Learning and diagnosis in manufacturing processes through an executable bayesian network
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Acceder- Autor
- Año de publicación 2004
- Idioma Inglés
- Publicado por Revista VirtualPRO,
- Descripción
- En estedocumento se presenta una aproximación novedosa para modelar un proceso de manufactura que le permite al usuario aprender acerca de los mecanismos origen de los defectos de manufactura a través de una Red Bayesian Ejecutable y de Modelamiento de Proceso (PMEBN en inglés). Las redes Bayesian son modelos gráficos basados en teoría de probabilidad, empleadas para ganar entendimiento acerca del comportamiento de un sistema, o para predecir una respuesta del sistema para acciones específicas.La aproximación novedosa combina modelamientos de sistemas, simulación e interferencia tipo Bayesian junto con modelos ejecutables gráficos dentro de un marco de trabajo simple, el cual es adaptado a ambientes manufactureros; sin embargo, es suficientemente genérico para ser aplicado a líneas de producción automatizadas y no automatizadas.El método combina razonamiento probabilística con parámetros dependientes del tiempo, los cuales son de interés crucial para el control de calidad en ambientes de manufactura. Se demuestra el concepto a través de un caso de estudio de una línea de manufactura caravana empleando datos de inspección.
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Citación recomendada (normas APA)
- Rodrigues M. A., "Learning and diagnosis in manufacturing processes through an executable bayesian network", -:Revista VirtualPRO,, 2004. Consultado en línea en la Biblioteca Digital de Bogotá (https://www.bibliotecadigitaldebogota.gov.co/resources/2204903/), el día 2024-05-01.