.dc.description.embargo: | 21-Sep-2025 |
Appears in Collections: | Dissertações de Mestrado |
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