Seleção de variáveis para classificação de bateladas produtivas com base em múltiplos critérios
Processos industriais são frequentemente descritos por um elevado número de variáveis correlacionadas e ruidosas. Este artigo apresenta um método para seleção das variáveis mais relevantes para classificação de bateladas de produção valendo-se de múltiplos critérios de desempenho (sensibilidade e es...
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| Main Author: | |
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| Format: | Article |
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| Published: |
Associação Brasileira de Engenharia de Produção (ABEPRO)
2013-02-01
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| Series: | Production |
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| author | Michel José Anzanello |
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| description | Processos industriais são frequentemente descritos por um elevado número de variáveis correlacionadas e ruidosas. Este artigo apresenta um método para seleção das variáveis mais relevantes para classificação de bateladas de produção valendo-se de múltiplos critérios de desempenho (sensibilidade e especificidade). As bateladas são categorizadas em duas classes (conforme ou não conforme, por exemplo). O método utiliza a regressão PLS (Partial Least Squares) para derivar um índice de importância das variáveis de processo. Um procedimento iterativo de classificação das bateladas e eliminação das variáveis é então conduzido. Por fim, uma medida de distância euclidiana ponderada é aplicada para selecionar o melhor subconjunto de variáveis. Ao ser aplicado em dados de processos industriais, o método proposto reteve, em média, 12% das variáveis originais, elevando a sensibilidade em 9%, de 0,78 para 0,85, e a especificidade em 20%, de 0,64 para 0,77. Estudos de simulação permitiram avaliar o desempenho do método frente a cenários distintos. |
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| institution | OA Journals |
| issn | 1980-5411 |
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| publishDate | 2013-02-01 |
| publisher | Associação Brasileira de Engenharia de Produção (ABEPRO) |
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