Aplicação de redes neurais artificiais na indústria de fios de algodão

Resumo

A competitividade no setor de produção de fios fez as empresas buscarem soluções para a obtenção de um fio com qualidade e baixo custo. Hoje, o diferencial entre elas e, desta forma, o do setor, está na matéria-prima, ou seja, o algodão processado e suas características. Existem diversos tipos de algodão, com características diferenciadas, fato que se deve à região de produção, à safra, ao armazenamento e ao transporte. As indústrias de fios trabalham com misturas de fibras de algodão, o que dificulta a determinação da qualidade do fio produzido a partir das características das fibras processadas. Neste trabalho, utilizam-se dados de um processo de fiação convencional, sendo alimentado com matéria-prima de composição 100% de algodão, e apresenta-se uma solução com redes neurais artificiais que determina as informações da qualidade do fio, utilizando os valores das características das fibras e definições de alguns ajustes do processo. Nessa solução utiliza-se uma rede neural artificial do tipo MultiLayer Perceptron com 11 neurônios na entrada (8 características da fibra e 3 ajustes do processo), 7 neurônios na saída (qualidades do fio) e dois tipos de treinamento, o Back propagation e o Conjugate gradiente descent. Descreve-se a seleção e organização dos dados de produção da indústria de fios da empresa cocamar® indústria de fios, para aplicar as redes neurais artificiais desenvolvidas. Na aplicação de redes neurais para determinar a qualidade do fio, conclui-se que, apesar de não possuir precisão ideal quanto aos valores absolutos, a solução apresentada representa uma excelente ferramenta para definir as variações das qualidades do fio quando se altera a composição da matéria-prima.  O sistema desenvolvido permite realizar simulações para definir o percentual de mistura na matéria-prima a ser processada na fábrica com a utilização de informações dos fardos de algodão em estoque, desta forma pode-se obter uma mistura que mantenha a estabilidade de todo o processo produtivo.