Repositório RCAAP

O controlo de custos é um pilar essencial na gestão de uma obra, sendo determinante para garantir a viabilidade económica dos projetos. Envolve a monitorização regular das despesas, comparação com orçamento e tomada de decisões que assegurem a sustentabilidade financeira da obra. A presente dissertação apresenta o estágio realizado na FCC Construcción, na Linha Rubi do Metro do Porto. A linha, com uma extensão superior a 6 km, que ligará a Casa da Música a Santo Ovídio, inclui oito estações e estruturas relevantes, como é o caso da Ponte Ferreirinha sobre o Douro. Esta linha, com um orçamento para construção de 379,5 milhões de euros é, à data da elaboração deste relatório, a maior obra pública em execução em território nacional. O estágio focou-se no controlo de custos, com recurso a ferramentas como o CCS Candy, Excel e SharePoint. As tarefas incluíram essencialmente a organização de dados de subempreitadas, materiais e custos indiretos, garantindo a correta associação com o orçamento, assim como melhorias nos processos internos de controlo mensal. Esta experiência proporcionou uma aplicação prática de conhecimentos adquiridos ao longo da licenciatura e mestrado em Engenharia Civil, na área de controlo de custos.

Este trabalho apresenta o estudo e análise de viabilidade da implementação de Cooperative Intelligent Transport Systems (C‐ITS) nas infraestruturas rodoviárias geridas pela Ascendi. Com o avanço das tecnologias de mobilidade conectada, a integração de soluções C‐ITS representa uma oportunidade significativa para melhorar a segurança rodoviária, otimizar a gestão do tráfego e promover a sustentabilidade ambiental. A dissertação foi estruturada em diversas fases. Iniciou‐se com uma revisão aprofundada do estado da arte, onde estão especificadas as tecnologias C‐ITS, como o Intelligent Transport Systems ‐ G5 (ITS‐G5) e o Cellular Vehicle‐to‐Everything (C‐V2X), bem como as mensagens Cooperative Awareness Message (CAM) e Decentralized Environmental Notification Message (DENM), que são essenciais para a comunicação em tempo real entre veículos e infraestrutura. Foram também analisadas as diretivas europeias mais recentes, incluindo a Diretiva 2023/2661, que orienta a interoperabilidade das soluções a nível europeu. Seguidamente, foi elaborada uma arquitetura e três soluções distintas para a implementação do sistema. Duas dessas soluções basearam‐se em tecnologias e arquiteturas já existentes no mercado. A terceira solução, por sua vez, consistiu numa proposta, com o desenvolvimento de uma arquitetura técnica específica para um sistema autónomo alimentado por energia solar, focado numa solução integrada para a Road Side Units (RSU). Esta proposta incluiu o dimensionamento detalhado dos principais componentes do sistema. Com base nas três soluções desenvolvidas, foi realizada uma análise comparativa considerando critérios técnicos e financeiros, da qual resultou a proposta de uma solução para o projeto. Posteriormente, foi efetuada uma análise económico‐financeira detalhada com o objetivo de avaliar a rentabilidade da implementação, englobando os custos associados, as amortizações e as estimativas de retorno do investimento. Esta abordagem permitiu fundamentar de forma mais rigorosa a tomada de decisão quanto à solução a adotar. Este trabalho tem assim como principal objetivo fornecer uma base sólida para a implementação de soluções C‐ITS no contexto das autoestradas da Ascendi, promovendo uma mobilidade mais segura, eficiente e sustentável.

