Software de mineração de dados para obtenção de menores distâncias entre empresas fornecedoras de autopeças e empresas montadoras e de manutenção de veículos: Data mining software for smaller distances between suppliers of auto parts companies and automakers and vehicle maintenance

A escolha do fornecedor de matérias-primas é uma decisão muito importante no dia a dia das empresas. Isto porque o valor gasto com aquisição de produtos ou serviços para a produção de um bem pode variar de 50 a 80% do total das receitas brutas. Dentre os fatores relevantes na escolha de um fornecedor de matérias-primas, a distância é um dos mais preponderantes. Este trabalho apresenta um sistema inteligente que foi desenvolvido especificamente para encontrar as menores distâncias geográficas na indústria automotiva, especificamente entre empresas montadoras de veículos e empresas fabricantes de autopeças e equipamentos. Os dados iniciais das empresas estavam em formato de arquivo-texto puro, sob o qual repousavam, inertes, informações importantes para auxiliar no processo de tomada de decisão sobre a escolha das fornecedoras. O único fator considerado na escolha das parceiras de produção, para este caso, foi a menor distância geográfica. Para obter as menores distâncias, foi desenvolvido um sistema inteligente que utiliza as bases do processo de KDD (Knowledge Discovery In Databases, ou Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados), em especial o Data Mining (Mineração de Dados). Os dados iniciais passaram por um processo de limpeza, depuração, redução de quantidade e preparação, até ser possível aplicar técnicas de mineração de dados, a fim de conseguir demonstrar a capacidade da ferramenta desenvolvida em extrair informações ricas para auxiliar no processo decisório para escolha de potenciais fornecedores, baseado na menor distância entre as empresas

Comparativo entre um PID e um bloco funcional desenvolvido com base na Lógica Paraconsistente Anotada com Anotação de dois Valores - LPA2v, aplicado a um sistema de controle de temperatura utilizando um controlador programável: Comparison between a PID and a functional block developed based on Annotated Paraconsistent Logic with Annotation of two Values - LPA2v, applied to a temperature control system using a programmable controller

Neste artigo são apresentados os resultados da aplicação da Lógica Paraconsistente Anotada com anotação de dois valores (LPA2v) em um controle de temperatura em malha fechada através de um Controlador Programável seguindo a Norma IEC 61131, que em seu item 7 preconiza o estudo de lógicas não-clássicas aplicadas a sistemas de controle, utilizando para tal os conceitos de modularidade e de reuso de código. A LPA2v é uma lógica não clássica que apresenta como principal propriedade a capacidade de tratar contradições. Quando interpretada em seu Reticulado Associado pode-se deduzir equações dos fundamentos da LPA2v, das quais são originados algoritmos para tratamento de sinais contraditórios. Seguindo as premissas da norma, foi utilizada a linguagem Texto Estruturado para a criação de um bloco funcional denominado de BF_Paracon, bloco esse baseado em um Algoritmo da LPA2v denominado de Para-Analisador. Essa implantação permite que todas as propriedades da lógica sejam utilizadas por um Controlador Programável em um controle de processos contínuos ou de manufatura contemplando as regras da Norma IEC 61131. Utilizado como elemento principal de controle, o bloco BF_Paracon foi implementado em um estudo comportamental da malha controlada pelo algoritmo da LPA2v comparado à um controle convencional PID apresentando as afinidades entre os dois tipos. O bloco apresenta o ajuste discreto da potência térmica fornecida a um forno por uma resistência de aquecimento a partir da seleção da intensidade de potência entre doze níveis possíveis. A temperatura varia em um ciclo de limitação típico de controles de malha fechada não lineares discretos na resposta de referência ao degrau. A relevância nos resultados desta pesquisa se destaca na implementação inédita do Algoritmo Para-Analisador através de um Controlador programável a partir da criação do bloco (BF_Paracon) que engloba características de uma lógica não-clássica, onde é demonstrado que a sua modularidade facilita a implementação de sistemas de controle de automação baseados em fundamentos da Lógica Paraconsistente, bem como permite a união de blocos que atuam em conjunto com lógicas clássicas e sistemas baseados em outras linguagens pertencentes a Norma (Ladder)

Integração de sistemas legados e atuais em instituição de registro público utilizando um Gateway para comunicação de diferentes plataformas: Using a Gateway for integration of different platforms systems in public registry institution

Este artigo apresenta um estudo de caso da aplicação de um Gateway (software utilizado para conectar dois ou mais sistemas) para integração de diferentes plataformas, em instituição de registro público, de âmbito estadual, levando em conta o grande investimento realizado em tecnologia, visando agilidade, inovação e principalmente segurança em transações. A escolha da instituição foi baseada na sua importância para o estado de São Paulo, no pioneirismo, investimento, estudo e melhorias contínuas nos serviços prestados a população

