University of Beira Interior
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Criação e desenvolvimento de uma receita para o processo de revenido de um produto
No full textO presente relatório reporta as atividades desempenhadas pela aluna Joana Cruz ao
longo de 3 meses na empresa Groz-Beckert Portuguesa, entre 1 de março de 2023 até 31
de maio de 2023, para obtenção do grau de Mestre em Engenharia e Gestão Industrial.
Este relatório apresenta o percurso percorrido pela aluna, reforçando os conhecimentos
em âmbito académico que foram adquiridos ao longo da Licenciatura e Mestrado em
Engenharia e Gestão Industrial na Universidade da Beira Interior, tal como a experiência
em ambiente empresarial de forma a atender os objetivos propostos.
A empresa Groz-Beckert Portuguesa esta sediada na cidade Vila Nova de Gaia, sendo
uma das filiais do grupo Groz-Beckert. A Groz-Beckert é líder mundial no fornecimento
de produtos têxteis. Esta empresa desenvolve, produz e comercializa produtos para
máquinas industriais, peças de precisão, ferramentas finas, bem como sistemas e
serviços para produção e união de tecidos têxteis.
No âmbito deste relatório, descreve-se todas as fases pelas quais a criação e
desenvolvimento de uma receita para o processo produtivo de revenido passa, desde o
planeamento inicial até a sua implementação e estabilização.This report highilghts the activities carried out by the student Joana Cruz over 3 months
at the company Groz-Beckert Portuguesa, between March 1, 2023, and May 31, 2023, to
obtain the master’s degree in engineering and industrial Management.
This report presents the path taken by the student, reinforcing the knowledge in the
academic field that was acquired during the Degree and Master’s in industrial
engineering and management at the University of Beira Interior, as well as the
experience in a business environment in order to meet the proposed objectives.
The company Groz-Beckert Portuguesa is headquartered in the city of Vila Nova de Gaia,
being one of the subsidiaries of the Groz-Beckert group. Groz-Beckert is the world's
leading supplier of textile products. This company develops, produces and markets
products for industrial machinery, precision parts, fine tools, as well as systems and
services for the production and joining of textile fabrics.
Within the scope of this report, all the phases that the creation and development of a
recipe for the tempering production process go through are described, from the initial
planning to its implementation and stabilization
A simple methodology to predict heating load at an early design stage of dwellings
No full textThis paper compares several different simplified methodologies for building energy performance assessment during winter time selected based on its large application and/or its user friendly characteristics. Hourly values for energy demand are calculated by a detailed comparison tool based on hourly weather data. A simplified building procedure spreadsheet to evaluate energy demand is also presented. It gives reliable results, needs only a little input data to describe the building design and low time consumption. The spreadsheet is therefore useful for preliminary design tasks in the early design stages where rough estimates of the building design and preliminary energy use are needed for primary decision support. The method is based on a seasonal heating calculation of heat losses and usable heat gains for the building, where the heat-accumulating capacity of the building is considered. The seasonal mean values of the solar radiation and degree days are applied. This paper describes the applied calculation technique and the assumptions made to carry out heating calculation.info:eu-repo/semantics/publishedVersio
Implementação de sistemas de rastreabilidade industrial - Estudo de caso: Mepisurfaces, Lda.
No full textOs avanços tecnológicos demonstram uma tendência de crescimento acentuada, sendo
estes diretamente proporcionais à qualidade de vida da atual sociedade. Com este facto,
o mercado empresarial torna-se cada vez mais competitivo, havendo uma maior
exigência por parte dos clientes, o que obriga as empresas a procurarem ferramentas e a
adotarem novas metodologias de trabalho, de forma a melhorar a sua flexibilidade,
eficácia e eficiência, garantindo uma melhor resposta às necessidades do mercado.
Nesse âmbito, as ferramentas de rastreabilidade de objetos, totalmente ou parcialmente,
automáticas são consideradas tecnologias essenciais a todo o tipo de análise e tratamento
de dados empresariais, proporcionando diversos benefícios às empresas, entre eles, a
redução de desperdícios, a identificação de gargalos, redução de custos, melhoria da
qualidade dos produtos e de todo o fluxo de informação empresarial.
