Análise de desvio de condução para veículos de mineração à céu aberto: uma análise experimental baseada em algoritmos de reconhecimento de padrões

Um dos setores mais relevantes da Indústria, a saber a mineração à céu aberto, tem uma das maiores demandas de atuação de processos otimizados por tecnologias para processos inteligentes. Durante o processo de mineração, alguns riscos são inerentes às atividades, o que pode condizer com uma real apr...

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Veröffentlicht in:Revista produção online 2023-03, Vol.22 (3), p.3048-3076
Hauptverfasser: Oliveira, Danilo Saviotti Stangherlin, Peregrino, Lucas Roberto, Cota, Marcos Jordan, Mellim, Renata Duarte, Rodrigues, Diva de Souza e Silva, Souza, Flávio Henrique Batista de
Format: Artikel
Sprache:eng ; por
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Beschreibung
Zusammenfassung:Um dos setores mais relevantes da Indústria, a saber a mineração à céu aberto, tem uma das maiores demandas de atuação de processos otimizados por tecnologias para processos inteligentes. Durante o processo de mineração, alguns riscos são inerentes às atividades, o que pode condizer com uma real apreensão sobre os cuidados que os recursos humanos estão expostos. Assim, esta pesquisa foca no processo de condução veicular, com uma proposta de análise preditiva, com suporte de algoritmos de reconhecimento de padrões, para predizer possíveis desvios de condução para sua identificação e possibilitar tratativas preventivas, o que representa um investimento à proteção da vida dos condutores envolvidos. Pode-se encontrar estudos sobre o tema, que focam em análises preditivas do comportamento do motorista ou do veículo, mas o estudo proposto contribui com uma análise do processo produtivo. Durante os experimentos, algoritmos de reconhecimento de padrões baseados em Multilayer Perceptron (MLP), com uma variação de tipos e parâmetros com base na literatura, foram utilizados pra mensurar a capacidade de predizer o efeito Fadiga dos demais efeitos demonstrados em uma mineradora em operação. O processo contou com uma avaliação estatística tanto da base de dados fornecida, quanto os experimentos via MLP, com capacidades preditivas que chegaram a uma acurácia (baseada em AUC – Area Under the Curve, que se apresenta em valores entre 0 e 1) de 0.9742.
ISSN:1676-1901
1676-1901
DOI:10.14488/1676-1901.v22i3.4698