Sistema para detecção de alarmes utilizando lógica paraconsistente em banco de dados de rede de transmissão e distribuição de energia elétrica: Paraconsistent system of alarm detector acting in databases of network for transmission and distribution of electricity

Este artigo consiste em apresentar um modelo de normalização, processamento e análise de dados referentes as medições elétricas e seus respectivos alarmes com auxílio dos algoritmos da Lógica Paraconsistente Anotada de dois valores (LPA2v), uma lógica não-clássica capaz de suportar sinais contraditórios. Os dados das medições elétricas e alarmes são obtidos através de subestações de transmissão e distribuição de energia elétrica, que consecutivamente são gravados em bases de dados específicas. Após isso, os dados são migrados para uma nova base de dados e normalizados para a aplicação da LPA. A Lógica Paraconsistente é aplicada utilizando o Algoritmo Para-Analisador, com objetivo de obter informações importantes como o tipo de ocorrência representada pelo Estado Lógico Resultante. A partir dessa aplicação, é possível compararmos os alarmes disparados com os estados lógicos resultantes obtidos durante a análise. Como resultado desta pesquisa, foi desenvolvido um sistema computacional chamado ParaLogike Data Alarm capaz de realizar análises paraconsistentes e detectar alarmes em banco de dados de subestações de transmissão e distribuição de energia elétrica

Gestão de projeto utilizando indicador-chave de desempenho (KPI) na simulação virtual do desenvolvimento de uma célula robotizada atuando em processos automotivos

A implantação de robôs nos processos de produção é primordial para a indústria automobilista e vem trazendo fortes desafios aos gestores desses projetos. Considerando que Simuladores Virtuais retroalimentados envolvendo robótica podem disponibilizar dados passiveis de serem aplicados em cálculos de Indicador-Chave de Desempenho (Key-Performance Indicator –KPI), apresenta-se neste artigo um método de utilizar essa ferramenta computacional para prever a eficiência de um projeto de célula robotizada com base em indicadores confiáveis para o seu acompanhamento nas etapas do desenvolvimento até que este alcance seu processo produtivo. Para detalhar os procedimentos apresenta-se a instalação de uma Célula Robotizada composta de dois braços robóticos atuando em conjunto no trabalho de estamparia de peças em indústria automobilística, onde, com o auxílio do software Plant Simulation 14, versão educacional, foi construído um pré-projeto e efetuadas simulações e obtidos valores para os ajustes e compatibilizações para as adequações baseados nas dimensões físicas das instalações reais. Os resultados obtidos por meio dos indicadores coletados utilizando o ambiente real e virtual indicam que esta técnica é bastante útil na elaboração deste tipo de projeto porque; permite otimizar a interatividade dos robôs com o processo produtivo extraindo o máximo desempenho de cada equipamento, documentar limites referenciais para futuras decisões e disponibilizá-los para a gestão nas etapas de seu desenvolvimento e ainda oferecer credibilidade aos financiadores através de indicadores de eficiência

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear un derstanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5–7 vast areas of the tropics remain understudied.8–11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world’s most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepre sented in biodiversity databases.13–15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may elim inate pieces of the Amazon’s biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological com munities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple or ganism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region’s vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most ne glected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lostinfo:eu-repo/semantics/publishedVersio

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear understanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5,6,7 vast areas of the tropics remain understudied.8,9,10,11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world's most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepresented in biodiversity databases.13,14,15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may eliminate pieces of the Amazon's biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological communities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple organism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region's vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most neglected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lost

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear understanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5,6,7 vast areas of the tropics remain understudied.8,9,10,11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world's most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepresented in biodiversity databases.13,14,15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may eliminate pieces of the Amazon's biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological communities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple organism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region's vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most neglected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lost

Process of Learning from Demonstration with Paraconsistent Artificial Neural Cells for Application in Linear Cartesian Robots

Paraconsistent Annotated Logic (PAL) is a type of non-classical logic based on concepts that allow, under certain conditions, for one to accept contradictions without invalidating conclusions. The Paraconsistent Artificial Neural Cell of Learning (lPANCell) algorithm was created from PAL-based equations. With its procedures for learning discrete patterns being represented by values contained in the closed interval between 0 and 1, the lPANCell algorithm presents responses similar to those of nonlinear dynamical systems. In this work, several tests were carried out to validate the operation of the lPANCell algorithm in a learning from demonstration (LfD) framework applied to a linear Cartesian robot (gantry robot), which was moving rectangular metallic workpieces. For the LfD process used in the teaching of trajectories in the x and y axes of the linear Cartesian robot, a Paraconsistent Artificial Neural Network (lPANnet) was built, which was composed of eight lPANCells. The results showed that lPANnet has dynamic properties with a robustness to disturbances, both in the learning process by demonstration, as well as in the imitation process. Based on this work, paraconsistent artificial neural networks of a greater complexity, which are composed of lPANCells, can be formed. This study will provide a strong contribution to research regarding learning from demonstration frameworks being applied in robotics