Modelos de padrões de qualidade para produção do fio de algodão, utilizando recursos da tecnologia da computação

Abstract

A evolução dos sistemas de informação associado a técnicas computacionais de processamento de dados, influenciou em muitas áreas do conhecimento nos mais variados níveis, como operacional, gerencial e no planejamento estratégico. Muitos aplicativos computacionais foram desenvolvidos possibilitando a integração dos dados, buscando uma melhor eficiência nas operações administrativas e na produção apoiando as tomadas de decisões por meio da disponibilização das informações adequadas para estimativas de mercado, gerenciamento de riscos de mercado e estoque de matéria-prima. Esta tese apresenta a análise de dados e o desenvolvimento de um protótipo computacional utilizando a técnica das redes neurais artificiais. A finalidade desta pesquisa é o tratamento de dados utilizados na fiação para a produção do fio de algodão, dentre eles, dados de caracteristica da matéria-prima, regulagens de máquinas e características do fio, relacionando-os cronologicamente para auxiliar o planejamento e controle da produção. Este estudo visa reconhecer padrões de qualidade das propriedades do fio e das características da fibra para a produção do fio de algodão . Para o levantamento e tratamento dos dados, foram utilizados alguns aplicativos como editores de texto, planilha de cálculo, banco de dados e o Software SNN foi utilizado para a gerar as redes neurais. Foram geradas cerca de 27 redes e cada algoritmo transcritos do Visual Basic para PHP e incorporado ao protótipo. O resultado foi um protótipo que prevê as propriedades do fio a partir dos dados das caracteristicas das fibras e regulagens de máquinas e também determina as características das fibras para a produção do fio.

The evolution of information systems associated with computational data processing techniques has influenced many areas of knowledge at various levels, such as operational, management and strategic planning. Many applications have been developed enabling data integration, seeking better efficiency in administrative operations and production by supporting decision-making by providing adequate information for market estimates, market risk management and raw material inventory. This thesis presents the data analysis and the development of a computational prototype using the artificial neural networks technique. The purpose of this research is the treatment of data used in the spinning for the production of cotton yarn, among them, data of characteristic of the raw material, machine regulation and quality of the yarn, relating them chronologically helping in the planning and control of the production. It aims to recognize quality standards of yarn properties and fiber characteristics for the production of natural cotton yarn. For the survey and processing of data, some text editing applications, spreadsheet, database and SNN software were used to generate the neural networks. About 27 networks were generated and each algorithm transcribed from Visual Basic for PHP and integrated to the prototype. The result was a prototype that predicted the performance of the series of characteristics of the fibers and regulators of machines and of price as determinant of the fibers for the production of yarn.