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Inteligência Artificial: uma aplicação em uma indústria de processo contínuo Artificial Intelligence: an application in a continuous process industry

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Author(s): Miguel Afonso Sellitto

Journal: Gestão & Produção
ISSN 0104-530X

Volume: 9;
Issue: 3;
Start page: 363;
Date: 2002;
Original page

Keywords: lógica fuzzy na indústria de processo contínuo | Inteligência Artificial na engenharia de produção | sistemas especialistas na engenharia de produção | CBR na engenharia de produção | fuzzy logic in continuous process industry | Artificial Intelligence in industrial engineering | expert systems in industrial engineering | CBR in industrial engineering

ABSTRACT
Este trabalho descreve uma aplicação da lógica fuzzy de controle e do CBR (Raciocínio Baseado em Casos) na indústria de processo contínuo. Essas técnicas são discutidas dentro do campo de conhecimentos da Inteligência Artificial, associadas ao processo de tomada de decisões empresariais. A Inteligência Artificial é apontada como um campo de conhecimentos que pode apoiar a tomada de decisões de um modo mais simples e mais preciso do que outros métodos, tais como a modelagem e a gestão por indicadores. As etapas para a construção de um sistema especialista, construído principalmente a partir de experiências empíricas humanas, também são discutidas. O trabalho se encerra apresentando uma rotina de tomada de decisão em um processo termoquímico na indústria cimenteira conduzida por um sistema especialista baseado em CBR e lógica fuzzy, e uma discussão sobre resultados comparados com operadores humanos nas mesmas condições.This paper describes an application of the fuzzy logic control and CBR in the continuous process industry. The techniques are discussed inside the larger branch of knowledge called Artificial Intelligence (AI), which can be related with the decision-making process in companies. Artificial Intelligence is pinpointed as a science that can support decisions in an easier and more precisely way than others methods as models and process indicators management. The steps for the erection of an Expert System, built mainly from human empirical experiences, are also discussed. The paper comes to an end by presenting a decision-making routine in a thermochemical process, in the cement industry, as performed by an Expert System decision-maker, based in CBR and fuzzy logic, and leading to a discussion about results and performance gains, in comparison with human-guided action in the same process.

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