Repositório Colecção: Teses de DoutoramentoTeses de Doutoramentohttps://hdl.handle.net/1822/50062024-03-28T21:56:45Z2024-03-28T21:56:45ZThe role of private consultants as innovation intermediaries in technology transferSoares, João Carlos Cordeirohttps://hdl.handle.net/1822/893772024-03-08T10:43:55Z2024-03-08T10:43:55ZTítulo: The role of private consultants as innovation intermediaries in technology transfer
Autor: Soares, João Carlos Cordeiro
Resumo: Os domínios de sistemas de inovação e transferência de tecnologia (TT) têm evoluído consideravelmente nas últimas décadas. O dinamismo dos mercados, em especial, considerando face a uma perspetiva de inovação aberta, têm resultado numa maior complexidade daquele que é o processo de inovação, bem como do próprio papel dos agentes envolvidos na sua implementação. Novos intermediários de TT têm vindo a emergir para dar resposta a estas dinâmicas e novas lacunas por responder. Ainda assim, o conhecimento sobre o agente intermediário e o seu papel está ainda restringido a uma dimensão meramente conceptual, apesar da multiplicidade de agentes já a atuar sob este papel. Empresas de consultoria em gestão e inovação têm vindo cada vez mais a atuar como intermediários no Sistema Nacional de Inovação (SNI). Esta investigação procurou aprofundar o conhecimento relativo a este papel dos consultores privados enquanto intermediários de inovação em TT. Foram conduzidas entrevistas semiestruturadas a agentes do SNI com vista ao registo das suas experiências e perceções. Posteriormente, cinco hipóteses puderam ser formuladas e testadas através da condução de analise estatística a um arquivo de projetos de TT de uma consultora privada alvo de caso de estudo. Compilou-se uma lista estruturada de treze papeis/especializações que o intermediário de inovação pode desenvolver. A consultora privada demonstrou ter um papel significativo enquanto intermediário de inovação, em seis dos treze papeis compilados. Fatores adicionais foram ainda identificados por contribuírem para o papel do consultor privado, sendo o mais significativo a sua proatividade na origem de projetos de TT. Adicionalmente, registaram-se casos de colaboração direta entre a consultora privada e outros intermediários tradicionais a atuar nos projetos de TT. Por fim, uma comparação entre papeis desempenhados por ambos intermediários revelou tanto casos de sobreposição como de mútua exclusividade. As conclusões do estudo contribuem para a compreensão das consultoras e do seu papel em TT. Além disso, os resultados abrem caminho a uma discussão sobre o posicionamento do papel destes consultores privados dentro das complexas dinâmicas no SNI. Pretende-se dar um passo para o formal reconhecimento deste novo tipo de intermediário e consequentemente da atualização das políticas de inovação que regulam a TT e o marketing de inovação e dos resultados de I&D.; Innovation systems (IS) and technology transfer (TT) fields have been undergoing considerable changes throughout the last few decades. The dynamics of markets’ functioning, especially considering an open innovation perspective, add a new complexity layer to fully understand the innovation process and its stakeholder’s role in implementing it in the market. New TT intermediaries have been emerging to tackle these dynamics and new unanswered gaps. However, the understanding of the intermediary and its role is somehow still conceptual despite the multiplicity of agents operating under the role. Private innovation and management consultancy firms have been increasingly providing services as intermediaries within national innovation systems (NIS). This study aims to further develop the understanding of private consultants’ role as innovation intermediaries in TT. Initially, exploratory semi-structured interviews were conducted with Portuguese NIS agents to collect and discuss experiences and perceptions. Five hypotheses were afterwards formulated and tested through a statistical analysis conducted on an archive with TT projects of a Portuguese private consultancy firm which was the case study subject. A framework was developed comprising thirteen role specializations an innovation intermediary can have. The private consultancy demonstrated to play a significant role as an innovation intermediary, particularly in six of these thirteen roles’ specialisations. Other additional variables were also found to be key factors contributing to the private consultant’s role, being the most relevant to their proactivity in originating TT projects. Moreover, TT projects in which the private consultancy directly collaborated with other traditional intermediaries were registered. Still, a comparison of the roles played by both intermediaries found cases of overlapping and mutual exclusivity within the same TT projects. The study findings contribute to the understanding of the role of private consultancies in TT projects. Also, the results lay a foundation for further discussion regarding the positioning of private consultants’ role within the complex relationships and dynamics of NIS, in particular, with other traditional intermediaries. Intrinsically, the findings intent to be a step further in the recognition of this new kind of intermediary and, consequently, the improvement of innovation policies regulating TT and the marketing of innovation and R&D results.
