Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10773/37249
Title: Orchestration framework to support decision making in value stream oriented organizations
Other Titles: Plataforma de orquestração para suporte à tomada de decisão em organizações orientadas para a cadeia de valor
Author: Lopes, Maria João Janeiro Matos Ferreira
Advisor: Rocha, Eugénio Alexandre Miguel
Georgieva, Petia
Keywords: Industry 4.0
Machine learning
Key performance indicators
Manufacturing
Prediction
Simulation
Vertical integration
Horizontal integration
Defense Date: 20-Dec-2022
Abstract: The ability to turn data into information is one of the most powerful aids that can be used by organizations nowadays. However, this is not an easy task. From lack of standardization between Information Systems, to the gap between data and process experts, the challenges can sometimes seem insurmountable. In this work, the author proposes an approach which is based on modelling the problem first, and then applying the more suitable technique. It will be highlighted how Statistics, Machine Learning and Artificial Intelligence methods can be used and in which cases. Through the creation of an approach, which has a high degree of abstraction and is configurable enough, there is the ability to reuse that time and time again. This approach enables the so called horizontal integration, in the sense that departments within an organization would be able to interact with each other more closely. It would also enable vertical integration, in the sense that each of the methods, can be used by different entities from a hierarchical perspective, from executive management to the shopfloor. Each of the three presented modules is a contribution to a much larger platform which aims to bring organizations closer to the end of goal of getting the most out of their data.
A capacidade de converter dados em informação é um dos auxiliares mais poderosos que as organizações têm ao seu dispor hoje em dia. No entanto, isto não é uma tarefa fácil. Desde a falta de standardização entre Sistemas de Informação, ao hiato entre especialistas de dados e de processos, os desafios podem por vezes parecer incomportáveis. Neste trabalho, a autora propõe uma abordagem que se baseia em modelar primeiro o problema, e depois aplicar a técnica adequada. Será salientado como métodos de Estatística, Aprendizagem Automática e Inteligência Artificial podem ser usados e em que casos. Através da criação de uma abordagem, que tem um elevado nível de abstração e é suficientemente configurável, existe a possibilidade de reutilizá-la inúmeras vezes. Esta abordagem possibilita a chamada integração horizontal, na perspetiva que departamentos dentro de uma organização possam interagir entre eles de uma forma mais próxima. Também possibilita a integração vertical, na ótica de que cada um dos métodos pode ser usado por entidades hierárquicas diferentes, desde a gestão de topo ao chão de fábrica. Cada um dos três módulos apresentados, é uma contribuição para uma plataforma mais genérica que pretende tornar as organizações mais próximas do objetivo final que é extrair o máximo valor dos seus dados.
URI: http://hdl.handle.net/10773/37249
Appears in Collections:UA - Teses de doutoramento

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