Identificación de variables en modelización de líneas de producción industrial y su análisis mediante redes neuronales artificiales
Resumen: En el marco de la integración de etapas en procesos de producción industrial en serie, se identifican, clasifican y caracterizan las variables que permiten modelizar dicho proceso, como estrategia con vistas a su optimización. El estudio se aplica en el ámbito de la industria metalúrgica, a partir de los datos de un conjunto de empresas de la región centro y sur de Santa Fe. La estructura secuencial de un proceso industrial hace que cualquier falla en una etapa cause demoras o reducción de calidad en el producto final obtenido. Como herramienta integradora de análisis, se plantea la implementación de un sistema de redes neuronales artificiales.
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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
2011
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| Subjects: | PROCESOS INDUSTRIALES, OPTIMIZACION, REDES NEURONALES, REDES ARTIFICIALES, INGENIERIA INDUSTRIAL, |
| Online Access: | https://repositorio.uca.edu.ar/handle/123456789/5350 |
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| Summary: | Resumen: En el marco de la integración de etapas en procesos de producción industrial en serie, se identifican, clasifican y caracterizan las variables que permiten modelizar dicho proceso, como estrategia con vistas a su optimización. El estudio se aplica en el ámbito de la industria metalúrgica, a partir de los datos de un conjunto de empresas de la región centro y sur de Santa Fe. La estructura secuencial de un proceso industrial hace que cualquier falla en una etapa cause demoras o reducción de calidad en el producto final obtenido. Como herramienta integradora de análisis, se plantea la implementación de un sistema de redes neuronales artificiales. |
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