Application of Deep Neural Network in Intelligent System with Production Dashboard

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dc.contributor.advisorLEITE, Jandecy Cabral
dc.creatorRAMOS JUNIOR, Juarez da Silva LEITE, Jandecy Cabral GOMES, Marivan Silva PAULA, Railma Lima de CARVALHO, Michael da Silva SILVA, Ítalo Rodrigo Soares SIQUEIRA JUNIOR, Paulo Oliveira PARENTE, Ricardo Silva MIRANDA, Luís Gabryel dos Santos
dc.date.accessioned2025-02-03T15:36:26Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractThe Lean Manufacturing process is a strategic methodology aimed at reducing production waste, ensuring product quality, minimizing delivery time, and reducing defects. However, the company analyzed lacks technologies that enable the effective implementation of this methodology. This study proposes the development of an Intelligent Lean Manufacturing System based on the requirements of a Manufacturing Execution System (MES), assisting decision-making in production control and management through technologies such as Artificial Intelligence, Internet of Things (IoT), and Embedded Systems. The system includes Deep Neural Network (DNN) algorithms to forecast demand, optimize processes, and monitor real-time indicators. The research demonstrates that the application of these technologies can reduce costs and improve production quality, raising manufacturing maturity levels to Industry 4.0 standards.
dc.description.resumoO processo de manufatura enxuta (Lean Manufacturing) é uma metodologia estratégica que visa reduzir desperdícios na produção, garantir qualidade e minimizar o tempo de entrega ao cliente. No entanto, a empresa analisada não dispõe de tecnologias que possibilitem a implementação dessa metodologia de forma eficaz. Este estudo propõe o desenvolvimento de um Sistema Inteligente de Manufatura Enxuta baseado nos requisitos de um Sistema de Execução de Manufatura (MES), que auxilia na tomada de decisão no controle e gestão da produção por meio de tecnologias como Inteligência Artificial, Internet das Coisas (IoT) e Sistemas Embarcados. O sistema inclui algoritmos de aprendizado profundo (Deep Neural Network - DNN) para prever demandas, otimizar processos e monitorar indicadores em tempo real. A pesquisa demonstra que o uso dessas tecnologias pode reduzir custos e aumentar a qualidade da produção, elevando o nível de maturidade da manufatura para os padrões da Indústria 4.0.
dc.description.sponsorshipNão se Aplica
dc.formatPDF.
dc.identifier.citationRAMOS JUNIOR, Juarez da Silva; LEITE, Jandecy Cabral; GOMES, Marivan Silva; PAULA, Railma Lima de; CARVALHO, Michael da Silva; SILVA, Ítalo Rodrigo Soares; SIQUEIRA JUNIOR, Paulo Oliveira; PARENTE, Ricardo Silva; MIRANDA, Luís Gabryel dos Santos. Application of deep neural network in intelligent system with production dashboard. International Journal of Development Research, v. 12, n. 11, p. 60074-60085, nov. 2022. DOI: 10.37118/ijdr.25662.11.2022.
dc.identifier.urihttps://rigalileo.itegam.org.br/handle/123456789/361
dc.languageen
dc.publisherInstituto de Tecnologia e Educação Galileo da Amazônia
dc.publisher.countryBrasil
dc.publisher.departmentPró-Reitoria de Pesquisa e Pós-graduação
dc.publisher.initialsITEGAM/PPGEGPSA
dc.publisher.programPrograma de Pós-graduação em Engenharia, Gestão de Processos, Sistema e Ambiental
dc.subjectRedes Neurais Profundas
dc.subjectManufatura Inteligente
dc.subjectIndústria 4.0
dc.subjectSistemas de Execução de Manufatura (MES)
dc.subjectSistemas de Execução de Manufatura (MES)
dc.subject.cnpqEngenharias - Engenharia de Produção
dc.titleApplication of Deep Neural Network in Intelligent System with Production Dashboard
dc.typeArtigo

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