Identificación de Variables en Modelización de Líneas de Producción Industrial y su Análisis Mediante Redes Neuronales Artificiales

JAVIER FORNARI; EDUARDO LUCCINI; SEBASTIÁN GRIECO; MIGUEL PARODI; ESTEBAN VIDALI

ENERGEIA

Pontificia Universidad Católica Argentina - Facultad de Química e Ingeniería

Lugar: Rosario; Año: 2011 p. 31 - 40

1668-1622

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.