Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/25963
Registro completo de metadados
Campo DCValorIdioma
dc.creatorPereira, Rayne de Souza-
dc.date.accessioned2021-09-09T20:31:02Z-
dc.date.available2021-09-09T20:31:02Z-
dc.date.issued2020-02-08-
dc.identifier.citationPEREIRA, 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.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/25963-
dc.description.abstractIn 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.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paranápt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectMineração de dados (Computação)pt_BR
dc.subjectControle de processopt_BR
dc.subjectProcesso decisóriopt_BR
dc.subjectIndicadores de tecnologiapt_BR
dc.subjectData miningpt_BR
dc.subjectProcess controlpt_BR
dc.subjectDecision makingpt_BR
dc.subjectTechnology indicatorspt_BR
dc.titleMineração de dados e indicadores de processo na indústriapt_BR
dc.title.alternativeData mining and industry process indicatorspt_BR
dc.typespecializationThesispt_BR
dc.description.resumoNos 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.pt_BR
dc.degree.localPonta Grossapt_BR
dc.publisher.localPonta Grossapt_BR
dc.contributor.advisor1Melo, Everton Luiz de-
dc.contributor.referee1Santos, Max Mauro Dias-
dc.contributor.referee2Yoshino, Rui Tadashi-
dc.contributor.referee3Carvalho, Marcelo Vasconcelos de-
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.programIndústria 4.0pt_BR
dc.publisher.initialsUTFPRpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUCAOpt_BR
Aparece nas coleções:PG - Indústria 4.0

Arquivos associados a este item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
mineracaodadosindicadoresprocessoindustria.pdf576,56 kBAdobe PDFThumbnail
Visualizar/Abrir


Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.