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Uma indústria de bebidas busca otimizar seu processo de...
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Q4123374
Teclas de Atalhos
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Uma indústria de bebidas busca otimizar seu processo de envase automático em garrafas, no qual sensores de nível e pressão monitoram continuamente a vazão de líquido. O sistema atual apresenta problemas de inconsistência: garrafas com enchimento incompleto ou transbordo, além de desperdício de energia no bombeamento. A equipe de automação avalia empregar modelos de aprendizado de máquina integrados a técnicas de inteligência computacional híbrida para resolver o problema. A proposta é utilizar dados históricos de sensores, imagens de câmeras industriais e registros de falhas para modelar, simular e treinar um sistema inteligente que possa prever desvios no enchimento e ajustar os atuadores em tempo real.
Nesse contexto, marque a opção que descreve, de forma mais adequada, as possibilidades de emprego de modelos de aprendizado de máquina na solução desse problema.
A
Aplicar redes neurais profundas treinadas apenas com imagens das garrafas, desconsiderando sinais dos sensores, já que o modelo de visão computacional é suficiente para controlar a válvula de enchimento.
B
Utilizar aprendizado supervisionado para correlacionar dados de nível, pressão e imagens, criando um modelo preditivo capaz de antecipar desvios no processo e ajustar o bombeamento.
C
Implementar algoritmos de agrupamento (clustering) não supervisionado, exclusivamente para classificar os tipos de falhas ocorridas, substituindo totalmente os sensores físicos.
D
Empregar um modelo de regressão linear simples para relacionar pressão de bombeamento e volume final da garrafa, garantindo precisão mesmo em cenários de alta variabilidade.
E
Integrar técnicas de otimização por enxame de partículas (PSO) apenas no ajuste dos parâmetros da bomba, sem considerar a simulação do sistema nem dados históricos do processo.