Contribuição para identificação de similaridades entre peças: abordagem baseada na lógica Fuzzy em sistemas de apoio computadorizados.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 1995
Autor(a) principal: Montevechi, José Arnaldo Barra
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3132/tde-23072024-071339/
Resumo: Metodologia para análise de similaridades entre peças, que considere a incerteza, baseado na logica Fuzzy dentro do contexto de sistemas feitos pelo homem e para o homem. Esta metodologia reune conceitos e técnicas que existem de forma isoladas e propõe soluções para aspectos não abordados. Inicialmente é introduzido o uso de uma base de dados descritiva, fato que permite a tecnologia de grupo atingir o seu objetivo básico, que é o de providenciar uma base de dados comum para toda a empresa. É mostrado de uma forma abrangente a maneira de se atribuir pertinências a cada uma das características que serão analisadas. Estas características podem ter atributos quantitativos ou qualitativos. Os atributos qualitativos permitirão o uso de dados subjetivos ou seja informações não quantificáveis. Para se avaliar a similaridade entre peças, sobre diversos aspectos, tais como, processo, geometria, materiais e produção, foram testadas várias funções de similaridade. A técnica de formação de células de manufatura, baseada em matrizes não binárias, é utilizada quando se deseja simultaneamente agrupamentos de máquinas e peças. Para isto, um algoritmo foi aprimorado para que a possibilidade de máquinas alternativas para processarem as peças fosse considerada. A atribuição de novas peças das famílias previamente formadas traz uma proposta de uso da inferência reversa Fuzzy para o problema.