Pós-Graduação em Ciência da Computação – UFPE
Defesa de Dissertação de Mestrado Nº 1.970

Aluno: Thiago Moura da Rocha Bastos
Orientador: Prof. Cleber Zanchettin
Co-orientador: Prof. Luiz Stragevitch (UFPE / Engenharia Química)
Título: Avaliação de Filmes Metalizados Por Algoritmos de Aprendizagem de 
Máquina Através de Dados Operacionais de Processo Industrial e de Qualidade.
Data: 30/06/2021
Hora/Local: 8h – Virtual – Interessados entrar em contato com o aluno

Banca Examinadora:
Prof. Leandro Maciel Almeida (UFPE / Centro de Informática)
Prof. Frederico Duarte de Menezes (IFPE / Depto. de Sistemas, Processos e Controles Industriais) 
Departamento de )
Prof. Cleber Zanchettin  (UFPE / Centro de Informática)


RESUMO:

Os processos industriais de manufatura são parte importante do revolução 
tecnológica vivida na atualidade, e o uso da Inteligência Artificial se 
mostra como alternativa para superar dificuldades enfrentadas por modelos 
tradicionais de monitoramento e controle destas operações. Esse trabalho 
objetiva utilizar sistemas baseados em Aprendizagem de Máquina na 
interpretação e predição de variáveis de processo e qualidade presentes na 
produção de filmes metalizados por deposição à vácuo. Comparamos diferentes 
classificadores associados a diversas condições de preprocessamento de 
dados e hiperparâmetros na predição da qualidade do produto, tendo o modelo 
Random Forest apresentado o melhor desempenho com 85,4% de acurácia. 
Utilizando ferramentas de visualização de dados, foram construídos gráficos 
e visualizações que permitem a interpretação da predição realizada pelos 
modelos para complementar as métricas de performance. Por outro lado, 
através da segmentação semântica dos perfis de densidade  ótica dos 
produtos plásticos, foi possível a identificação de falhas, e o 
monitoramento da qualidade final dos filmes produzidos através de um modelo 
de rede neural com 86,67% de acurácia. Além disso, a aplicação das 
visualizações fornecem auxílio no entendimento e validação dos produtos 
obtidos no processo de metalização e do impacto de diferentes condições 
operacionais sobre os produtos manufaturados. Este estudo de caso demostra 
o potencial de suporte que pode ser oferecido a analistas e operadores na 
interpretação de variáveis operacionais, uma vez que apresentam informações 
relevantes para monitoramento e manutenção do processo de metalização de 
filme por deposição à vácuo.

Palavras-chave: Inteligência Artificial. Aprendizagem de Máquina. 
Visualização. Monitoramento de processo. Predição de qualidade.

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