Este ensaio propõe uma reflexão sobre o realismo e o conceito de autenticidade aplicado a arte cinematográfica. Desde muito cedo na história do cinema, os filmes deixaram de ser meros registos mecânicos do mundano, tendo evoluído para novas formas narrativas que transcendem a intenção básica do dispositivo tecnológico, tal como foi originalmente concebido pelos irmãos Lumiere. Apesar do seu realismo primordial — ou ontológico —, o cinema rapidamente se transformou numa arte narrativa dedicada a criação de mundos de fantasia e ficções. Também no cinema documental — o qual, por definição, mantém um vínculo particularmente forte com o realismo —, se pode assinalar uma emancipação essencial em relação ao realismo primordial do cinema. De facto, o documentário também explora, a sua maneira, diferentes campos de criação. Servindo—nos de conceitos como contingência e autenticidade (F. Martins, 2023), passando pela análise de tendências históricas ou estilos cinematográficos, como o neorrealismo, iremos interrogar—nos neste ensaio sobre o sentimento de autenticidade que os filmes tantas vezes nos transmitem — um tipo de autenticidade que parece persistir até nas formas mais autorais e artísticas do cinema documental, ou mesmo na ficção. Naturalmente, a nossa reflexão tenderá a incidir em particular no cinema documental de estilo observacional e de abordagem etnográfica, de modo a servir como enquadramento teórico para a última parte do ensaio, a qual será dedicada a descrição do trabalho de direção de fotografia no filme Na Praia dos Pescadores, projeto prático de finalização deste mestrado.

Este ensaio oferece uma reflexão crítica sobre o papel da alteridade no contexto do cinema etnográfico. O conceito de alteridade está presente no cinema praticamente desde a sua origem, tendo sua aplicabilidade evoluído tanto por meio da abordagem documental dos cineastas como pelas contribuições teóricas dos estudiosos do cinema. O estudo explora como a relação entre o “eu” e o “outro cultural” molda a prática cinematográfica e de que modo a alteridade permanece como componente estrutural no filme etnográfico, especialmente com o surgimento da autorrepresentação. Essa mudança permite que o sujeito filmado deixe de ser um objeto passivo de representação para se tornar um participante ativo, com voz própria. O filme Na Praia dos Pescadores (2025), que acompanha este ensaio, é analisado como estudo de caso a fim de ilustrar como a reflexão teórica influencia a prática cinematográfica. Dá-se ênfase à influência da teoria do cinema nas principais fases da produção, incluindo a escolha do tema, a pesquisa, a pré-produção e a identificação dos atores sociais dentro da comunidade piscatória retratada. Por fim, o processo de realização do filme é documentado por meio de um relatório de produção em forma de diário.

Esta dissertação tem como principal objetivo explorar os sistemas de união em madeira e investigar o potencial da integração entre a marcenaria tradicional e as tecnologias de fabricação digital, com ênfase nas técnicas de encaixe que, cada vez mais, têm vindo a ser utilizadas no design contemporâneo. O enquadramento histórico e cultural da marcenaria nos diferentes contextos civilizacionais permitiu explorar as origens, as adaptações e a evolução das tipologias de encaixe enquanto sistemas construtivos que agregam valor funcional e estético as peças de mobiliário. O desenvolvimento da dissertação tem duas vertentes na sua estruturação: a vertente teórica, em que são analisados os métodos de execução manuais e as respetivas ferramentas e os desenvolvimentos tecnológicos que marcaram a transição para as técnicas mecanizadas através de softwares e da máquina CNC de 3 eixos. A vertente prática é assinalada através de uma pesquisa experimental que compara as juntas de encaixe realizadas na execução manual, em colaboração com o Marceneiro Sandro e na execução mecanizada. Através da tecnologia da máquina CNC de 3 eixos e com a colaboração com o técnico da oficina da ESMAD. A comparação realizada entre as duas execuções baseia-se em critérios de avaliação previamente estabelecidos como o design estético, a precisão, o grau de dificuldade de execução e o tempo de execução. Este estudo revela a importância e as vantagens das abordagens híbridas e contribui para um reconhecimento artesanal da marcenaria que, com a relação de complementaridade com as tecnologias, enriquece culturalmente e tecnicamente, propondo uma adaptação contemporânea ao design e as necessidades existentes.

