A identificação estrutural como proposta de classificação de variáveis para a reconciliação de dados industriais
Palavras-chave:
Reconciliação de dados, Classificação de variáveis, Processos industriaisResumo
A reconciliação dos dados é fortemente afetada pela formulação do problema, pelo desempenho da otimização e interpretação estatística dos resultados. Isto deve ser avaliado por uma cuidadosa classificação das variáveis. Devido a complexidade dos atuais processos integrados e a grande quantidade de dados disponíveis em plantas automatizadas de alto desempenho, o uso de algoritmos de classificação vem crescendo dia a dia. Eles são aplicados no projeto de novas unidades, revamps e sistemas de monitoramento para reduzir a dimensão do problema de reconciliação de dados. É descrito um novo algoritmo que poderá ajudar o engenheiro a encontrar eficientes estratégias para o problema de classificação, aliado à formulação matemática. Algumas propriedades estruturais são discutidas e ilustradas, bem como é descrito o algoritmo de identificação estrutural. Há um grande incentivo econômico para a classificação robusta de variáveis, pois um procedimento deficiente irá requerer uma instrumentação adicional.Downloads
Publicado
2012-01-16
Como Citar
Oliveira Júnior, A. M., Pinto, J. C. C. da S., & Lima, E. L. (2012). A identificação estrutural como proposta de classificação de variáveis para a reconciliação de dados industriais. Scientia Plena, 7(11). Recuperado de https://www.scientiaplena.org.br/sp/article/view/381
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Artigos
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