Descrição: Programa doutoral em Industrial and Systems Engineering
<b>Tipo</b>: doctoralThesis2024-03-08T10:43:55ZDistributed scheduling based on multi-agent system: a swarm approach for collaborative optimizationAlves, Filipe Marcelo Ferreirahttps://hdl.handle.net/1822/892452024-03-04T13:52:11Z2024-03-04T13:52:10ZTítulo: Distributed scheduling based on multi-agent system: a swarm approach for collaborative optimization
Autor: Alves, Filipe Marcelo Ferreira
Resumo: Countries worldwide are increasingly dealing with an aging population, especially in the interior regions of Portugal. Thus, given the difficulty that hospitals have in managing their logistics, there is a growing demand for Home Health Care (HHC) services, which have become extremely important in the daily lives of many people, who regularly receive social support and/or health care. However, the strategic and operational planning of HHC is facing problems, in addition to a high level of uncertainty, needing to incorporate digital technologies to meet the growing demand for real-time processes and operations, which is a challenging task. Currently, HHC scheduling and routing planning are often performed manually (without computational support), leading to inefficient solutions and increased costs. To cope with this, the ability to effectively and efficiently investigate, discuss and innovate in decision support systems is crucial, since manual planning or methods are generally centralized and deterministic.
This thesis aims to contribute to these complex and priority challenges to the lives of care workers and patients can be mitigated through the use of intelligent models and methods, which, when coordinated, can generate optimized and distributed solutions. In this work, the design and development of a disruptive and decentralized architecture were proposed, which integrates the optimization and Multi-agent System (MAS) modules. The architecture is supported by a database and a control interface, which served as a guideline to digitalize and produce scheduling and route plans with real-time flexibility and optimized responses, especially in the case of unexpected events. In this sense, the proposed architecture, based on the distribution of control functions over a swarm network of decision-making entities, was implemented and validated. The results showed that its performance was superior by combining the best of models and methods, with emphasis on MAS and optimization methods. On one hand, MAS guarantees a fast response to uncertainty conditions, while the optimization module achieves optimal solutions, i.e., a hybrid collaboration between these modules guarantees autonomy, robustness and responsiveness in domains with emerging needs. Finally, the Dynamic and Optimized Collaborative System for Routes (DOCtoR) prototype was proposed as an innovative system that integrates cloud tools, monitoring, optimization and MAS skills to support home care visits, meeting the operational needs faced by a real scenario in the Obra Social Padre Miguel (OSPM), an Private Institution of Social Solidarity (IPSS) in Bragança, Portugal. The platform focuses on modernizing and digitalizing the services performed by OSPM and creating a smart system for data exchange, scheduling and optimized management of routes, resources planning, and users. In this way, it will be possible to coordinate more effective responses to social, health and safety needs, in a dynamic and personalized way for all stakeholders.; Os países em todo o mundo estão a lidar cada vez mais com o envelhecimento da população, especialmente nas regiões do interior de Portugal. Assim, dada a dificuldade dos hospitais gerirem a sua logística, existe uma maior procura pelos cuidados de saúde domiciliários (HHC), que se tornaram de extrema importância no quotidiano de muitas pessoas. No entanto, o planeamento do HHC está a enfrentar problemas, que para além de um elevado nível de incerteza, necessita de incorporar tecnologias digitais para responder à crescente procura de processos e operações em tempo real, o que constitui uma tarefa desafiante. Atualmente, o escalonamento e o planeamento de rotas do HHC são frequentemente realizados manualmente, o que conduz a soluções ineficientes e a custos acrescidos.
Para fazer face a esta situação, a capacidade de investigar e inovar de forma eficaz e eficiente em sistemas de apoio à decisão é crucial, uma vez que os métodos usados são geralmente centralizados e determinísticos.
