Monitoramento e ajuste de modelos de previsão baseado em gráficos de controle
Resumen
Os processos industriais estão normalmente sujeitos a efeitos estocásticos, tais como falhas operacionais e variações de tempo de condução. O principal objetivo desta pesquisa é o desenvolvimento de um sistema de monitorização de erros para a reestimação de parâmetros e reajuste de modelos de previsão na recorrência de erros fora do controle estatístico. Foi desenvolvida uma abordagem utilizando modelos ARIMA como preditores do comportamento futuro do sistema, e um gráfico de controle EWMA para a monitorização de erros. A metodologia proposta foi implementada na linguagem de programação 'R' e avaliada utilizando um caso de teste compreendendo um indicador-chave de desempenho de um processo de descarga num grande terminal portuário. Foi demonstrado um ganho médio de 114% no intervalo de tempo até as previsões mostrarem a recorrência de erros fora de controle em comparação a abordagem tradicional, que considerou apenas um modelo de previsão ao longo de todo o horizonte do estudo. Foi também demonstrado um ganho global em termos de acurácia, indicando que a abordagem proposta é uma alternativa viável para a monitorização de erros de previsão num contexto industrial.
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