A utilização da inferência bayesiana na previsão de atrasos em esquemas milk-run na era da indústria 4.0

Autor: ARIAS, J. A. C. ; NOVAES, A. G. N. ; LIMA JÚNIOR, O. F. ; CURSI, J. E. S.

Com a chegada da Indústria 4.0 surgiram diversas tecnologias como a Internet das Coisas (IoT) e Computação em Nuvem (CC), o que aumentou o volume de dados disponíveis. Com sistemas IoT, os dados da manufatura ou da operação logística podem ser coletados e convertidos em informações valiosas mediante algoritmos para grandes volumes de dados. O objetivo deste artigo é desenvolver um modelo de previsão de atrasos na liberação de componentes, por parte de um fornecedor num esquema milk-run. O problema será estudado com a inferência Bayesiana. Foi aplicado o método de Monte Carlo via Cadeias de Markov (MCMC), especificamente o algoritmo de amostragem Metropolis-Hastings (MH). Para cada um dos parâmetros do modelo Bayesiano foi calculada a distribuição de probabilidade a posteriori. O modelo permite prever a magnitude dos atrasos futuros em função de quatro variáveis de incerteza do processo de fabricação do fornecedor.

Translate »