Esta dissertação teve como objeto de estudo a empresa industrial Mepisurfaces, Lda.,
especializada na maquinação, polimento e galvanoplastia de ligas metálicas, onde o foco
do estudo assenta na identificação de um modelo que permita a qualquer empresa
industrial adaptar este tipo de ferramentas tecnológicas. Através de uma revisão
bibliográfica sobre a temática, bem como no reconhecimento do fluxo produtivo
estudado, o presente trabalho procede ao uso de um modelo de implementação já
desenvolvido, estudado e testado, apoiado por uma análise de viabilidade do projeto,
medindo os benefícios obtidos com os resultados apurados, após a implementação.
Dentro das melhorias identificadas com a implementação, estrategicamente Kaizen
(melhoria contínua), destaca-se o aumento obtido no desempenho da produção.
Anteriormente à mudança este indicador situava-se nos 98,6%, enquanto
posteriormente à mesma ficou nos 99,1%, um aumento de 0,5% diretamente associado à
diminuição do tempo trabalhado ao longo do fluxo produtivo, correspondendo a um
aumento anual de produção de 99 peças. A integração deste tipo sistemas de
rastreabilidade, permite a recolha e processamento automático de dados e, para além
dos ganhos financeiros e produtivos, esta implementação enquadrada na temática
Indústria 4.0 engloba um enorme impacto a longo prazo em termos funcionais e de
controlo, proporcionando uma enorme ajuda à gestão de fluxos de produção.Technological advances have shown an accentuated growth trend, which is directly
proportional to the quality of life in today’s society. As a result, the business market is
becoming increasingly competitive and customers are becoming more demanding,
forcing companies to look for new tools and adopt new work methodologies to improve
their flexibility, effectiveness and efficiency, ensuring a better response to market needs.
In this context, the tools for tracking objects, totally or partially automatic, are
considered essential technologies to all kinds of analysis and the treatment of business
data, providing several benefits to companies, including waste reduction, identification
of bottlenecks, cost reduction, improvement of product quality and the entire flow of
business information.
A case study of an industrial company, Mepisurfaces, Lda., specializing in machining,
polishing and galvanoplasty of metallic alloys, where the focus of the study is based on
the identification of a base model, with sequential steps, which allows any industrial
company to adapt these types of technological tools and systems. Based on the pillars of
knowledge acquired through a bibliographic review on the subject, as well as on the
recognition of the whole production flow, this work makes use of an implementation
model already developed, studied and tested, supported by a project viability analysis
measuring the benefits obtained with the results found after the respective
implementation. Production performance increased with the implementation of a
traceability system, as the time worked throughout the flow decreased. Production
performance prior to implementation was around 98.6%. Applying a Kaizen (continuous
improvement) strategy and based on the times collected in the pilot test, this indicator
rose by 0.5%, obtaining a production performance of 99.1%, corresponding to an annual
increase of 99 pieces.
The integration of a robust and simple traceability system allowed for automated data
collection and processing and, in addition to the financial and productive benefits, this
Industry 4.0 implementation encompasses a huge medium- to long-term impact in
functional and monitoring terms, providing enormous aid to the management of
production flows
Laser Cut Qualification For Aeronautical Parts - Case Study: Mecachrome Portugal
No full textThis dissertation presents a comprehensive study aimed at developing a methodology to
optimize laser cutting machine parameters using the "Laser Cutting Systems/Pulsar 2415
IV | AMADA AMERICA." The research was conducted at Mecachrome Portugal, a
company specialized in manufacturing aeronautical parts.
The primary objective of this dissertation is to determine the best laser cutting
parameters for two types of thin sheet materials, and corresponding thicknesses:
Stainless Steel (X6CrNiTi18-10) and Inconel (NiCr22Mo9Nb). The study involves a
detailed analysis of microstructural changes, burr measurements, and the cut surface
quality under various parameter sets. The goal is to achieve the necessary qualification
as per the AIPI/AIPS03-09-001 norm, required by the company's customer, and to
streamline the cutting process to reduce costs associated with burr removal or re-cutting.
