Seleção de variáveis para classificação de bateladas produtivas com base em múltiplos critérios

Abstract

Processos industriais são frequentemente descritos por um elevado número de variáveis correlacionadas e ruidosas. Este artigo apresenta um método para seleção das variáveis mais relevantes para classificação de bateladas de produção valendo-se de múltiplos critérios de desempenho (sensibilidade e especificidade). As bateladas são categorizadas em duas classes (conforme ou não conforme, por exemplo). O método utiliza a regressão PLS (Partial Least Squares) para derivar um índice de importância das variáveis de processo. Um procedimento iterativo de classificação das bateladas e eliminação das variáveis é então conduzido. Por fim, uma medida de distância euclidiana ponderada é aplicada para selecionar o melhor subconjunto de variáveis. Ao ser aplicado em dados de processos industriais, o método proposto reteve, em média, 12% das variáveis originais, elevando a sensibilidade em 9%, de 0,78 para 0,85, e a especificidade em 20%, de 0,64 para 0,77. Estudos de simulação permitiram avaliar o desempenho do método frente a cenários distintos.

Abordagem para Seleção de Variáveis Preditivas no Contexto de Controle de Inventários

“…Os recentes avanços da tecnologia aumentam a facilidade e reduzem o custo de medição de múltiplas variáveis por objeto, tornando a seleção de variáveis cada vez mais importante para a redução e interpretação de dados (Mehmood et al, 2012). A vasta literatura sobre seleção de variáveis apresenta a sua utilização nas mais diversas aplicações (Yu e Liu, 2004;Balcaen e Ooghe, 2006;Saeys et al, 2007;Anzanello et al, 2009;Masiero e Anzanello, 2011;Zimmer, 2012;Anzanello, 2013;Stein et al, 2014; Cervo e Anzanello, 2015).…”

Tellus: um modelo computacional para a predição da fertilidade do solo na agricultura de precisão

“…Essas novas variáveis, chamadas de componentes, respondem pela maior parte da variância presente nas variáveis originais do processo. Normalmente, apenas três ou quatro componentes são retidos para representar dezenas ou mesmo centenas de variáveis de processo [Anzanello 2013].…”