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dc.contributor.authorCervo, Victor Leonardopt_BR
dc.contributor.authorAnzanello, Michel Josépt_BR
dc.date.accessioned2018-11-28T02:45:39Zpt_BR
dc.date.issued2015pt_BR
dc.identifier.issn0103-6513pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/185171pt_BR
dc.description.abstractTécnicas de clusterização visam à formação de grupos de observações homogêneas dentro de um mesmo grupo e significativamente distintas das observações inseridas em outros grupos. Em processos industriais cuja produção é apoiada em bateladas, a definição de famílias (grupos) de bateladas com perfis semelhantes auxilia na definição de estratégias de controle e monitoramento desses processos. Este artigo propõe um método para seleção das variáveis de clusterização mais relevantes para formação de famílias de bateladas. Para tanto, integra funções kernel a um novo índice de importância de variáveis gerado a partir dos parâmetros oriundos da Análise de Componentes Principais (ACP). A qualidade dos agrupamentos formados é avaliada através do Silhouette Index (SI). Quando aplicada em três processos produtivos, a sistemática proposta reteve em média 5,16% das variáveis iniciais e elevou o SI médio em 235,4% frente à utilização de todas as variáveis. Um estudo de simulação também é realizado para avaliar a robustez do método.pt
dc.description.abstractClustering techniques are tailored to find internally homogeneous groups of observations. In industrial processes that rely on batches, grouping batches with similar profiles provides valuable information about process control and monitoring. This paper proposes a variable selection approach based on the kernel function and Principal Component Analysis (PCA). The clustering quality is assessed through the Silhouette Index (SI). When applied to three industrial processes, the proposed approach retained an average of 5.16% of the original variables, yielding on average a 235.4% more precise batch grouping. We also performed a simulation experiment.en
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.relation.ispartofProdução = Production. Porto Alegre. Vol. 25, no. 4 (Oct./Dec. 2015), p. 826-833pt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectClustering analysisen
dc.subjectAnálise de clusterspt_BR
dc.subjectKernelpt_BR
dc.subjectVariable selectionen
dc.subjectSeleção de variáveispt_BR
dc.subjectKernelen
dc.subjectBatch processesen
dc.titleSeleção de variáveis para clusterização de bateladas produtivas através de ACP e remapeamento kernelpt_BR
dc.title.alternativeClustering variable selection for grouping production batches through PCA and kernel mapping en
dc.typeArtigo de periódicopt_BR
dc.identifier.nrb001080923pt_BR
dc.type.originNacionalpt_BR


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