O presente relatório incide sobre o estágio curricular realizado no Hotel Vila Galé (VG) Porto, no âmbito do Mestrado em Direção Hoteleira da Escola Superior de Hotelaria e Turismo do Porto (ESHT), entre outubro de 2024 e abril de 2025. Este estágio teve como principais objetivos aplicar os conhecimentos teóricos adquiridos ao longo da formação e proporcionar uma experiência prática em contexto real de trabalho, através da rotação por três departamentos distintos: Receção, Housekeeping e Economato. Paralelamente à vertente prática, foi desenvolvida um estudo centrado no impacto da adoção tecnológica nos processos internos do Hotel. Com base na perceção dos colaboradores, procurou-se compreender de que forma as tecnologias e os sistemas de informação contribuem para a eficiência operacional, a comunicação organizacional e o apoio à tomada de decisão, assim como identificar os principais desafios inerentes à sua implementação. A investigação foi sustentada por uma revisão de literatura, sendo conduzida através da aplicação de um questionário estruturado de uma entrevista semiestruturada. A estrutura do relatório contempla uma revisão teórica, a caracterização da entidade de acolhimento, a descrição das atividades de estágio, a apresentação, e análise e discussão do estudo realizado, bem como uma reflexão crítica final. O trabalho evidencia a relevância estratégica da tecnologia na gestão hoteleira contemporânea e pretende contribuir para uma melhor compreensão da sua aplicação prática num ambiente real.

A hospitalização, sobretudo quando prolongada, tende a retirar ao indivíduo o controlo sobre o seu quotidiano, afastando-o do contacto com o exterior e privando-o de estímulos naturais. Este contexto pode gerar um impacto emocional e psicológico significativo, dificultando não só o bem-estar momentâneo como também o próprio processo de recuperação. Nos últimos anos, têm surgido propostas inovadoras que procuram atenuar estes efeitos, recorrendo a experiências imersivas baseadas em realidade virtual multissensorial, especialmente concebidas para contextos terapêuticos. A presente dissertação insere-se nesta linha de investigação e propõe-se a desenvolver diretrizes de design para experiências terapêuticas em realidade virtual, com especial enfoque na experiência do utilizador e na terapia de floresta. O trabalho assenta numa abordagem em duas frentes complementares: por um lado, uma análise crítica de soluções imersivas já existentes, com o objetivo de identificar boas práticas, tendências e limitações; por outro, o estudo aprofundado de uma aplicação terapêutica concreta — baseada em ambientes naturais — através da sua avaliação e posterior otimização com recurso a métodos centrados no utilizador. A triangulação destas duas dimensões permitiu reconhecer elementos fundamentais para a criação de experiências mais eficazes, acolhedoras e emocionalmente significativas para os pacientes. A partir destes dados, foram formuladas diretrizes de design orientadas para a construção de soluções digitais em realidade virtual mais adequadas ao contexto clínico e ao bem-estar de quem as utiliza.

Ao longo dos anos que vivi na cidade do Porto, apercebi-me da existência de uma visão irrealista sobre o que é viver numa ilha. Este trabalho de investigação assenta em duas principais temáticas. Primeiramente, terá como principal objetivo a análise da perceção/visão do que é viver numa ilha, colocando ênfase principalmente na Ilha Terceira, no arquipélago dos Açores, utilizando as entrevistas como metodologia. Segue- se a abordagem de uma das tradições mais importantes do povo Terceirense, que se tornou ao longo dos anos imagem de marca desta ilha, um património riquíssimo que deve ser divulgado, através dos testemunhos de pessoas ligadas a esta tradição do Carnaval, intendendo dá-la a conhecer como um património riquíssimo e único no mundo, e que representa muito bem as vivências deste povo caraterizado pelos seus visitantes como alegre, hospitaleiro e festivo.

