Título da Dissertação:

“INNOVATION, TECHNOLOGY AND THE USE OF MACHINE LEARNING IN SMART MANUFACTURING FOR ANOMALY DETECTION IN PRODUCTION PROCESSES”.


Autores:

FREDERICO DE OLIVEIRA SANTOS


Orientadores:

Profa. Dr. ª Ivanete Schneider Hahn (Orientadora) – PPGDS/UNIARP


Palavras-Chave:

1 Industry 4.0 2 Smart manufacturing . Machine learning 4. Paper manufacturing 5. Cyber phy sical system I. Hahn Ivanete Schneider . II.


Resumo:

A prese n te dissertação integra o Programa d e Pós Gr aduação em Des envolvime n to e Sociedade, da Universidade Alto Vale do Rio do Peixe (Uniarp). Dentro da perspectiva de desenvolvimento, aborda como tema macro a inovação e tec nol o gia Inovações e tecno logias foment a m o desenvol vimento, apoiando o cr e scimento econômico e a s revoluç õ es industriais ao longo dos anos. A indústria 4. 0, moldada por uma sociedade de demandas complexas e desafiadoras, é caracterizada por sistemas ciber néticos q ue baseados em novas tecnolo g ia s e sensor es inteligentes gera m dados p recisos em gra nde volum e , variedade e velocidade. Nesse contexto, a ciên cia de dados tem sido fundamental para lidar com esses dados geran do informações úteis e capazes de apoiar pro cessos de tomada de decisão, m e lh ora ndo a q ualidade de vida, comp r eende ndo melhor proces sos indus t riais complexos e cria ndo produtos e soluç ões. No setor de manufatura, a ciência de dados está causando um profundo impacto na forma como as organizaçõe s industriais pro jetam, fabricam, mo n itoram e inspecionam, reduzindo o t empo de inatividade do processo e aumentando a qualidade do produto Neste contexto, esta pesquisa vis ou revelar os avanços econômicos, sociais e tecnológicos que impulsionaram a quarta revolução industrial e, ne ste ambi e n te de manufatura inteligente , prop o r a util ização do apre ndizado d e máquina em um processo produtivo da indústria papeleira. Com base na análise de estudos científicos, uma revisão sistemática da literatura sobre o uso de aprendiz ado de máquina n a manufa t u ra inteligente foi elaborada e es t e cenário re velou: A China é o país que mais financiou e publicou pesquisas ; Ma qui nas foi o setor da indústria no qual houve mais aplicações de aprendizado de máquina; Melhoramento de processos foi a m aior preocupação em todas as aplicações identificadas; a técnica específica mais utilizada no aprendizado de máquina foi random forest e várias tecnologias associadas a es te contexto foram identificadas, como internet industrial d as coisas, gêmeos digitais, tecnologia de se n sores ( sof t , óptico , barométrico, u ltrass ônico), tecnologia de software (Python, MATLAB, L abView , Google Auto ML Platform e tecnologia de equipamentos (robótica, CLP, CNC). Ademais, uma taxonomia foi elaborada apontando 85 técnicas especí ficas de aprendiz a do de máquina utilizadas na manufat ura inteligente. Foi apresentada uma possível i novação de proces so de produção a ser implementada em uma fábrica de papel . Esta proposta, além de apresentar um processo de ciência de dados, foi elaborada utilizando rede neural recorrente e memória de curto prazo para detecção de anomalias em má q uina s de papel (especificamente para detecção de quebra de papel) por meio de análise de séries temporais. Palavras chave: Indústria 4.0. Manufatura inteligente . Aprendizado de máquina . Fabricação de papel . Sistemas cibernéticos


Abstract:

Não Informado


Ano:

2021


Páginas:

159


https://acervo.uniarp.edu.br/?p=2323
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Indexado em: agosto 27, 2021
Cursos Associados: Mestrado Acadêmico em Desenvolvimento e Sociedade
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