Sistemas Especialistas para Seleções Complexas

Nour et al (1994) descreve o desenvolvimento do protótipo de um Sistema Especialista (SE) para seleção inteligente de robôs para operações de manufatura.

Segundo os autores a decisão de adquirir um robô não é trivial, não somente por envolver uma grande despesa de capital, que deve ser justificada, mas também por ser muito complicado, em função da variedade de modelos de robôs de numerosos fabricantes. Uma seleção de robôs não assistida por computador (manual) acarretaria um certo número de riscos, um destes é que a seleção do robô pode não atender as regras exigidas; e mesmo que atenda, este pode não ser a melhor e mais econômica escolha. A razão para isso é que

o processo de seleção de robô é mau estruturado e complexo, envolvendo não somente produção e análise de engenharia, mas também análise de custo/benefício e análise de fabricantes. O autor comenta que, a aproximação não tradicional, utilizando Sistemas Especialistas (SE) ou Redes Neurais Artificiais (RNA), parecem ser ferramentas intuitivamente atraentes nesta circunstância.

Na solução apresentada, primeiramente é modelado um processo de três estágios para o problema de seleção de robô. Estes estágios compreendem primeiramente uma decisão técnica, a qual é a decisão mais crítica a ser feita, a qual é uma seleção formal de um ou mais robôs candidatos que satisfazem as exigências mínimas e características das regras a serem representadas. O segundo estágio envolve o mérito econômico do robô. Esta é uma decisão acerca da melhor alternativa de custo considerando o custo inicial de compra e custos de operação. O terceiro estágio envolve uma decisão de aquisição, onde é decidido de qual fabricante será adquirido o robô. Esta escolha é baseada não somente no preço, mas também no serviço de assistência técnica e qualidade.

b) Seleção de Secadores

Kudra et al (1999), apresentou um trabalho sobre um sistema denominado DryInf, para seleção de secadores de matéria-prima. A secagem é considerada como uma das unidades de operação de intensa energia. A secagem geralmente determina a qualidade final do produto e altera para cima ou para baixo a fluidez do processo. Por isso, a seleção cuidadosa da tecnologia de secagem seguida de equipamento adequado e projeto de processo pode resultar em uma qualidade de produto realçado, menor tempo de secagem, melhor gerenciamento de energia, redução da emissão de CO2., etc. Mesmo que o projeto do equipamento e do processo tenham sofrido um progresso notável, a seleção do secador mais apropriado é ainda uma tarefa desafiadora, principalmente em função das várias opções que podem ser realizadas em um processo de secagem, o grande número de tipos de secadores disponíveis no mercado e também um grande número de modificações no projeto.

A estrutura geral do DryInf é apresentado na figura 20, onde o sistema consiste de três módulos principais:

Gerenciamento de informação compreendendo a representação gráfica do equipamento de secagem, acumulação de dados, pesquisa por informações sobre as propriedades dos materiais, características de secagem, projeto típico em uso e outros assuntos relatados.

Base de dados sobre especialistas em tecnologia de secagem

Figura 20 - Estrutura do sistema de informação DryInf

O módulo de pré-seleção do tipo de secador compreende um complexo bloco de análise das propriedades dos materiais úmidos e uma base de dados de conhecimento em

secadores. A base de dados de conhecimento provê todas as características técnicas dos tipos básicos de secadores. As informações são extraídas de dados publicados, reportagens e livros, bem como informações técnicas dos fabricantes de secadores.

Uma característica deste sistema é que este possui dois modos de operação, o modo especialista e o modo manual. No módulo especialista o projetista pode escolher o maquinário automaticamente, colocando 15 propriedades, tal como classe do produto, diâmetro máximo e mínimo da partícula, temperatura máxima do material, toxidade, tempo de secagem, etc, para uma dada substância. Um pós-projeto manual do maquinário está incluído. No modo manual, o especialista pode adicionar um equipamento novo ao sistema, neste caso, o especialista deve inserir todos os parâmetros e estimações especialistas para uma nova planta. Todos os módulos neste modo são manuais e especialistas devem prestar atenção especial enquanto projetam um novo tipo de equipamento.

O gerenciamento de informações (Módulo II) possibilita adicionar e modificar regras para seleção de um equipamento, em um bloco base de conhecimento, observando as características e desenhos de vários secadores, os quais contém os principais tamanhos de construção.

A base de dados de fabricantes (Módulo III) permite ao usuário encontrar informações dos tipos de secadores e seus fabricantes, bem como seu endereço.

Conclusão

Após a pesquisa de campo, observa-se que a seleção de Redes Industriais (RI) é um problema complexo, haja visto a diversidade de tipos de RI instaladas nas mais diversas áreas e máquinas. Constatou-se, a priori, que não existe uma metodologia e tão pouco um especialista interno a empresa para realizar a seleção da RI.

Foram encontrados poucos trabalhos que relacionassem RI’s com SE, dentre os encontrados, o de Stefano e Mirabella (1996) era um SE baseado em regras e dividido em subproblemas para projeto de fieldbus baseado no padrão FIP, onde este pode oferecer informações da performance e tamanho da rede. Entretanto, este trabalho está voltado somente ao padrão FIP. Os próprios autores apresentam como possível evolução do seu sistema o desenvolvimento de um SE que considere a seleção com base na taxonomia de RI´s, o que é justamente a proposta desta dissertação..

Nour et al (1994) desenvolveu um sistema de seleção inteligente de robôs em operações de manufatura, em função do grande número de fabricantes, do risco de uma seleção errônea ou por não ser a melhor e mais econômica opção, após um grande investimento de capital. Este SE é modelado em três estágios, o da decisão técnica atendendo as características, o estágio envolvendo o mérito econômico e a decisão do fabricante fornecedor em função do preço, assistência técnica e qualidade.

Kudra et al (1999) desenvolveram um sistema para seleção de secadores industriais, pois uma boa escolha melhora a qualidade do produto, diminui o tempo de secagem, melhora o gerenciamento da energia, reduz a emissão de CO2, etc. O sistema implementado foi dividido em três módulos, o de pré-seleção, baseado em um SE, o de gerenciamento de informações e uma base de dados sobre especialistas em secagem.

Pode-se observar que o emprego de um Sistema Especialista (SE) é comprovadamente uma solução, a qual tem sido usada para seleção de vários problemas complexos, das mais diversas áreas. Um SE não exige do usuário conhecimento detalhado, formaliza o processo de seleção e diminui a probabilidade de erros. Ainda pôde-se notar neste capítulo que selecionar RI’s dentre as inúmeras alternativas é também um trabalho valorizado e importante segundo a literatura, principalmente porque o estudo de campo indicou uma falta significativa de metodologia neste processo.

CAPÍTULO 4