O documento descreve o desenvolvimento de uma solução para a gestão e monitorização de Unidades de Produção para Autoconsumo (UPAC), que visa potenciar a geração e o consumo de energia de forma eficiente e sustentável. O tema é enquadrado no contexto da transição energética global, com saliência para os avanços tecnológicos nos sistemas fotovoltaicos e para as políticas regulatórias em Portugal, que têm vindo a simplificar a adoção de fontes de energia renovável. Esta área tem ainda um número limitado de soluções tecnológicas, deparando-se com vários constrangimentos, nomeadamente a insuficiência de ferramentas tecnológicas inovadoras e inteligentes, a fragmentação dos dados e a falta de integração entre sistemas diferentes. O projeto responde a estes obstáculos com uma solução escalável e orientada por dados, baseada na monitorização contínua e em decisões suportadas por técnicas de Machine Learning supervisionado e não supervisionado, mais especificamente regressão linear, algoritmos de classificação (Random Forest e Decision Tree) e clustering (K-Means). Esta abordagem possibilita otimizar a produção energética, diminuir desperdícios e custos operacionais, e incentivar práticas sustentáveis nos diversos contextos de aplicação sendo elas residencial, comercial e industrial. Nesse sentido, foi desenvolvida uma plataforma móvel que integra tecnologias emergentes como a Internet das Coisas (IoT), algoritmos de Machine Learning (ML), visão computacional em tempo real para a monitorização de informação, automação de processos e análise avançada de dados. A avaliação da solução, realizada com base em dados simulados, demonstrou a confiança da plataforma nas suas principais funcionalidades, reconhecendo a sua competência para apoiar a tomada de decisão no contexto da produção e consumo energético. Finalmente, o projeto constitui uma contribuição inovadora para o setor energético, alinhandose com as tendências de sustentabilidade e transformação digital, prestando um suporte tecnológico rigoroso à transição energética e à valorização de recursos renováveis.

Cloud-based data and AI platforms have become critical for organizations seeking scalable, real-time analytics and operational efficiency. This thesis investigates the capabilities of leading providers—AWS, Google Cloud, and Microsoft Azure—focusing on their suitability for large-scale data engineering and machine learning workloads in complex domains such as telecommunications. Conducted within the context of Altice Labs, the research includes a hands-on implementation of a cloud-native data migration and analytics pipeline. The SIGO system was rearchitected using AWS services, replacing legacy on-premise processes with scalable, serverless components like AWS Glue, S3, Athena, and QuickSight. The migration delivered measurable improvements in ETL runtime, query latency, system reliability, and cost efficiency. Beyond performance, this work also explores ethical dimensions of cloud adoption—emphasizing data governance, access control, and compliance in multi-tenant environments. The project demonstrates how a cloud-first approach can empower organizations to operationalize AI, democratize insights, and respond faster to evolving service needs. By combining platform evaluation, practical deployment, and organizational impact, this thesis offers a comprehensive view of what it takes to modernize data infrastructure in the age of AI.

The present work describes a solid-phase microextraction (SPME) gas chromatography_tandem mass spectrometry (MS/MS) method to quantify 24 pesticides in fortified white wine and fortified red wine. In this study “fortified wine” refers to a wine in which fermentation is arrested before completion by alcohol distillate addition, allowing sugar and alcoholic contents to be higher (around 80-100 g/L total sugars and 19-22% alcohol strength (v/v)). The analytical method showed good linearity, presenting correlation coefficients (R2) ≥ 0.989 for all compounds. Limits of detection (LOD) and quantitation (LOQ) in the ranges of 0.05-72.35 and 0.16-219.23 μg/L, respectively, were obtained. LOQs are below the maximum residue levels (MRL) set by European Regulation for grapes. The proposed method was applied to 17 commercial fortified wines. The analyzed pesticides were not detected in the wines tested.

A transição energética representa um desafio global que exige soluções inovadoras para a integração de fontes renováveis. No contexto português, os sistemas de armazenamento de energia em baterias de iões de lítio de grande escala destacam-se como ferramentas essenciais para assegurar a estabilidade da rede elétrica e promover a sustentabilidade energética. Na Dissertação é aplicada a metodologia de gestão de projetos desenvolvida pelo PMI (Project Management Institute), nomeadamente as técnicas de gestão de riscos, ao desenvolver projetos de armazenamento de energia, com foco na identificação, caracterização, avaliação e mitigação de riscos. São apresentados os desafios regulatórios e técnicos no desenvolvimento de projetos de baterias de iões de lítio em Portugal, bem como uma análise das barreiras económicas e das oportunidades de harmonização legislativa. O estudo culmina no desenvolvimento de uma ferramenta prática de gestão de riscos, adaptada ao contexto nacional, destinada a melhorar a eficiência e a viabilidade de projetos de armazenamento de energia com baterias de iões de lítio. A abordagem proposta visa contribuir para a consolidação de soluções tecnológicas alinhadas com os objetivos de descarbonização e resiliência do setor energético português.

