Product Performance: A Prediction Model for Compressive Strength of Composed Cements

Authors

  • Tacius Moriggi Universidade Federal do Parana
  • Gustavo Valentim Loch Universidade Federal do Paraná
  • Marcos Augusto Mendes Marques Universidade Federal do Paraná

Abstract

As a result of a production process, it is important that the product meets the quality requirements defined by standards and specific customer needs. In order to verify the fulfillment of the requirements, the application of techniques to assist the evaluation of parameters throughout the production process and identification of possible deviations is important. Therefore, the available data need to be transformed into useful information and decision value, so that conclusions can be reached in a timely manner for possible maintenance and corrections. In the cement production flow, and in the consequent quality evaluation, it takes time between production and the availability of variable values. For this reason, the present study was developed aiming to predict, through the application of the Artificial Neural Networks (ANNs), the result of compressive strength at 28 days for the produced cements regarding parameters from the productive flow. ANNs have the ability to learn by mapping input data and their relationships with the output, as well as to synthesize and generate appropriate responses to a set of new inputs. The results obtained in this study led to a predictive model with a conservative profile and a strong correlation with the observed data, reinforcing the ability of this methodology to predictive problems, regarding the limitation of a small number of samples available for the training and the validation steps.

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Author Biographies

Gustavo Valentim Loch, Universidade Federal do Paraná

Possui graduação em Matemática Industrial pela Universidade Federal do Paraná (2007), graduação em Ciências Contábeis pela Universidade Positivo (2011), mestrado em Métodos Numéricos em Engenharia pela Universidade Federal do Paraná (2010) e doutorado em Métodos Numéricos em Engenharia pela Universidade Federal do Paraná (2014). Atualmente é professor do Departamento de Administração Geral e Aplicada da Universidade Federal do Paraná, atuando principalmente nos seguintes temas: Otimização combinatória, Problema de Transporte, Engenharia da Qualidade e métodos de auxílio à decisão. Em 2015 foi premiado com Menção Honrosa no Prêmio Capes de Tese 2015

Marcos Augusto Mendes Marques, Universidade Federal do Paraná

Possui graduação em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal do Paraná (2003) e doutorado em Métodos Numéricos em Engenharia pela Universidade Federal do Paraná (2015). Atualmente é professor adjunto A do Departamento de Engenharia de Produção da Universidade Federal do Paraná. Tem experiência na área de Matemática e Estatística, com ênfase em Análise Numérica e Simulação, atuando principalmente nos seguintes temas: otimização, métodos estatísticos, regressão linear múltipla, descarte de variáveis, simulação, engenharia da qualidade e energia elétrica. Atualmente leciona as disciplinas de Engenharia da Qualidade, Manutenção e Confiabilidade, Sistemas de Medição e Metrologia, para o Departamento de Engenharia de Produção do Setor de Tecnologia da Universidade Federal do Paraná.

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Published

2020-04-12

How to Cite

Moriggi, T., Loch, G. V., & Mendes Marques, M. A. (2020). Product Performance: A Prediction Model for Compressive Strength of Composed Cements. IEEE Latin America Transactions, 18(3), 507–513. Retrieved from https://latamt.ieeer9.org/index.php/transactions/article/view/391

Issue

Vol. 18 No. 3 (2020): Ordinary Issue

Section

Articles

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