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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/25963| Título: | Mineração de dados e indicadores de processo na indústria |
| Título(s) alternativo(s): | Data mining and industry process indicators |
| Autor(es): | Pereira, Rayne de Souza |
| Orientador(es): | Melo, Everton Luiz de |
| Palavras-chave: | Mineração de dados (Computação) Controle de processo Processo decisório Indicadores de tecnologia Data mining Process control Decision making Technology indicators |
| Data do documento: | 8-Fev-2020 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Ponta Grossa |
| Citação: | PEREIRA, Rayne de Souza. Mineração de dados e indicadores de processo na indústria. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso de Especialização (Indústria 4.0) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Ponta Grossa, 2020. |
| Resumo: | Nos últimos anos o volume de dados obtidos sobre os processos na indústria vem aumentando exponencialmente devido à alta demanda pelo histórico dos processos das plantas, porém esse aumento no volume de dados impõe dificuldades ao controle e monitoramento dos processos, por isso é essencial a transformação desses dados em informações que permitam uma tomada de decisão rápida e assertiva. Como na maior parte das indústrias o processo é contínuo essas informações ajudam a monitorar variações no processo que impactam na produtividade e eficiência da planta. Deste modo a mineração de dados vem de encontro com essa necessidade possibilitando correlações entre variáveis, de forma que uma informação representativa da realidade possa ser formada, bem como, possam ser criados indicadores chaves representando variáveis de processo e evidenciando fatores aos quais o processo deve estar atento. |
| Abstract: | In these days, the volume of process data recorded in the industries has become exponentially higher, due to the high demand for the history of plant processes, but this increase in the volume of data imposes difficulties to control and monitor the manufacturing processes, because of this is essential to transform this data into information that allows a quick and assertive decision. As in the most part of industries the processes are continuous, this information should allowed monitoring the impact and efficiency process of the plant. Thus, data mining meets this need, allowing correlations between variables, so that information representative of reality can be created, as well as could be built key indicators representing process variables and highlighting the of factors that the process must be aware. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/25963 |
| Aparece nas coleções: | PG - Indústria 4.0 |
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