Identificación de variables en modelización de líneas de producción industrial y su análisis mediante redes neuronales artificiales

Autores
Fornari, Javier; Luccini, Eduardo; Grieco, Sebastián; Parodi, Miguel Ángel; Vidali, Esteban
Año de publicación
2011
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
Fil: Fornari, Javier. Pontificia Universidad Católica Argentina. Facultad de Química e Ingeniería; Argentina
Fil: Luccini, Eduardo. Pontificia Universidad Católica Argentina. Facultad de Química e Ingeniería; Argentina
Fil: Luccini, Eduardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Universidad Nacional de Rosario. Instituto de Física de Rosario. Grupo de Energía Solar; Argentina
Fil: Grieco, Sebastián. Pontificia Universidad Católica Argentina. Facultad de Química e Ingeniería; Argentina
Fil: Parodi, Miguel. Pontificia Universidad Católica Argentina. Facultad de Química e Ingeniería; Argentina
Fil: Parodi, Miguel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Universidad Nacional de Rosario. Instituto de Física de Rosario. Grupo de Energía Solar; Argentina
Fil: Vidali, Esteban. Pontificia Universidad Católica Argentina. Facultad de Química e Ingeniería; Argentina
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.
Materia
PROCESOS INDUSTRIALES
OPTIMIZACION
REDES NEURONALES
REDES ARTIFICIALES
INGENIERIA INDUSTRIAL
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
Repositorio Institucional (UCA)
Institución
Pontificia Universidad Católica Argentina
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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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