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Título: Aplicação de controle estatístico de processos e algoritmos de mineração de dados na gestão da produção de frangos de corte
Título(s) alternativo(s): Application of statistical process control and data mining algorithms in the management of the production of broiler chickens
Autor(es): Bastiani, Miliano de
Orientador(es): Santos, José Airton Azevedo dos
Palavras-chave: Mineração de dados (Computação)
Agroindústria
Controle de processo
Data mining
Agricultural industries
Process control
Data do documento: 18-Jun-2018
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Medianeira
Citação: BASTIANI, Miliano de. Aplicação de controle estatístico de processos e algoritmos de mineração de dados na gestão da produção de frangos de corte. 2018. 76 f. Dissertação (Mestrado em Tecnologias Computacionais para o Agronegócio) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Medianeira, 2018.
Resumo: Este trabalho tem por objetivo aplicar tecnicas de controle estatistico de processo e algoritmos de mineracao de dados na analise, previsao e classificacao de variaveis produtivas que compoem as caracteristicas das aves produzidas por uma cooperativa localizada na regiao oeste paranaense. A base de dados disponibilizada pela empresa apresenta um historico de movimentacao de 2 anos, contendo as principais variaveis de producao (Linhagem, Peso Medio, Indice de Eficiencia Produtiva, Conversao Alimentar, Viabilidade, Idade do Lote e Ganho de Peso Diario), desde o alojamento ate a fase de abate. Para analisar se os processos de producao de frangos de corte, das linhagens Coob e Coob Slow, atendiam as expectativas da cooperativa utilizouse o peso medio de 186 lotes de aves. Verificou-se que os indices de capacidade estao abaixo de um, o que classifica os processos de producao dos aviarios como incapazes. Tres algoritmos de analise de dados (Multilayer Perceptron, Linear Regression e Naive Bayes), do software WEKA, foram utilizados na implementacao dos modelos de previsao e classificacao. Para esta implementacao foram utilizados 6000 lotes de aves das linhagens Coob e Coob Slow, obtidos no periodo compreendido entre 01/07/2014 e 31/07/2016. Os resultados obtidos mostram que os modelos de previsao fornecem estimativas confiaveis para as variaveis de resposta: Peso Medio e Indice de Eficiencia Produtiva e o modelo de classificacao apresenta um bom desempenho na classificacao das linhagens das aves.
Abstract: This work aims to apply techniques of statistical process control and data mining algorithms in the analysis, prediction and classification of productive variables that make up the characteristics of the birds produced by a cooperative located in the western region of Parana. The database provided by the company has a 2-year history of movement, containing the main production variables (Lineage, Average Weight, Productive Efficiency Index, Food Conversion, Feasibility, Lot Age and Daily Weight Gain), from the until the slaughter stage. In order to analyze whether the production processes of broilers, Coob and Coob Slow, met the cooperative's expectations, the average weight of 186 poultry lots was used. It has been found that the capacity indices are below one, which classifies the production processes of the aviaries as incapable. Three algorithms for data analysis (Multilayer Perceptron, Linear Regression and Naive Bayes) of WEKA software were used in the implementation of prediction and classification models. For this implementation, 6000 batches of birds of the Coob and Coob Slow strains were used, obtained between 01/07/2014 and 07/31/2016. The results show that the prediction models provide reliable estimates for the response variables: Average Weight and Productive Efficiency Index and the classification model shows a good performance in the classification of the bird strains.
URI: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/3449
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