Restrições no uso da Informação de Chão de Fabrica na Gestão de Manutenção

  • R. Netto Pontificia Universidade Católica do Paraná
  • E. Santos Pontificia Universidade Católica do Paraná
  • E. Loures Pontificia Universidade Católica do Paraná

Resumo


A gestão da manutenção busca estimar a evolução das condições dos equipamentos ao longo do tempo ou realizar predições ou diagnósticos de falhas. Com a expansão dos sistemas de informação, tais como os Sistemas de Informação de Chão-de-fabrica, técnicas de Mineração de Processos podem ser utilizadas para auxiliar na tomada de decisão de manutenção. Para garantir a qualidade e confiabilidade de informação obtida, melhoramentos devem ser realizados nas aquisições dos eventos. Este artigo propõe recomendações para estruturar os registros de eventos de Sistemas de Chão-de-fábrica, objetivando facilitar a aplicação de algoritmos de Mineração de Processos. Utiliza-se um estudo de caso de um processo de fabricação de peças para o setor automotivo, utilizando uma maquina CNC. Conclui-se que a maior causa para a redução da qualidade da informação deve-se a falta de eventos delimitadores e a entrada incorreta de eventos pelo operador. Com a aplicação das melhorias propostas, busca-se extrair informações para otimizar custos, aumentar a disponibilidade dos equipamentos e orientar a implementação de melhorias nos processos produtivos.

Palavras-chave: FIS, Manutenção, Mineração de Processo, Tomada de decisão

Referências

Ahmad, R. Kamaruddin, S. 2012. An overview of time-based and condition-based maintenance in industrial application. Computers & Industrial Engineering 63, pp. 35–149.

Bensi, M.; Der Kiureghian, A.; Straub, D. 2013. Efficient Bayesian network modeling of systems. Reliability Engineering and System Safety 112 200–213.

Cheng, Xu and Yang, 2013). Cheng, Y.; Xu, T.; Yang, L. 2013. Bayesian network based fault diagnosis and maintenance for high-speed train control systems. Quality, Reliability, Risk, Maintenance, and Safety Engineering (QR2MSE), 2013 International Conference on. pp. 1753 – 1757.

De Medeiros, A.K.A.; Günther, C. W. 2005. Process mining: Using CPN tools to create test logs for mining algorithms. Proceedings of the sixth workshop on the practical use of Coloured Petri nets and CPN tools (CPN 2005). Vol. 576.

De Ron and Roonda 2005). De Ron, A. J., Roonda, J.E. 2005. Equipment Effectiveness: OEE Revisited, IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing, Vol. 18, pp. 190-196.

Ferreira, D. R.; Thom, L. H. 2012. A semantic approach to the discovery of workflow activity patterns in event logs. International Journal of Business Process Integration and Management. Vol. 6, Nº.1, pp. 4 - 17.

Gunther, C. W.; Verbeek, E. 2009. Xes standard definition. Fluxicon Process Laboratories. pp. 13 – 14.

Jardine, A.K.S; Lin, D.; Banjevic, D. 2006. A review on machinery diagnostics and prognostics implementing condition-based maintenance. Mechanical systems and signal processing. Vol. 20. Nº 7. pp. 1483 - 1510.

Korb, k. B.; nicholson, A. E. Bayesian artificial intelligence. Chapman & Hall/CRC Press LLC. 2004.

Krieg, m. L. A tutorial on Bayesian belief networks. DSTO Electronics and Surveillance Research Laboratory. Edinburgh, South Australia, Australia. 2001.

Kumar, U.; Galar, D.; Parida, A.; Stenström, C.; Berges, L. 2013. Maintenance performance metrics: a state-of-the-art review. Journal of Quality in Maintenance Engineering. Vol. 19. Nº 3. pp. 233-277.

Kurscheidt Netto, R. J.; Santos, E. A. P.; Loures, E. R.; Pierezan, R.. 2014. Condition-Based Maintenance Using OEE: An Approach To Failure Probability Estimation. In: 7th International Conference on Production Research - Americas 2014, Lima. Proceedings of 7th International Conference on Production Research - Americas 2014.

Kurz D. Kaspar J. Pilz J. 2011. Dynamic maintenance in semiconductor manufacturing using bayesian networks. 2011 IEEE International Conference on Automation Science and Engineering Trieste, Italy.

Márquez, C. A.; Herguedas, S. A. 2004. Learning about failure root causes through maintenance records analysis. Journal of Quality in Maintenance Engineering. Vol. 10. N°4. pp 254 – 262.

