Aplicação de um modelo de redes neurais a programação da produção.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 1996
Autor(a) principal: Saad, Celso Sami
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Neural networks
Production scheduling
Programação da produção
Redes neurais
Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3136/tde-09042025-150204/
Resumo: O problema de sequenciação de ordens num sistema de produção do tipo intermitente é um dos mais difíceis de serem resolvidos em planejamento, programação e controle da produção. Muitos métodos já foram propostos, porém, devido a restrições de processamento computacional e até mesmo a incapacidade humana de modelar todas as variáveis que impactam no problema, os resultados obtidos ainda não são plenamente satisfatórios. Por outro lado, técnicas e ferramentas de inteligência artificial vem sendo desenvolvidas nas últimas décadas com o intuito de superar algumas limitações humanas, combinando a capacidade de processamento do computador a capacidade de raciocínio e aprendizado do homem. Este trabalho é uma contribuição as diversas alternativas de soluções já apresentadas para o problema de sequenciação, feita atravás da aplicação e análise de uma metodologia que combina uma ferramenta de inteligência artificial (redes neurais) e um modelo de simulação de sistemas de produção. Esta metodologia se propõe a determinar regras de sequenciação a serem utilizadas em cada centro de produção de modo que um sistema de produção opere em um dado nível de desempenho desejado, estabelecido através de indicadores de desempenho.
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