Aprendizagem de máquina aplicada à predição do tempo de fabricação de novos produtos : um estudo exploratório com foco no tipo de material utilizado em empresa de produção mecatrônica da área médica e espacial

Abstract

A indústria 4.0 é um projeto estratégico que combina inúmeras tecnologias com o intuito de transformar as cadeias de valor da indústria, da produção e dos modelos de negócio. Realizar estimativas e prever eventos futuros incorrem em desafios confrontados pela quarta revolução industrial. Predizer o lead-time total de fabricação de um produto ou componente na indústria torna-se uma atividade crítica e vital para um ambiente de grande competitividade enfrentado por um mercado altamente globalizado e direcionado para a inovação. O trabalho proposto apresenta um estudo com foco em predizer o lead-time total de fabricação de peças e componentes de novos produtos de uma empresa com produção mecatrônica na área de equipamentos médicos e espaciais. A análise preditiva e o aprendizado de máquina através dos algoritmos de Redes Neurais Artificiais (RNA), Support Vector Machine (SVM) e Random Forest (RF) delinearam a metodologia aplicada no estudo. Os modelos de predição foram aplicados em um conjunto de dados de ordens de serviço da empresa, e os resultados mostraram a eficiência do método na estimativa do lead-time total de fabricação. Os melhores resultados apresentaram uma taxa de acerto acima de 87% e com um erro médio absoluto menor que um (1) dia para a fabricação com o material alumínio 6061.