Desde a introdução da primeira maquinaria, a agricultura tem estado em constante desenvolvimento. Na era atual da tecnologia, a Herculano assume-se como empresa líder na indústria de equipamentos agrícolas em Portugal, tendo como produtos em destaque as cisternas e reboques agrícolas. Neste âmbito surge a presente dissertação, cujo objetivo se prendeu com a implementação de duas novas tecnologias: um sistema de apoio à manobrabilidade de veículos de grandes dimensões e um sistema de controlo da pressão dos pneus. O primeiro sistema tem o intuito de auxiliar a movimentação de reboques e cisternas agrícolas em espaços de manobra reduzidos, enquanto o segundo pretende combater a compactação dos solos agrícolas causada pelas rodas dos veículos. A metodologia utilizada neste trabalho foi a Design Science Research (DSR). Esta serviu de base ao processo de implementação das duas novas tecnologias, tendo sido seguidas as suas etapas. Ambos os projetos requereram uma fase inicial de estudo e planeamento sobre o seu funcionamento e aplicação nas cisternas Herculano. De seguida, procedeu-se à aplicação destas tecnologias em duas cisternas diferentes, uma de 22000 l e outra de 24000 l, tendo-se validado o seu correto funcionamento. A instalação decorreu de forma bem-sucedida e como planeada. A implementação destas tecnologias representou um passo importante na inovação dos produtos Herculano e constitui uma mais-valia para os agricultores que as utilizam. Os sistemas encontram-se agora disponíveis como opcionais na gama de cisternas e reboques da empresa.

of handling large volumes of heterogeneous and unstructured data while enabling real-time intelligent decision-making. In the water management domain, where legacy systems and operational complexity often obstruct innovation, there is an increasing need to adopt artificial intelligencepowered solutions that promote efficiency, traceability, and accessibility. Responding to this challenge, this dissertation presents CLARA — a Conversational Lakehouse Architecture supported by Real-time Artificial intelligence. CLARA is a modular solution that integrates modern data infrastructures, artificial intelligence models, and natural language interaction to support intelligent management in water utility operations. CLARA was conceived and developed from scratch, following the data lakehouse paradigm to consolidate structured and unstructured data, such as field images. The infrastructure adopts a medallion architecture (Bronze, Silver, Gold) and includes pipelines for ingestion, loading, and transformation. Particular attention was given to documentation of transformations, and integration of flows for experiment tracking, enabling a robust foundation for artificial intelligence development and data governance. The solution currently features two artificial intelligence models that demonstrate how the lakehouse paradigm can support intelligent reasoning beyond conventional structured data processing. The first is an optical character recognition model, which enables the automated interpretation of water meter readings directly from field images, a type of unstructured data typically excluded from traditional storage systems. This model exemplifies how AI can be embedded into the data architecture to support validation and data quality assurance workflows. The second is a predictive model based on neural networks, designed to anticipate the symptom of the next operational intervention by analyzing historical maintenance sequences. Together, these models illustrate the potential of unifying data storage and artificial intelligence reasoning within a single environment. At the user interaction layer, a custom-built conversational assistant leverages a cascade of large language models to classify and respond to user queries in real-time. The system routes each input to one of four specialized modules: (1) to access structure data in real-time, (2) to execute and access artificial intelligence models, (3) to consult software support manuals, and (4) to provide fallback conversational support only on water-related topics. The assistant also integrates multilingual support and a semantic permission-verification mechanism that maps the user’s intent and role to the structure of the underlying database, preventing unauthorized actions. Developed in partnership with A2O – Água, Ambiente e Organização, Lda., and validated through four real-world case studies, CLARA demonstrated how a carefully orchestrated artificial intelligence pipeline, backed by an efficient data infrastructure, can modernize and improve decision-making, enhance transparency, and simplify access to complex systems through natural language.