Esta tese visa contribuir para que estes desafios complexos e prioritários para a vida dos cuidadores e dos pacientes, possam ser mitigados através do uso de métodos inteligentes, que quando coordenados, possam gerar soluções otimizadas e distribuídas. Neste trabalho, foi proposto o desenvolvimento de uma arquitetura disruptiva e descentralizada, que integra um módulo de otimização e um sistema multiagente (MAS). A arquitetura é suportada por uma base de dados e uma interface, que servem como diretriz para digitalizar e produzir escalonamentos e rotas com flexibilidade e respostas otimizadas, especialmente no caso de eventos inesperados. Neste sentido, foi proposta, implementada e validada uma arquitetura baseada na distribuição de funções sobre uma rede de entidades com tomada de decisão. Os resultados mostraram que o seu desempenho foi superior ao combinar o melhor dos modelos e métodos, com destaque para o MAS e algoritmos de otimização. Por um lado, o MAS garante uma resposta rápida a condições de incerteza, enquanto o módulo de otimização consegue soluções ótimas, ou seja, uma colaboração híbrida entre estes módulos, garante autonomia, robustez e capacidade de resposta em domínios com necessidades emergentes. Por fim, foi proposto o protótipo DOCtoR, que é um sistema inovador que integra ferramentas cloud, monitorização, otimização e competências de um MAS para apoiar as visitas domiciliárias, atendendo às necessidades operacionais de um cenário real na OSPM, uma IPSS de Bragança, Portugal. A plataforma tem como foco a modernização e digitalização dos serviços prestados pela OSPM e a criação de um sistema inteligente para troca de dados, escalonamento e gestão otimizada de rotas, recursos e utilizadores.
Desta forma, será possível coordenar respostas mais eficazes às necessidades sociais, de saúde e segurança, de uma forma mais dinâmica e personalizada para todos os intervenientes.
Descrição: Programa doutoral em Industrial and Systems Engineering
<b>Tipo</b>: doctoralThesis2024-03-04T13:52:10ZReviewing and designing predictive performance indicators to reduce quality costsReis, Angélica Muffatohttps://hdl.handle.net/1822/892362024-03-04T11:41:35Z2024-03-04T11:41:35ZTítulo: Reviewing and designing predictive performance indicators to reduce quality costs
Autor: Reis, Angélica Muffato
Resumo: Besides the competitive environment, automotive electronics and other high-tech industries deal with the
increasing complexity of products, processes, and systems, which is one of the major challenges for
production quality. Accordingly, it is supposed that these industries have effective and cost-efficient quality
control, and thoroughly elaborate quality and productivity continuous improvement systems, which are
managed to meet strict technical standards. Therefore, by conducting a case study in a company in this
quality-strict and data-rich environment, this thesis focused on four interconnected themes on Quality
Management: the review and improvement of KPIs related to quality, the identification and quantification
of relationships between them, practices for inspection planning and improvement, and modeling of
inspection strategies considering quality costs. Among main findings, it can be underscored the relevance
of reviewing and improving KPIs based on a set of attributes in order to ensure that metrics fully contribute
to an organization’s continuous improvement. As for inspection design and update, the evaluation of the
company’s practices showed that many aspects could be further improved, with findings being
generalized by framing inspection planning on the continuous improvement tool PDCA. Lastly, the
development and application of an inspection strategy model contributed to the literature on
computational models and highlighted their potential as a decision-making aiding tool for inspection
revision and improvement considering the CoQ approach.; Além do ambiente competitivo, a eletrônica automotiva e outras indústrias de alta tecnologia lidam com
a crescente complexidade de produtos, processos e sistemas, o que é um dos maiores desafios para a
qualidade da produção. Consequentemente, supõe-se que essas indústrias tenham um controle de
qualidade eficaz e econômico, e sistemas de melhoria contínua de qualidade e produtividade
minuciosamente elaborados, os quais são geridos de acordo com rígidos padrões técnicos. Portanto, ao
realizar um estudo de caso em uma empresa neste ambiente rigoroso em questões relacionadas à
qualidade e rico em dados, esta tese focou em quatro temas interligados na Gestão da Qualidade: a
revisão e melhoria dos KPIs relacionados à qualidade, a identificação e quantificação das relações entre
eles, práticas de planeamento e melhoria da inspeção, e modelação de estratégias de inspeção
considerando os custos da qualidade. Entre as principais conclusões, destaca-se a relevância de revisar
e aprimorar os KPIs com base num conjunto de atributos, a fim de garantir que as métricas contribuam
plenamente para a melhoria contínua de uma organização. Quanto ao planeamento e melhoria da
inspeção, a avaliação das práticas da empresa mostrou que muitos aspetos podem ser melhorados, e
os resultados foram generalizados através de um enquadramento do planeamento da inspeção na
ferramenta de melhoria contínua PDCA. Por fim, o desenvolvimento e aplicação de um modelo de
estratégia de inspeção contribui para a literatura sobre modelos computacionais e destaca o seu
potencial como ferramenta de auxílio à tomada de decisão para revisão e melhoria da inspeção
considerando a abordagem dos custos de qualidade.
