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Publicação
Product Quality Prediction based on Raw Matter Composition in Industry 4.0
| Nome: | Descrição: | Tamanho: | Formato: | |
|---|---|---|---|---|
| 1.41 MB | Adobe PDF |
Orientador(es)
Resumo(s)
Industry 4.0 came to revolutionize the industry with automation, decentralization and
modulation. With these concepts, the industry can be more efficient with the resources and
produce more cost-efficient products. Namely in the manufacturing domain, companies are
facing challenges to redesign and adjust their manufacturing systems and processes to
guarantee high quality products with limited resources to reduce the costs. To achieve this, it
is important to acknowledge the challenges in the manufacturing processes and tackle them
to reduce the number of defective products.
In this dissertation, the current scenario of RiaStone's stoneware factory, along with the
challenges in its manufacturing process in terms of its Overall Production Efficiency, and
present a possible solution based in Artificial Intelligence, more specifically, Machine
Learning. The objective is to build a prediction model capable of predicting the final product
quality based on the chemical composition of the raw matter through the application of
machine learning techniques to analyse, clean and integrate the available datasets and to
develop the model based on such datasets.
A Indústria 4.0 veio revolucionar a indústria com automação, descentralização e modulação. Com estes conceitos, a indústria pode ser mais eficiente com os recursos e produzir produtos com menores custos. Nomeadamente no domínio da manufatura, as empresar estão a enfrentar desafios para redesenhar e ajustar os seus sistemas e processos de manufatura para garantir os produtos com alta qualidade com recursos limitados. Para alcançar esta meta é importante reconhecer os desafios nos processos de manufatura e resolvê-los de forma a reduzir os produtos defeituosos. Nesta dissertação, o caso atual da fábrica da Riastone, os seus problemas no processo de manufatura em termos da sua eficiência geral de produção e será apresentado uma possível solução baseado em Inteligência Artificial, mais especificamente Machine Learning. O objetivo é criar um modelo de previsão capaz de prever a qualidade do produto final com base na composição química da matéria-prima, através de técnicas de Machine Learning para analisar, limpar e integrar os conjuntos de dados disponíveis e desenvolver o modelo baseados nos mesmos conjuntos de dados.
A Indústria 4.0 veio revolucionar a indústria com automação, descentralização e modulação. Com estes conceitos, a indústria pode ser mais eficiente com os recursos e produzir produtos com menores custos. Nomeadamente no domínio da manufatura, as empresar estão a enfrentar desafios para redesenhar e ajustar os seus sistemas e processos de manufatura para garantir os produtos com alta qualidade com recursos limitados. Para alcançar esta meta é importante reconhecer os desafios nos processos de manufatura e resolvê-los de forma a reduzir os produtos defeituosos. Nesta dissertação, o caso atual da fábrica da Riastone, os seus problemas no processo de manufatura em termos da sua eficiência geral de produção e será apresentado uma possível solução baseado em Inteligência Artificial, mais especificamente Machine Learning. O objetivo é criar um modelo de previsão capaz de prever a qualidade do produto final com base na composição química da matéria-prima, através de técnicas de Machine Learning para analisar, limpar e integrar os conjuntos de dados disponíveis e desenvolver o modelo baseados nos mesmos conjuntos de dados.
Descrição
Palavras-chave
Industry 4.0 Final Product Quality Artificial Intelligence Machine Learning