This dissertation includes a case study on the laser cutting equipment's capabilities,
focusing on the influence of cutting parameters on the heat-affected zone and cut surface
quality. The findings aim to provide a methodological approach to achieving optimal
cutting performance, ensuring high-quality production standards in the aeronautics
industry.Esta dissertação apresenta um estudo abrangente com o objetivo de desenvolver uma
metodologia para otimizar os parâmetros da máquina de corte a laser "Laser Cutting
Systems/Pulsar 2415 IV | AMADA AMERICA". A pesquisa foi realizada na Mecachrome
Portugal, empresa especializada na fabricação de peças aeronáuticas.
O principal objetivo desta dissertação é determinar os melhores parâmetros de corte a
laser para dois tipos de materiais, e suas diferentes espessuras, em folhas finas: Aço
Inoxidável (X6CrNiTi18-10) e Inconel (NiCr22Mo9Nb). O estudo envolve uma análise
detalhada das mudanças microestruturais, medições de rebarbas e a qualidade da
superfície cortada sob vários conjuntos de parâmetros. O objetivo é alcançar a
qualificação necessária conforme a norma AIPI/AIPS03-09-001, exigida pelo cliente da
empresa, e agilizar o processo de corte para reduzir os custos associados à remoção de
rebarbas ou recortes.
Esta dissertação inclui um estudo de caso sobre as capacidades do equipamento de corte
a laser, focando na influência dos parâmetros de corte na zona afetada pelo calor e na
qualidade da superfície cortada. Os resultados visam fornecer uma abordagem
metodológica para alcançar um desempenho de corte ideal, garantindo altos padrões de
qualidade na produção na indústria aeronáutica
ML Orchestrator: Development and Optimization of Machine Learning Pipelines and Platforms
No full textMachine Learning Pipelines play a crucial role in the efficient development of large-scale
models, which is a complex process that involves several stages and faces intrinsic challenges.
This document seeks to explore the depth of these structures, from the initial preparation of
datasets to the final stage of model implementation, as well as the importance of optimizing
these structures. Emphasis is also placed on the critical relevance of this process in Cloud
Computing environments, where flexibility, scalability and efficiency are imperative. By understanding and properly applying optimized strategies, we not only improve model performance, but also maximize the benefits offered by cloud computing, thus shaping the future
of Machine Learning development at scale.
The Google Cloud Platform, more specifically the Vertex AI tool, offers a comprehensive solution for building and implementing Machine Learning Pipelines, as it allows development
teams to take advantage of pre-trained models, automation of tasks and management of tasks
and resources in a simplified way, leading to improved scalability, enabling efficient processing of large volumes of data.
In addition, an analysis is made of how the Google Kubernetes Engine tool plays a key role
in the management and scaling of these structures, since the ability to manage containers on
a large scale guarantees an efficient execution of Machine Learning processes, providing a
dynamic response to requests from clients.
To efficiently build and optimize a ML pipeline, essential objectives were set to ensure robustness and efficiency. This includes creating a Google Kubernetes Cluster with its complementary services in GKE for the Playground Tool service, employing scalability strategies like
KEDA and deploying the DeepNeuronicML model for objects and actions predictions from
real-time video streams. Additionally, a Copilot is used to monitor computational resources,
ensuring the ML pipeline can manage multiple clients and their AI models in an optimized
and scalable manner.
To conclude, it’s important to note that optimizing Machine Learning Pipelines in cloud environments is not just a necessity, but a strategic advantage. By adopting innovative approaches and integrating the tools mentioned above (Vertex AI and Google Kubernetes Engine), business organizations can overcome the complex challenges of these structures and
boost efficiency and innovation in their Machine Learning services.Podemos abordar o conceito pipeline como uma estrutura, que organiza e facilita o processo
de desenvolvimento, operação e implementação de modelos de aprendizagem automática.
