Rolando Jacyr Kurscheidt Netto

Formação complementar

Idiomas

Áreas de atuação

Participação em eventos

Produções bibliográficas

• KURSCHEIDT NETTO, R. J. ; SANTOS, E.A.P. ; LOURES, E. F. R. ; PECORA JUNIOR, J. E. ; CESTARI, J. M. A. . A Methodology for Discovering Bayesian Networks Based on Process Mining. In: ISERC 2015, 2015, Nashville. Proceedings of Industrial and Systems Engineering Research Conference, 2015.

• KURSCHEIDT NETTO, R. J. . PROTÓTIPO DE UM SISTEMA DE CHÃO-DE-FÁBRICA BASEADO EM TECNOLOGIA DE COMUNICAÇÃO DE DADOS SEM FIO. 2013. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

• KURSCHEIDT NETTO, R. J. ; SANTOS, E.A.P. . AVALIAÇÃO DE TECNOLOGIAS DE COMUNICAÇÃO DE DADOS SEM-FIO PARA SISTEMAS DE INFORMAÇÃO DE CHÃO-DE-FÁBRICA. 2012. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• KURSCHEIDT NETTO, R. J. . Testes De Um Protótipo De Um Sistema de Informação de Chão. 2012. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

• KURSCHEIDT NETTO, R. J. . Interface Homem-Máquina para Sistemas de Informação de Chão. 2011. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

Projetos de pesquisa

• 2017 - Atual

  PROPOSTA E DESENVOLVIMENTO DE FRAMEWORK PARA HABILITAR O USO DAS INFORMAÇÕES DO CHÃO DE FÁBRICA PARA TOMADA DE DECISÃO MULTI CRITÉRIOS NA PREVISÃO DE MANUTENÇÃO, Descrição: Na era da indústria 4.0, o foco da análise de dados é na predição das possibilidades e eventos futuros, utilizando a informação obtida para entender as condições atuais de sistemas e/ou ativos para aplicação de ações antecipadas na resolução de problemas antes que ocorram (Bousdekis et al, 2019; Sami, Oztaysi, 2018). No contexto da manutenção industrial, percebe-se o valor dos dados coletados para revelar informações importantes que podem melhorar os processos produtivos (Wu et al, 2018). A Gestão de Manutenção busca identificar as estratégias mais eficientes e eficazes de forma a melhorar a capacidade operacional continuamente, reduzir os custos de manutenção e aumentar sua competitividade (Kumar et al., 2013). De acordo com (Wang, 2012), o custo das atividades da manutenção na produção varia entre 15% a 40%, sendo o segundo maior custo do orçamento operacional, atrás somente do custo de energia A maioria das empresas focam ainda na manutenção planejada ou Baseada no Tempo (TBM ? Time Based Maintenance) (De Jonge et al., 2017; Wang, 2012), tornando o monitoramento da condição do equipamento uma demanda para otimizar a manutenção e aumentar a disponibilidade, facilitado pela crescente disponibilidade de dados proporcionado pela adoção das bases da Industria 4.0 (Wu et al, 2018). Considerando a dimensão temporal, deve-se considerar degradações dos componentes, evolução dos sintomas correspondentes aos mecanismos de deterioração, o impacto da manutenção preventiva, ações sobre a degradação e a influência das condições e dos efeitos das condições de operação sobre a evolução dos estados dos componentes (Weber et al., 2012). Desta forma, decisões de otimização de manutenção são problemas complexos, necessitando atender a múltiplos e conflitantes critérios (Syan and Ramsoobag, 2019). Para dar suporte aos gestores no contexto do planejamento da manutenção, onde as consequências são caracterizadas por objetivos múltiplos e menos tangíveis, aplicam-se os Métodos de Tomada de Decisão Multicritérios (MCDM) (Abdelhadi, 2018; Almeida et al, 2015). Atualmente, para estas avaliações, cada critério é modelado matematicamente e seus parâmetros estimados com base em informações de especialistas, manuais de equipamentos, históricos de manutenção, entre outros. Para lidar com a interação entre a performance da planta e intervenções de inspeção, o conceito de Modelos Baseados em Tempo de Atraso (DTM ? Delay Time Modelling) tem tido ênfase na otimização de intervalos de inspeção devido a sua modelagem explicita entre falhas da planta e intervalos de inspeção e sua relação com monitoramento de condição (Werbinska-Wojciechowska, 2019; Wang, 2012). Com base nas revisões de literatura atuais pesquisadas (Werbinska-Wojciechowska, 2019; Wang, 2012), salienta-se a temática da obtenção dos parâmetros necessários para o uso da modelagem DTM, de forma a extrair as características do sistema em análise para assertividade da otimização do agendamento da manutenção. Desta forma, a pesquisa em desenvolvimento busca integrar as características de degradação do sistema, extraídas do processo através de algoritmos de Mineração de Processos aplicadas a registros de eventos coletados por Sistemas de Informação de Chão de Fábrica, obtendo os parâmetros do modelo DTM utilizado para estimar a janela ótima de manutenção condicionada a critérios conflitantes.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Rolando Jacyr Kurscheidt Netto - Coordenador / Eduardo Alves Portela Santos - Integrante / Eduardo de Freitas Rocha Loures - Integrante.