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...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Fornari, Javier, Luccini, Eduardo, Grieco, Sebastián, Parodi, Miguel Ángel, Vidali, Esteban
Formato: Artículo
Lenguaje:Español
Publicado: Universidad Católica Argentina. Facultad de Química e Ingeniería "Fray Rogelio Bacon". Departamento de Investigación Institucional 2019
Materias:
PROCESOS INDUSTRIALES
OPTIMIZACION
REDES NEURONALES
REDES ARTIFICIALES
INGENIERIA INDUSTRIAL
Acceso en línea:https://repositorio.uca.edu.ar/handle/123456789/5350
Aporte de:
Repositorio Institucional de la Universidad Católica Argentina (UCA) de Universidad Católica Argentina
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description 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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