Desenvolvimento de indicadores para planejamento da produção de uma fábrica de equipamentos de alta tensão - Santos, Ygor Patrick de Souza [UNESP] (Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2023)
As fábricas de equipamentos de alta tensão são contribuintes fundamentais para a cadeia de geração, transmissão e distribuição de energia no Brasil, e vem apresentando grande crescimento nos últimos anos. Grandes empresas têm acelerado o mercado de manufatura de equipamentos para suprir tal demanda. No entanto, a fabricação tradicional carece de re-cursos para monitorar e controlar a fabricação automatizada e complexa para produzir produtos personalizados e de pequenos lotes de forma eficiente e lucrativa. A solução para esses desafios é a adoção de tecnologias da Indústria 4.0, que incluem a integração horizontal do fluxo de dados entre parceiros, fornecedores e clientes, mesclando o mundo virtual e o real, resultando em um sistema em que todos os processos são totalmente integrados. Este trabalho tem como objetivo desenvolver um modelo de apoio à tomada de decisão para avaliar a capacidade produtiva de três fábricas distintas de equipamentos de alta tensão, a fim de aprimorar a performance geral das fábricas usando metodologias de análise de dados, planejamento de controle de produção e Business Intelligence (BI). Para isso, foi desenvolvido um fluxo de trabalho em ferramentas de BI capazes de extrair grandes quantidades de dados de diferentes fontes, possibilitando a integração das informações dos diversos departamentos, transformando e gerando visualizações que outrora, pela quantidade de dados, não seria possível sem a utilização desta metodologia. O modelo proposto, visa utilizar essas tecnologias para avaliar a capacidade produtiva das fábricas de equipamentos de alta tensão, a fim de torná-las mais eficientes e confiáveis. Os resultados obtidos mostram que é possível tomar decisões importantes mais rapidamente, aprimorar a performance geral da fábrica utilizando dos recursos disponíveis, balancear a carga produtiva e focar em melhorias onde os indicadores mostram mais oportunidades.

High voltage equipment factories are fundamental contributors to the energy generation, transmission, and distribution chain in Brazil and have been showing significant growth in recent years. Large companies have been accelerating the manufacturing market to meet this demand. However, traditional manufacturing lacks resources to monitor and control complex and automated manufacturing to efficiently and profitably produce personalized and small batch products. The solution to these challenges is the adoption of Industry 4.0 technologies, which include the horizontal integration of data flow between partners, suppliers, and customers, blending the virtual and real worlds, resulting in a system where all processes are fully integrated. This work aims to develop a decision support model to evaluate the production capacity of three distinct high voltage equipment factories, in order to improve the overall performance of the factories using data analysis methodologies, production control planning, and Business Intelligence (BI). For this purpose, a workflow was developed in BI tools capable of extracting large amounts of data from different sources, enabling the integration of information from various departments, transforming and generating visualizations that would not be possible without the use of this methodology, given the amount of data. The proposed model aims to use these technologies to evaluate the production capacity of high voltage equipment factories, in order to make them more efficient and reliable. The results obtained show that it is possible to make important decisions more quickly, improve the overall performance of the factory using available resources, balance production loads, and focus on improvements where indicators show more opportunities.
Development of indicators for production planning in a high voltage equipment factory
Keywords: Indicadores industrial; Business intelligence; Planejamento de produção; Indutrial indicators; Production planning