Descrição: Programa doutoral em Advanced Engineering Systems for Industry
<b>Tipo</b>: doctoralThesis2024-03-04T11:41:35ZMulti-objective optimization model for sustainable Robotic Process Automation technology implementationPatrício, Leonel Filipe Santoshttps://hdl.handle.net/1822/892282024-03-04T10:20:09Z2024-03-04T10:20:08ZTítulo: Multi-objective optimization model for sustainable Robotic Process Automation technology implementation
Autor: Patrício, Leonel Filipe Santos
Resumo: This work was conducted through a comprehensive investigation into the sustainable implementation of Robotic Process Automation, with a special focus on the needs of users and stakeholders involved in this technology. This study's main objective was to analyse the feasibility of sustainable Robotic Process Automation implementation, taking into account user requirements.
To achieve this objective, a multi-objective mathematical model was developed, and the weighted sum and Tchebycheff methods were applied to evaluate the efficiency of the implementation. Furthermore, a case study was carried out in a company to obtain data, using questionnaires and brainstorming sessions with the company's stakeholders.
The results obtained throughout this study highlight the importance of user needs in the context of Robotic Process Automation and demonstrate that the integration of these needs in the multi-objective model improves implementation evaluation. Practical guidance was also provided for Robotic Process Automation planning and management with a focus on sustainability. The analysis reveals a solution that reduces initial costs by 21.10% and enables an efficient and equitable allocation of available resources.
In conclusion, this study advances our knowledge about the interconnection between user needs and the feasibility of Robotic Process Automation, offering viable guidelines for the sustainable implementation of this technology. This work contributes to the development of more effective and sustainable strategies within the scope of Robotic Process Automation and has significant implications for the management of business processes and the improvement of operational efficiency.; Este trabalho foi conduzido através de uma investigação abrangente sobre a implementação sustentável de Automação de Processos Robóticos, com um foco especial nas necessidades dos utilizadores e nos stakeholders envolvidos nesta tecnologia. Este estudo teve como objetivo principal analisar a viabilidade da implementação sustentável da Automação de Processos Robóticos, tendo em consideração os requisitos dos utilizadores.
Para atingir este objetivo, foi desenvolvido um modelo matemático multiobjetivo, sendo que foram aplicados os métodos da soma ponderada e de Tchebycheff para avaliar a eficiência da implementação. Além disso, foi realizado um estudo de caso em uma empresa para obter os dados, recorrendo a questionários e sessões de brainstorming com os stakeholders da empresa.
Os resultados obtidos ao longo deste estudo sublinham a importância das necessidades dos utilizadores no contexto da Automação de Processos Robóticos e demonstram que a integração destas necessidades no modelo multiobjetivo melhora a avaliação da implementação. Foram também fornecidas orientações práticas para o planeamento e gestão da Automação de Processos Robóticos com um enfoque na sustentabilidade. A análise revela uma solução que permite reduzir os custos iniciais em 21,10% e possibilita uma alocação eficiente e equitativa dos recursos disponíveis.
Em conclusão, este estudo avança o nosso conhecimento sobre a interligação entre as necessidades dos utilizadores e a viabilidade de Automação de Processos Robóticos, oferecendo diretrizes viáveis para a implementação sustentável desta tecnologia. Este trabalho contribui para o desenvolvimento de estratégias mais eficazes e sustentáveis no âmbito da Automação de Processos Robóticos e tem implicações significativas para a gestão de processos empresariais e a melhoria da eficiência operacional.
