Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://repositorio.uca.edu.ar/handle/123456789/5350
Título: Identificación de variables en modelización de líneas de producción industrial y su análisis mediante redes neuronales artificiales
Autor: Fornari, Javier 
Luccini, Eduardo 
Grieco, Sebastián 
Parodi, Miguel Ángel 
Vidali, Esteban 
Palabras clave: PROCESOS INDUSTRIALESOPTIMIZACIONREDES NEURONALESREDES ARTIFICIALESINGENIERIA INDUSTRIAL
Fecha de publicación: 2011
Editorial: Universidad Católica Argentina. Facultad de Química e Ingeniería "Fray Rogelio Bacon". Departamento de Investigación Institucional
Cita: Fornari, J., Luccini, E., Grieco, S. et al. Identificación de variables en modelización de líneas de producción industrial y su análisis mediante redes neuronales artificiales [en línea]. Energeia, 9(9), 2011. Disponible en: https://repositorio.uca.edu.ar/handle/123456789/5350
Resumen: Resumen: 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.
URI: https://repositorio.uca.edu.ar/handle/123456789/5350
Disciplina: INGENIERIA INDUSTRIAL
Derechos: Acceso Abierto
Aparece en las colecciones: ENE 2011 Año 9 nro. 9

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato
identificacion-variables-moelizacion-lineas-produccion.pdf384,48 kBAdobe PDFVista previa
Visualizar/Abrir
Mostrar el registro Dublin Core completo del ítem

Visualizaciones de página(s)

443
comprobado en 30-abr-2024

Descarga(s)

846
comprobado en 30-abr-2024

Google ScholarTM

Ver en Google Scholar



Este ítem está sujeto a una Licencia Creative Commons Creative Commons