Resumo: Este trabalho apresenta um problema de Programação da Produção (Scheduling) com tempo de câmbio e ajustes (setup) de um laminador de aços longos. Desta forma, com uma tabela contendo os valores do tempo de setup para determinada sequência de produção serão estudados como obter uma função objetivo e funções de restrições para que possa ser possível resolver este problema através da Programação Inteira com o uso de um programa computacional, o Solver, um programa do pacote Office, o Excel, amplamente disponível no meio industrial. Concluindo, este trabalho apresenta aspectos básicos de formulação de problemas de programação da produção envolvendo tempos de setup associados a mecanismos cotidianos de solução do problema.
Resumo: Há diversas dificuldades presentes em um planejamento de programação da produção, dentre estas, estão a definição de cada fase do planejamento do projeto, bem como a descrição, programação de execução das atividades presentes no mesmo e a sua duração. Nos ambientes industriais existem diversas configurações de máquinas, e neste trabalho será abordado apenas o ambiente Flow Shop. Assim, neste trabalho é apresentado o toolbox Torsche que auxilia no sequenciamento de tais atividades de programação em um ambiente de Flow Shop de uma indústria de bicicletas hipotética, enquanto este ainda possa ser empregado em outros ambientes de problemas de programação da produção. Palavras-chave: Programação da produção. Flow Shop. Toolbox Torsche.
Applying structural health monitoring techniques has become very important in engineering and aeronautics. The technique based on electromechanical impedance is one of them. In this work, the electromechanical impedance-based SHM technique is applied to determine the existence of damage in an aluminum beam using the Root Square Deviation (RMSD) damage metric. Furthermore, this contribution aims to apply the concept of stochastic evaluation in the context of the electromechanical impedance-based SHM technique by using the Monte Carlo method to generate random numbers. The development of the work is to validate two models, one with the impedance signals and the other stochastically, and thus build the linear regression model for both. In the end, the results are compared to test the representation of the failure identification in the beam.
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