Descrição: Programa doutoral em Industrial and Systems Engineering (PDEIS)
<b>Tipo</b>: doctoralThesis2024-03-04T10:20:08ZModelo Preditivo de Qualidade 4.0 para defeitos de clienteSilva, Anabela Costa dahttps://hdl.handle.net/1822/890232024-02-23T12:37:01ZTítulo: Modelo Preditivo de Qualidade 4.0 para defeitos de cliente
Autor: Silva, Anabela Costa da
Resumo: Na era da Indústria 4.0, não se podem deixar de lado conceitos como cloud computing, blockchain,
redes sociais, mobilidade, Internet das Coisas, Big Data e Inteligência Artificial, que em conjunto com
uma melhor estrutura de internet irá revolucionar tudo o que conhecemos hoje. Associada à Indústria
4.0 surge o conceito de Qualidade 4.0, uma estratégia que procura aplicar novas tecnologias aos
processos atuais de qualidade. Neste contexto, as indústrias atuais utilizam Inteligência Artificial para a
execução de tarefas de uma forma sistemática, investindo assim na automação dos processos. Assim,
este projeto de doutoramento foi realizado em contexto industrial na Bosch Car Multimedia de Braga.
Após uma revisão da literatura, em que se deu ênfase aos temas da Indústria 4.0, Qualidade 4.0 e
Inteligência Artificial, foram analisados os dados referentes às reclamações de clientes. Construíram-se
modelos de Machine Learning, capazes de prever a responsabilidade de uma reclamação.
Paralelamente, foram integrados e disponibilizados dados de diversas fontes de dados, para que assim
se analisasse a pertinência de introduzir novas variáveis aos dados. O processo de disponibilização de
dados foi automatizado e estes foram facultados com uma periodicidade diária. De forma a tornar o
processo de análise de dados e a implementação de modelos de Machine Learning, mais simples e
standard, apresentou-se um guião e a respetiva script, que reflete a metodologia aplicada ao longo deste
estudo de caso. Os resultados demonstram que os modelos obtidos são capazes de prever a
responsabilidade de uma reclamação de cliente, com uma exatidão de 64,05%.Com a aplicação de
modelos preditivos mostrou-se que se pode economizar tempo, e assim contribuir para melhorias a nível
do processo reclamação de cliente. Mostrou-se a importância de ter a informação de várias fontes de
dados num lugar único, e automaticamente atualizadas, e assim ter-se a informação disponível quer para
novas análises, quer para tornar o processo de consulta de informação mais simples. O trabalho
desenvolvido deu ênfase à análise, à importância dos dados, à aplicação de técnicas de Inteligência
Artificial e à automatização de processos – prossupostos indispensáveis à Qualidade 4.0.; In the era of Industry 4.0 we cannot overlook concepts such as cloud computing, blockchain, social
networks, mobility, Internet of Things, Big Data, and Artificial Intelligence, which, together with a better
internet infrastructure, will revolutionize everything we know today. Associated with the Industry 4.0, it
emerges the concept of Quality 4.0, a strategy that strives to obtain better levels of productivity and quality
by applying new technologies to the current quality processes. It is then clear that today’s industries need
to apply Artificial Intelligence to innovate and improve processes, as well as increase productivity. With
this context in mind, this doctoral project was carried out in an industrial background at Bosch Car
Multimedia in Braga. After the literature review, that emphasized themes such as Industry 4.0, Quality
4.0 and Artificial Intelligence, data related to customer complaints was analyzed. Machine Learning
models have been built that can predict the responsibility of a complaint. In parallel, data from different
data sources were integrated and made available, so that the relevance of introducing new variables to
the current complaint could be analyzed. Data are provided daily, and the process is totally automated.
To simplify and standardize both the data analysis process and the implementation of Machine Learning
models, a guide and respective script that reflect the methodology used during this case study are
presented. The results demonstrate that the models obtained are capable of predicting the responsibility
of a customer complaint, with an accuracy of 64.05%. Using predictive models also showed that it is
possible to save time and, therefore, achieve improvements in the customer complaint process.
Combining data from different sources in a single place, where it is automatically updated, also proved
to be beneficial for new analysis and to make it simpler to access information. Thus, the work carried out
throughout this project emphasized the analysis and importance of data, the use of Artificial Intelligence
techniques and the automation of processes – key points for the Quality 4.0.
Descrição: Programa doutoral em Engenharia Industrial e de Sistemas
<b>Tipo</b>: doctoralThesis