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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 
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: http://bibliotecadigital.uca.edu.ar/repositorio/revistas/identificacion-variables-moelizacion-lineas-produccion.pdf [Fecha de consulta:...]
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
Appears in Collections:ENE 2011 Año 9 nro. 9

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