Seleção de variáveis para clusterização de bateladas produtivas através de ACP e remapeamento kernel

Técnicas de clusterização visam à formação de grupos de observações homogêneas dentro de um mesmo grupo e significativamente distintas das observações inseridas em outros grupos. Em processos industriais cuja produção é apoiada em bateladas, a definição de famílias (grupos) de bateladas com perfis s...

Full description

Bibliographic Details
Main Authors: Victor Leonardo Cervo, Michel José Anzanello
Format: Article
Language:English
Published: Associação Brasileira de Engenharia de Produção (ABEPRO) 2015-12-01
Series:Production
Subjects:
Online Access:http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0103-65132015000400826&lng=en&tlng=en
Description
Summary:Técnicas de clusterização visam à formação de grupos de observações homogêneas dentro de um mesmo grupo e significativamente distintas das observações inseridas em outros grupos. Em processos industriais cuja produção é apoiada em bateladas, a definição de famílias (grupos) de bateladas com perfis semelhantes auxilia na definição de estratégias de controle e monitoramento desses processos. Este artigo propõe um método para seleção das variáveis de clusterização mais relevantes para formação de famílias de bateladas. Para tanto, integra funções kernel a um novo índice de importância de variáveis gerado a partir dos parâmetros oriundos da Análise de Componentes Principais (ACP). A qualidade dos agrupamentos formados é avaliada através do Silhouette Index (SI). Quando aplicada em três processos produtivos, a sistemática proposta reteve em média 5,16% das variáveis iniciais e elevou o SI médio em 235,4% frente à utilização de todas as variáveis. Um estudo de simulação também é realizado para avaliar a robustez do método.
ISSN:1980-5411