Diante da crescente necessidade de analisar dados provenientes de inúmeras fontes, incluindo
câmaras de vigilância e diversos modelos, a otimização torna-se crucial, pois o objetivo passa
por superar desafios como a eficiência no processamento de grandes volumes de dados, a
gestão de modelos de Inteligência Artificial e a gestão eficaz dos recursos computacionais.
Ao otimizar estas estruturas, procura-se enfrentar obstáculos como a complexidade do processamento distribuído, assegurando uma análise eficiente e ágil, e a capacidade de lidar
com múltiplos clientes, bem como os seus modelos. A otimização não melhora, apenas, a
eficiência operacional, mas também contribui para o desenvolvimento de soluções mais escaláveis e adaptáveis às diversas exigências do mundo contemporâneo, proporcionado insights valiosos provenientes de diversos conjuntos de dados.
Um pipeline eficiente e otimizado torna-se ainda mais crucial ao ser aplicado em ambientes
de computação em nuvem. Nestes cenários, a escalabilidade, eficiência e gestão eficaz de
recursos são fundamentais para lidar com desafios referentes ao processamento de dados
em larga escala. A questão da otimização nestes ambientes aborda, especificamente, a capacidade de lidar com a dinâmica das carga de trabalho, aproveitar recursos computacionais
mediante a necessidade e garantir eficiência na análise de conjuntos de dados.
De maneira a construir e otimizar um Machine Learning (ML) pipeline eficientemente, foram
definidos objetivos essenciais que garantem a robustez e a eficiência do sistema. A criação
de um Google Kubernetes Cluster e os seus serviços complementares no Google Kubernetes
Engine (GKE), para a implementação do serviço Playground Tool, com recurso a estratégias
de escalabilidade como a ferramenta Kubernetes-based Event Driven Autoscaler (KEDA)
e a implementação do modelo DeepNeuronicML, para previsões de objetos e ações provenientes de transmissões de vídeo em tempo real, com recurso a um Copilot para monitorização dos recursos computacionais utilizados, asseguram um ML pipeline capaz de gerir
múltiplos clientes, bem como os seus modelos de Artificial Intelligence (AI), de um modo
otimizado e escalável.
Deste modo, a otimização de Machine Learning pipelines não se trata, apenas, de uma resposta aos desafios do presente, mas uma preparação proativa e adaptável para os cenários
tecnológicos em constante evolução, garantindo uma eficaz e eficiente integração entre os
domínios de aprendizagem automática e computação em nuvem
Indicadores Chave de Desempenho (KPI) - Caso de estudo: Automotive Compounding Industry
No full textAo longo dos últimos tempos, o mercado tem vindo a tornar-se altamente competitivo,
conduzindo as organizações para um cenário dinâmico, onde a procura de soluções para
desafios constantes tem um peso determinante para que estas se consigam destacar e
permanecer ativas neste contexto empresarial.
Nesta circunstância, medir o desempenho tornou-se uma atividade vital para todos
aqueles que procuram sobreviver e progredir num mercado impulsionado pela rápida
evolução e concorrência acentuada. Desta forma, os indicadores chave de desempenho
(Key Performance Indicators - KPIs) têm vindo a desempenhar um papel crucial em
relação à monitorização e avaliação do desempenho organizacional, garantindo assim
que todos os esforços sejam direcionados para alcançar os objetivos a longo prazo e desta
forma seja atingido o sucesso.
Este relatório de estágio apresenta um caso de estudo focado na implementação de KPIs,
desenvolvido numa empresa do ramo automóvel designada ACI- Automotive
Compounding Industry, localizada na cidade da Guarda.
O presente trabalho teve assim como base a realização de inquéritos, responsáveis por
obter as perspetivas dos colaboradores de cada departamento das empresas do grupo,
que consequentemente conduziram à implementação de KPIs. Foram implementados 22
novos indicadores no grupo ACI, tendo sido implementados 8 novos indicadores no
departamento de Compras e Vendas, 3 no departamento da Logística, 2 no departamento
da Qualidade, 3 no departamento de Recursos Humanos, 4 no departamento de
Segurança e Saúde no Trabalho e 1 indicador nos departamentos de Investigação e
Desenvolvimento e Finanças respetivamente.
