APLICAÇÃO DA REGRESSÃO POR VETORES DE RELEVÂNCIA NA MODELAGEM DE UM PROCESSO PRODUTIVO

Em um processo produtivo pode ser definido um conjunto de causas que produzem determinado efeito sobre as características de qualidade dos produtos. Estas causas podem resultar em produtos que são não conformes, ou seja, produtos que não atendem uma ou mais das especificações preestabelecidas e que podem ser mensurados através da fração de produtos não conformes. A modelagem da fração de produtos não conformes pode ser realizada utilizando-se diferentes técnicas e modelos de regressão. A regressão por vetores de relevância (RVR) é uma técnica de aprendizado de máquina utilizada nos últimos anos para a modelagem de processos. Este artigo apresenta a aplicação da regressão por vetores de relevância na modelagem da fração de produtos não conformes às especificações de uma indústria curtidora de couro. O modelo RVR obtido foi comparado com modelos de regressão obtidos com redes neurais artificiais, regressão por vetores de suporte, modelos lineares generalizados, regressão Beta, regressão Ridge e regressão LASSO, desenvolvidos para o mesmo processo produtivo. Através dos resultados verifica-se que o modelo RVR apresenta melhor desempenho no ajuste do modelo aos dados do processo do que os demais modelos analisados e o modelo RVR representa adequadamente a fração de produtos não conformes às especificações do processo produtivo.