Browsing by Author "Freitas, Antonio de Agrela de"
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- Modelos Meta-Heurísticos de Otimização da Produção Baseados na Avaliação de Riscos ErgonómicosPublication . Freitas, Antonio de Agrela de; Lima, Tânia Daniela Felgueiras de MirandaPara se manter competitiva, a indústria portuguesa necessita de aumentar a sua economia de escala, através do aumento da sua capacidade de produção e de comercialização, com eficácia e eficiência, de forma a favorecer a redução dos custos diretos e indiretos. Para tal, a Indústria 4.0 reveste-se de especial importância para a indústria portuguesa, visto que se trata de uma oportunidade notória para conseguir colmatar as principais barreiras competitivas. Por outro lado, o crescimento das organizações pode acarretar, muitas vezes, o aumento do número de acidentes de trabalho, proporcionando consequentemente um aumento ao nível dos encargos financeiros desnecessariamente. Deste modo, torna-se pertinente que as organizações desenvolvam um planeamento que favoreça um crescimento mais sustentável em todas as linhas, incluindo uma cultura para a prevenção de riscos ocupacionais. Deste modo, esta dissertação visa propor três modelos de otimização, que assentam em três vetores de atuação essenciais: a organização de layouts produtivos, cuja metodologia se baseia na aplicação de um algoritmo genético; o planeamento de tarefas, fundamentado na utilização de um algoritmo de otimização por colónias de formigas (Ant Colony Optimization - ACO); e a implementação de ferramentas da Indústria 4.0 adequadas à minimização dos riscos ergonómicos, cuja abordagem assenta no desenvolvimento de um método de lógica difusa (fuzzy logic). A metodologia foi iniciada com a realização de uma avaliação de riscos gerais associados a cada uma das áreas de laboração, as quais normalmente fazem parte de uma empresa vitivinícola, de acordo com os cenários estabelecidos. A avaliação foi efetuada com base o método William T. Fine, que permitiu obter uma estimativa sobre os graus de perigosidade dos potenciais riscos relacionados com cada uma das zonas de laboração, sendo seguida de uma avaliação de riscos ergonómicos baseada no gasto de energia metabólica no decurso da execução das tarefas, a qual permitiu a quantificação dos riscos inerentes às tarefas dos processos produtivos. Com base nos resultados das avaliações de riscos efetuadas, foram aplicados os modelos de otimização de layouts de produção e de planeamento de tarefas, tendo sido possível obter soluções viáveis para os cenários que integram todas as operações que decorrem na época alta (época de vindima), tanto em termos de operacionalidade dos processos produtivos, como em relação a minimização de riscos gerais e ergonómicos. Relativamente aos cenários estabelecidos para a época baixa, foram obtidos resultados viáveis relativamente à otimização do planeamento de tarefas, tendo-se verificado que os resultados obtidos a partir da aplicação do modelo de otimização de layouts de produção, podem apenas ser considerados como resultados complementares, os quais sugerem uma implantação de infraestruturas em dois níveis ou pisos diferenciados. Ainda com base nos resultados das avaliações de riscos, a aplicação do método de seleção de ferramentas da Indústria 4.0 para minimização de riscos ergonómicos também proporcionou soluções viáveis em termos operacionais, verificando-se uma forte tendência para a recomendação de sistemas mais autónomos, nomeadamente os sistemas integrados automatizados e os robôs autónomos. A aplicação do método HTA (Hierarchical Task Analysis) proporcionou a descrição detalhada de um cenário contemplando a implementação das ferramentas da Indústria 4.0, o qual permitiu constatar uma redução significativa da ação humana nas tarefas, com a exceção dos trabalhos específicos que requerem mão de obra humana. Com base nos resultados obtidos através do método HTA, relativamente ao cenário pósimplementação das ferramentas da Indústria 4.0, foi efetuada uma simulação de avaliação de riscos ergonómicos, mediante a aplicação do método NASA-TLX, que permitiu evidenciar que os conjuntos de tarefas que apresentam menores cargas de trabalho são aqueles que beneficiam do apoio das ferramentas da Indústria 4.0.