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As sete ferramentas da qualidade na manutenção Quais são as sete ferramentas da qualidade e como podem ser aplicadas na manutenção? 1 - Fluxograma: - Aplicação: Mapear o processo de manutenção, desde a solicitação de serviço até a conclusão, identificando pontos críticos e oportunidades de melhoria. - Exemplo: Visualizar o fluxo de uma manutenção corretiva, desde a identificação da falha até a troca da peça defeituosa. 2 - Diagrama de Ishikawa: - Aplicação: Identificar as causas raiz de um problema específico, como uma falha recorrente em um equipamento. - Exemplo: Analisar as possíveis causas de um motor que queima frequentemente, considerando fatores como sobrecarga, falta de lubrificação, qualidade da energia, etc. 3 - Folha de verificação: - Aplicação: Coletar dados sobre ocorrências de falhas, tipos de falhas e componentes afetados. - Exemplo: Criar uma folha de verificação para registrar os tipos de falhas em um determinado equipamento durante um período específico. 4 - Diagrama de Pareto: - Aplicação: Identificar os problemas mais frequentes e que causam maior impacto na disponibilidade dos equipamentos. - Exemplo: Analisar os tipos de falhas que mais ocorrem em uma máquina, permitindo focar os esforços de manutenção nos problemas mais críticos. 5 - Histograma: - Aplicação: Visualizar a distribuição dos dados de falhas, como o tempo entre falhas ou a magnitude das falhas. - Exemplo: Construir um histograma para analisar a distribuição do tempo médio entre falhas de um determinado componente. 6 - Diagrama de dispersão: - Aplicação: Analisar a relação entre duas variáveis, como a idade de um equipamento e a frequência de falhas. - Exemplo: Verificar se existe uma correlação entre o número de horas de operação de um equipamento e a quantidade de óleo consumido. 7 - Carta de controle: - Aplicação: Monitorar a estabilidade de um processo de manutenção, identificando desvios e tendências. - Exemplo: Utilizar uma carta de controle para acompanhar o tempo médio de reparo de um determinado tipo de falha. Benefícios da utilização das sete ferramentas da qualidade na manutenção: - Redução do tempo de parada: Identificação e correção rápida de problemas. - Aumento da confiabilidade dos equipamentos: Prevenção de falhas e otimização dos planos de manutenção. - Redução de custos: Diminuição de custos com peças, mão de obra e perdas de produção. - Melhoria da qualidade: Aumento da satisfação dos clientes e dos usuários internos. - Tomada de decisões mais assertivas: Análise de dados e identificação de oportunidades de melhoria.
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Olá pessoal, tudo bem? Nos próximos meses estarei postando lá no linkedin o desenvolvimento de um projeto de engenharia de dados chamado "📊 LiftOff Data", aplicando o conhecimento que eu venho aprendendo aqui na Jornada de Dados. (Sou junior então tenha paciencia kkkkk)
🎯 Objetivo: Este projeto apresenta uma arquitetura de pipeline de dados de baixo custo voltada para startups, com foco em integração de dados de vendas a partir de APIs e CRMs, utilizando tecnologias modernas e acessíveis. O objetivo é criar uma solução escalável para ingestão, transformação e visualização de dados, garantindo que tanto engenheiros de dados quanto analistas possam colaborar eficientemente. A arquitetura proposta inclui a divisão do pipeline em múltiplas camadas (Bronze, Silver e Gold) com PostgreSQL com pg_duckdb, integração com APIs, Airbyte para ingestão de dados, Airflow para orquestração e #DBT para transformação de dados. A plataforma colaborativa #Briefer também é integrada, permitindo que analistas de dados acessem e utilizem os dados transformados de forma eficiente.
Além do pipeline de dados, o projeto inclui uma interface de assistente AI no Streamlit, que possibilita interagir com um modelo de IA, como ChatGPT ou Llama3. Essa interface oferece uma experiência prática para análise de vendas e insights, permitindo que analistas façam perguntas e obtenham respostas rápidas e insights relevantes.
Como parte da solução, desenvolvi um dashboard interativo utilizando o Streamlit, que permite visualizar e analisar os dados de vendas e recursos humanos de forma intuitiva e eficiente. O dashboard apresenta métricas-chave, gráficos interativos e tabelas informativas, facilitando a tomada de decisões baseadas em dados.
Sinta-se à vontade para explorar, utilizar, dar sugestões para melhorias e contribuir para este repositório com um pull request!
Link do projeto completo no GitHub (Se puder dar uma estrelinha 🌟 lá no github eu agradeço muito): https://lnkd.in/dF_4TkV7
Link pro post linkedin: https://www.linkedin.com/posts/thiagosilvafarias_postgresql-pgabrduckdb-airflow-activity-7265029605361676289-G89E?utm_source=share&utm_medium=member_desktop
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