Moubray, J. 2000. Manutenção Centrada na Confiabilidade. Ed. Brasileira. Lutterworth, Inglaterra. Aladon Ltd.

Nakajima, S. 1988. An Introduction to TPM: Total Productive Maintenance. Cambridge, Massachusetts: Productivity Press. Portland. OR.

Pierezan, R. ; Santos, E. A. P. ; Loures, E. F. R. ; Busetti de Paula, M. A. ; Ferreira, L. R. 2011. Machine simulation for operational decision support using colored Petri nets. In: 21st International Conference on Production Research, Stuttgart. 21st International Conference on Production Research.

Rozinat, A.; Mans, R. S.; Song, M.; Van der Aalst, W. M. P. 2009. Discovering Simulation Models. Information Systems. Vol. 34. N°. 3. pp. 305-327.

Sand, K., Aupied, J., Spruyt, F. 2010. Application of Bayesian Networks for Maintenance and Risk Modelling. IEEE.

Santos E. A. P., De Freitas R. L., Deschamps F., De Paula M. A. B. 2008. Proposal of an Industrial Information System Model for Automatic Performance Evaluation. IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation. 436-439.

Song and Van Der Aalst 2008. Song, M.; Van Der Aalst, W. M. P. 2008. Towards comprehensive support for organizational mining. Decision sup-port systems. Vol. 46. Nº. 1. pp. 300 – 317.

Sutrisnowati, Riska Asriana and Bae, Hyerim and Song, Minseok. 2014. Bayesian network construction from event log for lateness analysis in port logistics. Computers & Industrial Engineering. Elsevier.

Teive R. C. G, Coelho J, Camargo C. C. B, Charles P. C, Lange T Cimino Jr L. 2011. Bayesian Network Approach to Fault Diagnosis and Prognosis in Power Transmission Systems. Intelligent System Application to Power Systems (ISAP), 16th International Conference on.

Tiwari, A; Turner, C. J.; Majeed, B. 2008. A review of business process mining: state-of-the-art and future trends. Business Process Management Journal. Vol. 14. Nº. 1. pp. 5 - 22.

Turner, C. J.; Tiwari, A.; Olaiya, R.; Xu, Y. 2012. Process Mining: From Theory To Practice. Business Process Management Journal. Vol. 18. Nº. 3. pp. 493 – 512.

Van Der Aalst, W. M. P, Schonenberg M. H, Song M. 2011a. Time Prediction Based On Process Mining. Information Systems. Vol. 47. Nº. 2. pp. 237 – 267.

Van Der Aalst, W. M. P.; Dustdar, S. 2012. Process Mining Put into Context. IEEE Internet Computing. Vol. 16. Nº. 1. pp. 82 - 86..

Van der Aalst, W. M. P.; Van Dongen, B. F.; Herbst, J.; Maruster, L.; Schimm, G.; Weijters, A. J. M. M. 2003. Workflow Mining: A Survey of Issues and Approaches. Data & knowledge engineering. Vol. 47. Nº. 2. pp. 237 - 267. 2003.
Van Dongen, B. F.; Van der Aalst, W. M. P. 2005. A Meta Model for Process Mining Data. EMOI-INTEROP. Vol. 160. pp.

Verbeek, H. M. W., Buijs, J. C. A. M., van Dongen, B. F., & van der Aalst, W. M. P.. 2010. XES tools. Citeseer.

Wang, W. 2012. An Overview Of The Recent Advances In Delay-Time-Based Maintenance Modeling. Reliability Engineering & System Safety. Vol. 106. pp. 165 – 178.

Weber, P., Medina-Oliva, G., Simon, C., Iung, B. 2012. “Overview on bayesian networks applications for dependability, risk analysis and maintenance areas," Engineering Applications of Artificial Intelligence, 25(4), pp. 671 - 682.

Weber, P.; Bordbar, B.; Tino, P.; Majeed, B. 2011. A framework for comparing process mining algorithms. GCC Conference and Exhibition (GCC), 2011 IEEE}. pp. 625 – 628.
Publicado
26/05/2015
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NETTO, R.; SANTOS, E.; LOURES, E.. Restrições no uso da Informação de Chão de Fabrica na Gestão de Manutenção. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO (SBSI), 11. , 2015, Goiânia. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2015 . p. 447-454. DOI: https://doi.org/10.5753/sbsi.2015.5848.