'Programa de Pos-graduacao em Ciencias Contabeis da UFRJ'
Abstract
No contexto da nova onda de transformações digitais conhecida como 4ª
revolução industrial, técnicas baseadas em Inteligência Artificial tem se popularizado
para resolver problemas típicos da indústria como a reconciliação
de dados. Para este fim, algoritmos de machine learning se apresentam
como uma alternativa promissora frente às abordagens clássicas de programação
não linear, devido ao seu menor custo computacional. Neste trabalho
investiga-se o uso de redes neuronais autoassociativas para reconciliar variáveis
de uma planta simulada de produção de fenilbenzeno em estado estacionário.
O desempenho da rede é avaliado assim como as implicações de
combiná-la com equações de balanço de massa. As técnicas utilizadas apresentaram
bons resultados, sendo capaz de produzir estimativas melhores do
que as medições originais e sugerindo que o desempenho do modelo pode ser
melhorado pela inserção de equações fenomenológicas na função objetivo