As doenças gastrointestinais têm vindo a aumentar devido a vários fatores associados ao estilo de vida moderno, como por exemplo uma alimentação inadequada, sedentarismo e tabagismo. A colonoscopia continua a ser o método de referência para o diagnóstico de patologias intestinais, permitindo a deteção e tratamento de lesões. No entanto, a sua precisão depende fortemente da experiência do médico, resultando em variabilidade nos diagnósticos e potenciais atrasos na deteção de condições críticas. Para além disso, o procedimento de colonoscopia pode exigir a realização de biópsias invasivas, que, embora essenciais para diagnóstico definitivo, acarretam riscos e desconforto para os pacientes. Esta dissertação de tese explora a integração de técnicas de visão computacional e deep learning para otimizar a análise de colonoscopias, com o objetivo de melhorar a precisão na deteção de lesões e apoiar a tomada de decisão clínica. Através do uso de redes neuronais convolucionais (CNNs) e modelos de segmentação como o ResNet, DenseNet e Inception, esta investigação propõe o desenvolvimento de um sistema baseado em inteligência artificial capaz de identificar e classificar lesões colorretais com maior precisão e consistência. O sistema proposto visa complementar a experiência médica, reduzindo a variabilidade nos diagnósticos e otimizando os processos de rastreio. Os resultados desta dissertação mostram que os modelos híbridos, que combinam diferentes arquiteturas convolucionais, superaram os modelos baseados apenas em transfer learning, que apresentaram desempenhos insatisfatórios. A melhor performance foi alcançada pelo modelo híbrido ResNet + EfficientNet + DenseNet, com accuracy de 86,67%. Esses resultados sugerem que a abordagem híbrida é mais eficaz para a deteção de lesões gastrointestinais, podendo contribuir para diagnósticos mais rápidos e precisos, além de reduzir a necessidade de biópsias desnecessárias.

A crescente adoção de plataformas digitais para a participação cívica e deliberação pública levanta novos desafios no tratamento automático de grandes volumes de discurso online. Em particular, o domínio da e-democracy exige ferramentas que não apenas identifiquem os argumentos expressos pelos cidadãos, mas que também compreendam as motivações que lhes estão subjacentes. Esta dissertação propõe uma abordagem automatizada para a extração de argumentos e motivações em comentários de debates online, com especial foco na sua representação estruturada e categorização segundo a teoria das necessidades humanas de Max-Neef. Durante o processo de desenvolvimento, foram exploradas diferentes abordagens para a representação semântica do discurso, com base em modelos de linguagem de grande escala (LLMs) e grafos de conhecimento. A solução final incorpora numa pipeline uma componente de recolha automatizada de comentários do Reddit, extração de argumentos e motivações baseada em LLMs locais (via Ollama) ou remotos (via API da OpenAI), categorização de motivações e a construção de um grafo que interliga comentários, argumentos, motivações e respetivas categorias de necessidades. Adicionalmente, foram implementadas duas interfaces em Streamlit: uma para a visualização dos resultados e outra para avaliação automatizada da qualidade das extrações. Esta avaliação, também suportada por LLMs, permitiu comparar diferentes combinações de modelos e aferir a sua coerência e plausibilidade. Os resultados demonstram que a utilização de modelos de raciocínio mais avançados, como o DeepSeek-R1 ou o o4 Mini, conduz a extrações mais coesas e informativas, embora com maior custo computacional. Por outro lado, modelos mais leves, como o LLaMA 3.1:8B ou GPT-4o- Mini, apresentaram tempos de resposta inferiores, mantendo uma qualidade por vezes inferior, mas aceitável. A análise das avaliações realizadas evidencia que soluções locais podem representar alternativas viáveis às opções comerciais, especialmente em contextos com restrições de privacidade ou custo. Esta contribuição espera melhorar sistemas de apoio à decisão em contextos de deliberação em larga escala, oferecendo uma estrutura replicável para a análise motivacional do discurso digital.

