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Publicação
From datasheets to digital intelligence : transforming material knowledge into rule-based decision support in industrial powder coating
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Powder coating operations rely increasingly on automation, however day-to-day parameter decisions still depend strongly on operator experience and fragmented manufacturer datasets. This thesis explores how powder coating material data can be digitally transformed, standardized and converted into transparent, rule-based recommendations to support operators, production managers and quality managers in manual, semi-automatic and automatic coating systems, while also enhancing Wagner’s digital service offerings and ecosystem. The study adopts exploratory qualitative design, triangulating three data sources: an analysis of 761 technical datasets from three different powder coating manufacturers, twelve external interviews with coating companies and five internal expert interviews at Wagner. The datasheet analysis identifies a small core of central parameters available across manufactures, but inconsistent terminology, units and layouts limit automatic extraction and comparability. In- and external interviews show that datasheets are rarely used in day-to-day operations, instead knowledge is embedded in recipes located in internal ERP systems and in the heads of experienced experts, resulting in labor-intensive documentation and traceability. Based on these findings, the thesis develops a TID-framework and proposes a conceptual Powder Material Assistant embedded in Wagner’s internal Coatify ecosystem. The concept combines a structured material database including transparent if-then logic, using AI mainly for rule refinement. Anticipated benefits include reduced scrap and rework, shorter set-up and troubleshooting times, lower powder consumption and improved documentation.
As operações de pintura a pó dependem da automação; contudo, as decisões diárias sobre parâmetros continuam dependentes da experiência dos operadores e de fichas técnicas fragmentadas dos fabricantes. Esta dissertação analisa como os dados de materiais de pintura a pó podem ser transformados digitalmente e convertidos em recomendações baseadas em regras, com o objetivo de apoiar operadores, gestores de produção e gestores de qualidade, reforçando os serviços digitais da Wagner. O estudo adota uma combinando a análise de fichas técnicas de três fabricantes com entrevistas externas e entrevistas internas com especialistas da Wagner. Os resultados mostram que apenas um conjunto reduzido de parâmetros é consistente entre fabricantes, e que inconsistências limitam a automatização da extração e a comparabilidade. As entrevistas indicam que as fichas técnicas são raramente utilizadas nas operações diárias, sendo o conhecimento incorporado em receitas predefinidas em sistemas internos e na experiência de especialistas. Com base nestes resultados, a dissertação propõe um enquadramento Técnico-Informacional-Digital (TID) e um Assistente de Materiais de Pó integrado no ecossistema Coatify da Wagner, combinando uma base de dados estruturada com lógica tipo “se-então” e usando Inteligência Artificial para afinar as regras subjacentes. Os benefícios esperados incluem redução de erros e de horas de trabalho de configuração, bem como melhoria da documentação.
As operações de pintura a pó dependem da automação; contudo, as decisões diárias sobre parâmetros continuam dependentes da experiência dos operadores e de fichas técnicas fragmentadas dos fabricantes. Esta dissertação analisa como os dados de materiais de pintura a pó podem ser transformados digitalmente e convertidos em recomendações baseadas em regras, com o objetivo de apoiar operadores, gestores de produção e gestores de qualidade, reforçando os serviços digitais da Wagner. O estudo adota uma combinando a análise de fichas técnicas de três fabricantes com entrevistas externas e entrevistas internas com especialistas da Wagner. Os resultados mostram que apenas um conjunto reduzido de parâmetros é consistente entre fabricantes, e que inconsistências limitam a automatização da extração e a comparabilidade. As entrevistas indicam que as fichas técnicas são raramente utilizadas nas operações diárias, sendo o conhecimento incorporado em receitas predefinidas em sistemas internos e na experiência de especialistas. Com base nestes resultados, a dissertação propõe um enquadramento Técnico-Informacional-Digital (TID) e um Assistente de Materiais de Pó integrado no ecossistema Coatify da Wagner, combinando uma base de dados estruturada com lógica tipo “se-então” e usando Inteligência Artificial para afinar as regras subjacentes. Os benefícios esperados incluem redução de erros e de horas de trabalho de configuração, bem como melhoria da documentação.
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Palavras-chave
Powder coating Digital transformation Technical datasheets Knowledge-based systems Pintura a pó Transformação digital Fichas técnicas Sistemas baseados em conhecimento
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