Fuzzy Logic-Based Compliance Assessment for Display Testing in Industrial Measurement Systems
Data
2024
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Editor
Instituto de Tecnologia e Educação Galileo da Amazônia
Resumo
A avaliação da conformidade de testes de exibição em sistemas de medição industrial desempenha um papel fundamental na garantia da precisão e confiabilidade dos dispositivos. Métodos tradicionais de avaliação da conformidade dependem amplamente de processos manuais, que podem ser propensos a erros e inconsistências. Este estudo propõe um sistema baseado em lógica fuzzy para automatizar a avaliação da conformidade em testes de exibição, utilizando variáveis linguísticas e regras fuzzy para analisar parâmetros críticos como precisão, tempo de resposta e margens de erro permitidas. Os resultados indicam que o sistema classifica corretamente 93% dos dispositivos de acordo com os padrões estabelecidos, reduzindo erros humanos e aumentando a eficiência do processo de avaliação.
Abstract
The conformity assessment of display testing in industrial measurement systems plays a critical role in ensuring the accuracy and reliability of devices. Traditional conformity assessment methods rely heavily on manual processes, which can be error-prone and inconsistent. This study proposes a fuzzy logic-based system to automate compliance evaluation in display testing, using linguistic variables and fuzzy rules to analyze critical parameters such as accuracy, response time, and allowable error margins. The results indicate that the system correctly classifies 93% of the devices according to established standards, reducing human errors and improving the efficiency of the evaluation process.
Descrição
Palavras-chave
Fuzzy Logic, Compliance Assessment, Display Testing, Industrial Measurement Systems, Quality Assurance
Citação
OUZA, Márcio André de Oliveira; BRITO JÚNIOR, Jorge de Almeida; LEITE, Jandecy Cabral; NASCIMENTO, Manoel Henrique Reis; QUEIROZ JÚNIOR, Fernando Cardoso de. Fuzzy Logic-Based Compliance Assessment for Display Testing in Industrial Measurement Systems. IOSR Journal of Business and Management, v. 26, n. 10, p. 53-69, out. 2024.