A indústria alimentar tem vindo a evoluir tecnologicamente, no sentido de responder à crescente exigência por produtos de elevada qualidade, segurança e maior eficiência produtiva. A automação tem assumido um papel central neste progresso, já que permite reduzir desperdícios e melhorar o desempenho dos processos. No setor alimentar líquido, é comum a rejeição de embalagens devido a defeitos, mesmo quando o conteúdo se encontra em boas condições. Nestes casos, é necessário realizar o desempacotamento para reaproveitamento do produto, e torna-se necessária a implementação de soluções automatizadas, de modo a substituir o processo manual, e assim reduzir custos operacionais enquanto é garantida a higiene e a rapidez do processo. O trabalho desenvolvido nesta dissertação partiu de uma necessidade identificada pela empresa JPM Industry, relacionada com o desenvolvimento de um novo equipamento de recolha de produto alimentar em embalagens, com a finalidade de ultrapassar limitações encontradas na solução anteriormente desenvolvida pela empresa. Neste âmbito, o objetivo da dissertação consiste no desenvolvimento de um equipamento de desempacotamento, estanque e higiénico, que processe diferentes tipos de embalagens, de modo a promover o aumento da eficiência do reaproveitamento do produto. O sistema de desempacotamento foi reformulado de forma a cumprir os objetivo estabelecidos, nomeadamente o aumento da cadência de processamento. Foi construído um protótipo para validação do sistema de desempacotamento e avaliar o comportamento das embalagens. O desenvolvimento do projeto seguiu a metodologia Design Science Research (DSR). Com o desenvolvimento deste novo equipamento, tornou-se possível o processamento de embalagens Tetra Pak e embalagens de PET. Para além disso, o novo conceito mostrou-se superior ao anterior em termos de higiene e estanquicidade, assim como na cadência de processamento das embalagens (aumento em cerca de 476%).

O desenvolvimento desta dissertação teve como finalidade a conclusão do Mestrado de Engenharia Mecânica, com área de especificação em Gestão Industrial. Realizada num contexto fabril, mais especificamente na área de engarrafamento e encaixotamento da Symington Family Estates, S.A., o objetivo principal desta dissertação passava por implementar a metodologia Single Minute Exchange of Die (SMED) numa das linhas da fábrica, com o objetivo de reduzir o tempo de setup, e em simultâneo analisar o impacto das propostas de melhoria na Sustentabilidade da empresa. Uma vez que a dissertação incluía uma componente prática, foi utilizada a metodologia de investigação Action-Research, com o objetivo de responder ao objetivo principal do projeto. Posto isto, numa fase inicial foram aprofundados os conceitos teóricos da metodologia SMED e a sua aplicação prática, definindo-se como uma ferramenta que pretende maximizar a otimização e a padronização das operações envolvidas nos setups. Relativamente à atividade na empresa, após o domínio da sequência do processo produtivo, foi iniciada a aplicação da metodologia SMED na linha de produção, com vista à obtenção dos dados referentes ao estado inicial do setup. Estes dados iniciais demonstraram que o setup estava limitado a uma duração de 1h e 31 minutos, assim como associado a uma falta de organização e padronização das tarefas envolvidas neste procedimento, que se refletia numa taxa de ocupação dos operadores responsáveis pela execução do setup extremamente desequilibrada, valores fixados entre os 100% e os 27%. Assim sendo, relativamente às propostas de melhoria, o plano de ação foi iniciado com a separação das tarefas internas e externas, e a respetiva organização. De seguida foram implementadas ferramentas de Gestão Visual, como etiquetas de identificação de peças e as respetivas legendas, identificados os locais de armazenamento das peças, sistemas de referência e registo das afinações executadas nas máquinas, e ainda um motor para facilitar o ajuste da altura do depósito do Rolhador. Por fim, no âmbito do SMED, foi incutido um Standard Work para os procedimentos do setup, com recurso a formações e à disponibilização de ordens de trabalho, junto das máquinas, para este momento de atividade. No seguimento deste processo, foi colocado em prática o Balanceamento de Linha, realizando ajustes na distribuição das tarefas do setup pelos operadores da equipa da linha, resultando na redução de 5 para 4 elementos responsáveis por este momento. Sendo obtidos valores no âmbito da taxa de ocupação entre os 100% e os 81%, valores representativos da obtenção de uma equidade laboral entre os operadores afetados ao setup da linha 23. Num contexto geral relativamente ao período de inatividade da produção devido ao momento de setup, por via das propostas de melhoria associadas ao SMED e as alterações na distribuição dos operadores, o novo tempo de setup que inibe a produção é de 49 minutos, representado uma redução de 46% relativamente ao valor inicial. Esta redução, relativamente aos impactos na Sustentabilidade da empresa, provocou uma redução de 46% no desperdício de energia neste período de troca de peças e afinações, uma redução de 57% nos gastos com os operadores neste intervalo de tempo em que não é gerado valor para o cliente, e um aumento da 43% na eficiência da execução das tarefas externas do setup.