Para além disso, este trabalho apresenta ainda os painéis de visualização desenvolvidos
através da ferramenta Power BI, essenciais para a visualização, análise e interpretação
dos indicadores utilizados nas empresas do grupo. Adicionalmente, foram ainda
destacadas as funcionalidades que se espera que o sistema de execução de produção
(MES – Manufacturing Execution System) venha a desempenhar, tendo também sido
apresentados alguns requisitos que promovem a implementação bem sucedida deste tipo
de sistemas. Desta forma, a implementação de novos KPIs em alguns departamentos
acompanhados de um painel de visualização e do MES, irá proporcionar para o grupo
ACI, um acompanhamento contínuo do desempenho, possibilitando ao mesmo tempo
um maior controlo sobre as suas atividades. Este controlo permitirá assim que sejam
tomadas melhores decisões, conduzindo as empresas do grupo para um patamar mais
competitivo.In recent times, the market has become highly competitive, leading organisations into a
dynamic scenario where the search for solutions to constant challenges has a decisive
influence on whether they can stand out and remain active in this business context.
Under these circumstances, measuring performance has become a vital activity for all
those seeking to survive and progress in a market driven by rapid evolution and fierce
competition. In this way, Key Performance Indicators (KPIs) have come to play a crucial
role in monitoring and evaluating organisational performance, thus ensuring that all
efforts are directed towards achieving long-term objectives and thus success.
This internship report presents a case study focussed on the implementation of KPIs,
developed in an automotive company called ACI- Automotive Compounding Industry,
located in the city of Guarda.
This work was based on carrying out surveys to obtain the perspectives of employees in
each department of the group's companies, which consequently led to the
implementation of KPIs. 22 new indicators were implemented in the ACI group, with 8
new indicators in the Purchasing and Sales department, 3 in the Logistics department, 2
in the Quality department, 3 in the Human Resources department, 4 in the Occupational
Health and Safety department, and 1 indicator in the Research and Development and
Finance departments respectively.
In addition, this research work also presents the visualisation panels developed using the
Power BI tool, which are essential for visualising, analysing, and interpreting the
indicators used throughout the group's companies. In addition, the functionalities that
Manufacturing Execution System (MES) is expected to fulfill were also highlighted, and
some requirements that promote the successful implementation of this type of system
were also presented.
In this way, the implementation of new KPIs in some departments accompanied by a
visualisation panel and the MES will provide the ACI group with continuous performance
monitoring, while at the same time giving it greater control over its activities. This
control will enable better decisions to be made, taking the group's companies to a more
competitive level
Mix design of structural lightweight self-compacting concrete incorporating coarse lightweight expanded clay aggregates
No full textThis paper reports an experimental study that aimed to define the parameters for the mix design of structural lightweight self-compacting concrete (LWSCC) incorporating coarse lightweight expanded clay aggregates and natural sand. The starting point was the methodology proposed by Nepomuceno et al. (2014) for normal density self-compacting concrete (SCC). The necessary modifications were evaluated and new correlations obtained to support the definition of the mix design parameters. It was concluded that the coarse aggregates reference curve, as well as the mortar phase flow properties proposed by Nepomuceno et al. (2012) for the SCC, are adequate to produce LWSCC. Correlations to quantify the volume of coarse lightweight aggregates (Vg) are presented. It was shown that Vg depends on the mortar phase proportions, concrete workability properties, concrete compressive strength and concrete oven-dry density. The analysis of dynamic and static segregation shows a satisfatory performance with a uniform distribution of lightweight aggregates.info:eu-repo/semantics/publishedVersio
Use of refurbished shipping containers for the construction of housing buildings: details for the structural project
