Estudo comparativo do uso de redes neurais artificiais e regressão linear múltipla para a previsão da concentração cáustica em uma etapa do processo de fabricação de alumina

Autores

  • Giovanni Leopoldo Rozza Universidade Federal do Paraná
  • Ruy Gomes da Silva Pontifícia Universidade Católica - PUC-PR
  • Sonia Isoldi Marty Gama Müller Universidade Federal do Paraná

DOI:

https://doi.org/10.14488/1676-1901.v15i3.1941

Palavras-chave:

, Redes Neurais Artificiais. Processo Bayer. Regressão Linear Múltipla. Alumina. Evaporação.

Resumo

Para manterem-se competitivas as empresas otimizam seus processos continuamente, de maneira sustentável e reaproveitando os recursos naturais. As ferramentas de apoio a tomada de decisão são de extrema importância, principalmente quando tais ferramentas auxiliam na antecipação dos problemas operacionais, evitando custos, perdas de produtividade, acidentes de trabalho e ambientais. Este estudo tem foco no processo produtivo de alumina pelo método Bayer, na mensuração do teor cáustico da mistura de bauxita, que influencia diretamente na qualidade. A empresa obtém este resultado uma vez ao dia, por meio de análise laboratorial, devido aos elevados custos. A medida não é suficiente para tomada de decisão e antecipação das correções de problemas que possam evitar a ineficiência do processo, observado apenas no dia seguinte, quando ocorrer o recebimento do novo resultado. Propõe-se a previsão da concentração cáustica em tempo real, através da modelagem do processo por Regressão Linear Múltipla e Rede  Neural Artificial. Tais modelos foram gerados através dos softwares SPSS e MATLAB. Os resultados foram comparados com base no erro entre a previsão da concentração do produto gerada pelos modelos, e a concentração real de saída obtidas de análise laboratorial. Concluiu-se que a técnica de Redes Neurais Artificiais desempenhou melhor que a Regressão Linear Múltipla. Os resultados mostraram a viabilidade do processo de análise imediata por meio da previsão, auxiliando assim a decisão da equipe de trabalho envolvida.

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Biografia do Autor

Giovanni Leopoldo Rozza, Universidade Federal do Paraná

Mestre em Eng. Produção do Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção da UFPR

Ruy Gomes da Silva, Pontifícia Universidade Católica - PUC-PR

Mestre em Eng. Produção do Programa de Pós-Graduação em Engenharia da PUC-PR

Sonia Isoldi Marty Gama Müller, Universidade Federal do Paraná

Professora doutora, docente da UFPR, departamento de Estatística (DEST).

Professora doutora, docente da UFPR, Programa de Pós Graduação em Eng. de Produção (PPEGP).

Publicado

2015-09-15

Como Citar

Rozza, G. L., da Silva, R. G., & Müller, S. I. M. G. (2015). Estudo comparativo do uso de redes neurais artificiais e regressão linear múltipla para a previsão da concentração cáustica em uma etapa do processo de fabricação de alumina. Revista Produção Online, 15(3), 948–971. https://doi.org/10.14488/1676-1901.v15i3.1941

Edição

Seção

Artigos