This dissertation examines the application of advanced machine learning techniques to enhance electricity price forecasting in deregulated markets. As electricity markets continue to evolve with deregulation and increased competition, accurate price forecasting becomes vital for stakeholders, including energy producers, grid operators, and traders. Traditional forecasting models often face challenges in capturing the complex, non-linear dynamics of electricity prices, which are influenced by various factors such as weather patterns, demand fluctuations, supply-side uncertainties, and regulatory changes. This research employs the CRISP-DM methodology, utilizing machine learning algorithms such as Long Short-Term Memory (LSTM), Random Forest, and XGBoost to improve both short-term and long-term price predictions. The methodology involves data collection and preprocessing, model development, variable tuning, and validation against real-world data. Key findings indicate that integrating multiple data sources, including real-time weather data and demand forecasts, significantly enhances the accuracy and reliability of forecasting models. Throughout this work, several forecasting models, both statistical and machine learningbased, were developed and compared for short-term and long-term horizons. The best short-term results were achieved using LSTM and XGBoost, with MAPE values below 8% after hyperparameter tuning. For long-term forecasting, XGBoost and Random Forest stood out for their robustness and stability, with XGBoost achieving a MAPE of 9.78%. Statistical tests confirmed that in certain contexts, the performance differences between models were statistically significant, thus validating the methodological choices made.

A presente dissertação tem como objetivo propor e avaliar estratégias sustentáveis para melhorar o desempenho da linha de montagem de bicicletas da empresa RTE. O trabalho assenta na aplicação de uma metodologia de análise de decisão multicritério, que permite comparar alternativas de investimento sob diversas perspetivas de sustentabilidade. A investigação inicia-se com uma revisão bibliográfica que enquadra os conceitos de sustentabilidade no contexto industrial, os fundamentos da metodologia multicritério e a sua integração com práticas sustentáveis. Em seguida, são identificadas três alternativas estratégicas: a instalação de um sistema de produção de energia renovável, a digitalização da linha de montagem e a substituição de ferramentas pneumáticas por ferramentas elétricas. Estas alternativas são avaliadas segundo seis critérios representativos das dimensões económica, ambiental, social, de inovação, de qualidade e de produtividade. Para suportar esta avaliação foi utilizada uma metodologia híbrida que combina o método AHP com o método PROMETHEE. A determinação dos pesos relativos dos critérios foi realizada através do método AHP, com base em entrevistas à administração da empresa. Os valores obtidos foram integrados no método PROMETHEE para calcular os fluxos de preferência e realizar a ordenação das alternativas. Os resultados demonstraram que a substituição de ferramentas pneumáticas por ferramentas elétricas foi a alternativa mais vantajosa, com um fluxo líquido de 0,63. A digitalização da linha obteve um valor de 0,25 e a instalação de um sistema de produção de energia renovável um valor de -0,89. O estudo demonstra o potencial da abordagem multicritério na tomada de decisão industrial e propõe recomendações para a sua aplicação prática e evolução futura.