Modelagem do comportamento espaço-temporal de veículo rastreado.

Shinohara, Eduardo Jun

doi:10.11606/d.3.2013.tde-19092014-115054

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“…Segundo Shinohara (2013), constatou-se que seus associados possuem sistemas de rastreamento que armazenam além do posicionamento, dados operacionais e de telemetria. Estes dados estão sendo utilizados para o gerenciamento de frotas, programas de manutenção de veículos, controle logístico e especialmente para a gestão de segurança.…”

Section: Desvios De Conduçãounclassified

Análise de desvio de condução para veículos de mineração à céu aberto

Oliveira

Peregrino

Cota

et al. 2023

Revista PO: R. Eletr. de Eng. de Produção e Correlatas

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Um dos setores mais relevantes da Indústria, a saber a mineração à céu aberto, tem uma das maiores demandas de atuação de processos otimizados por tecnologias para processos inteligentes. Durante o processo de mineração, alguns riscos são inerentes às atividades, o que pode condizer com uma real apreensão sobre os cuidados que os recursos humanos estão expostos. Assim, esta pesquisa foca no processo de condução veicular, com uma proposta de análise preditiva, com suporte de algoritmos de reconhecimento de padrões, para predizer possíveis desvios de condução para sua identificação e possibilitar tratativas preventivas, o que representa um investimento à proteção da vida dos condutores envolvidos. Pode-se encontrar estudos sobre o tema, que focam em análises preditivas do comportamento do motorista ou do veículo, mas o estudo proposto contribui com uma análise do processo produtivo. Durante os experimentos, algoritmos de reconhecimento de padrões baseados em Multilayer Perceptron (MLP), com uma variação de tipos e parâmetros com base na literatura, foram utilizados pra mensurar a capacidade de predizer o efeito Fadiga dos demais efeitos demonstrados em uma mineradora em operação. O processo contou com uma avaliação estatística tanto da base de dados fornecida, quanto os experimentos via MLP, com capacidades preditivas que chegaram a uma acurácia (baseada em AUC – Area Under the Curve, que se apresenta em valores entre 0 e 1) de 0.9742.

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