REVISÃO DE LITERATURA SOBRE A OTIMIZAÇÃO DO PROCESSO DE USINAGEM

LITERATURE REVIEW ABOUT MACHINING OPTIMIZATION PROCESS

Lima, Geovana Pires Araujo; Souza, Sara Marques Oliveira de Araújo; Souza, Guilherme Oliveira de; Carneiro, Luccas Barbosa

Article:

Diante da demanda da indústria manufatureira por maior competitividade em processos de usinagem, essa pesquisa teve como objetivo fazer uma revisão de literatura sobre a otimização dos processos de usinagem, verificando os principais métodos de otimização e mapeando estatisticamente como a comunidade científica se comporta acerca desse assunto. A partir de uma busca em quatro repositórios, fazendo uso de estratégias booleanas, identificou-se que os equacionamentos de Taylor e Taylor Modificado, intervalo de máxima eficiência e otimização por sistemas computacionais são os principais métodos de otimização. Além disso, verifica-se o Estados Unidos e a Engenharia de Produção como o país e a engenharia, respectivamente, que mais possuem pesquisas nessa temática.

Given the demand of the manufacturing industry for greater competitiveness in machining processes, this research aimed to review the literature on the optimization of machining processes, checking the main optimization methods and statistically mapping how the scientific community behaves on this subject. . From a search in four repositories, using Boolean strategies, it was found that Taylor and Modified Taylor equations, maximum efficiency range and optimization by computer systems are the main optimization methods. In addition, there is the United States and Production Engineering as the country and engineering, respectively, which have more research on this topic.

Palavras-chave:

DOI: 10.5151/siintec2019-44

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Como citar:

Lima, Geovana Pires Araujo; Souza, Sara Marques Oliveira de Araújo; Souza, Guilherme Oliveira de; Luccas Carneiro; "REVISÃO DE LITERATURA SOBRE A OTIMIZAÇÃO DO PROCESSO DE USINAGEM", p-349-356. In: Anais do V Simpósio Internacional de Inovação e Tecnologia. São Paulo: Blucher, 2019.
ISSN 23577592, DOI 10.5151/siintec2019-44