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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 INDUSTRIALES; OPTIMIZACION; REDES NEURONALES; REDES ARTIFICIALES; INGENIERIA 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 |
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