No full textConstruction using refurbished shipping containers is a recent building system, with already many successful examples around the world. This system presents a huge potential in the field of sustainable construction provided by the recycling of used containers. This paper aims to contribute to a better knowledge of this construction system in what concerns to the structural project. The general constitution of two maritime shipping containers is presented as well as some aspects of their structural behavior. For this purpose, numerical analyses were performed using a finite elements analysis program. Normative aspects for the structural project are also presented. This paper also presents the analysis of a case study with the use of refurbished shipping containers to build a single-family house. The evaluation of the strength of the refurbished shipping containers to building actions is carried out. It is shown that such evaluation is not easy because some mechanical parameters of noncommercial steel section of the elements that compose the shipping containers are unknown. Nevertheless, this study shows the feasibility of this building system.info:eu-repo/semantics/publishedVersio
Estágio na Empresa ATOS Portugal/Eviden: Plataforma de Comercialização de Energia, Operações no Mercado Energético da Península Ibérica
No full textO presente relatório de Estágio, desenvolvido no âmbito da unidade curricular de Projeto de
Dissertação ou de Estágio Curricular, integrado no Mestrado em Engenharia Informática,
descreve os objetivos desenvolvidos para o estágio que ocorreu durante o período de 9 meses. Este projeto foi desenvolvido na empresa Atos[1], que após uma reestruturação interna
tornou-se Eviden[2]. Esta, conta com o escritório em Lisboa.
Durante o estágio realizado, o objetivo foi a implementação de funcionalidades relevantes ao
funcionamento do mercado energético, este desenvolvimento teve em foco uma metodologia
de trabalho ágil. O trabalho focava-se numa implementação Fullstack em que o desenvolvimento era tanto no Backend como no Frontend. As funcionalidades foram numa grande
parte a adição, edição ou remoção de parâmetros necessários à comercialização de energia,
em conjunto com os suas validações necessárias.
A Atos é uma multinacional que fornece serviços de tecnologia da informação com foco em
soluções de negócios e transformação digital. A empresa oferece uma ampla gama de serviços, incluindo integração de sistemas, gestão de serviços e integração de sistemas e consultoria. A Atos auxilia clientes de diversos setores na utilização de tecnologia para aumentar a
produtividade, otimizar processos de negócios e atingir metas digitais. A empresa trabalha
em áreas como análise de big data, computação em nuvem, segurança cibernética e criação
de soluções criativas para atender às necessidades de seus clientes.This Internship report, developed within the scope of the curricular unit course of a Dissertation Project or Curricular Internship, integrated into the Master’s degree in Computer
Engineering, describes the objectives developed for the internship that took place over a period of 9 months. This project was developed at the company Atos, which after an internal
restructuring became Eviden. The office was in Lisbon.
During the internship, the objective was to implement functionalities relevant to the functioning of the energy market. This development focused on an agile work methodology. The
work focused on a Fullstack implementation in which development was carried out on both
the Backend and Frontend. The functionalities were largely the addition, editing or removal of parameters necessary for energy trading, together with their necessary validations.
Atos is a multinational that provides information technology services with a focus on business solutions and digital transformation. The company offers a wide range of services, including systems integration, service management and systems integration and consultancy.
Atos helps clients from different sectors use technology to increase productivity, optimize
business processes, and achieve digital goals. The company works in areas such as big data
analysis, cloud computing, cybersecurity and creating creative solutions to meet the needs of
its customers
Methodology for mix design of the mortar phase of self-compacting concrete using different mineral additions in binary blends of powders
No full textThis paper details a comparative analysis of the results obtained in tests on mortars suitable for self-compacting concrete (SCC). The binary and ternary blends of powder materials used were combinations of two cements with four additions in different percentages: limestone powder, fly ash, granite filler and microsilica. The correlations between the mix design parameters of the mortar phase and the flow properties and compressive strength were evaluated. As a result of this evaluation, a simple methodology was proposed for the mix design of the mortar phase in binary blends of powder with the aim of simultaneously obtaining both adequate flow properties and the necessary compressive strength of the mortar.info:eu-repo/semantics/publishedVersio