Obtención, clasificacion y análisis de datos de procesos industriales en empresas del ámbito local con fines de optimización mediante el uso de redes neuronales artificiales
Resumen: Se identificaron y clasificaron las variables que caracterizan procesos industriales en el ámbito de la industria metalúrgica, como estrategia para modelizar y optimizar el proceso, a partir de los datos de un conjunto de empresas de la región centro y sur de Santa Fe. Como herramienta integradora de análisis se plantea la aplicación de redes neuronales artificiales, en particular mediante mapas auto-organizativos (SOM, Self-Organizing Maps). Los resultados preliminares confirman que el enfoque utilizado es capaz de proporcionar valiosa información y ofrece posibilidades para la aplicación directa sobre la industria local.
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| Format: | Artículo biblioteca |
| Language: | spa |
| Published: |
Universidad Católica Argentina. Facultad de Química e Ingeniería "Fray Rogelio Bacon". Departamento de Investigación Institucional
2012
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| Subjects: | PROCESOS INDUSTRIALES, REDES NEURONALES, REDES ARTIFICIALES, INGENIERIA INDUSTRIAL, OPTIMIZACION, CLASIFICACION, |
| Online Access: | https://repositorio.uca.edu.ar/handle/123456789/5921 |
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| Summary: | Resumen: Se identificaron y clasificaron las variables que caracterizan procesos industriales en el ámbito de la industria metalúrgica, como estrategia para modelizar y optimizar el proceso, a partir de los datos de un conjunto de empresas de la región centro y sur de Santa Fe. Como herramienta integradora de análisis se plantea la aplicación de redes neuronales artificiales, en particular mediante mapas auto-organizativos (SOM, Self-Organizing Maps). Los resultados preliminares confirman que el enfoque utilizado es capaz de proporcionar valiosa información y ofrece posibilidades para la aplicación directa sobre la industria local. |
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