[pt] A enorme massa de dados que é gerada pelas diversas empresas diariamente pode conter informações importantes que não são fáceis de serem extraídas. Com isso advém a necessidade de analisá-los automaticamente, de forma adequada, extraindo informação útil que pode agregar algum tipo de conhecimento. Uma das formas de se analisar os dados automaticamente é através da análise de agrupamentos. Ela procura encontrar grupos de dados semelhantes entre si. As técnicas de análise de agrupamentos revelam como os dados estão estruturados e resultam em um melhor entendimento sobre o negócio. Existe ainda hoje uma escassez de ferramentas para esse fim. Em um problema real de agrupamento de dados convém analisar os dados através da utilização de diferentes métodos, a fim de buscar aquele que melhor se adapte ao problema. Porém, as ferramentas existentes hoje em dia não são integradas, onde cada ferramenta possui um subconjunto dos métodos existentes de agrupamento. Dessa forma o usuário fica limitado à utilização de uma ferramenta específica ou é obrigado a conhecer diversas ferramentas diferentes, de forma a melhor analisar os dados de sua empresa. Esta dissertação apresenta uma revisão detalhada de todo o processo de análise de agrupamentos e o desenvolvimento de um aplicativo que visa não apenas a atender as deficiências presentes na maioria das ferramentas com esse fim, mas também a auxiliar, de forma mais completa, todo o processo de análise dos grupos. O aplicativo desenvolvido é de fácil utilização e permite que a ele sejam incorporados outros métodos eventualmente desenvolvidos pelo usuário. O aplicativo foi avaliado em três estudos de casos, os quais visam demonstrar a facilidade de uso do aplicativo, assim como avaliar as vantagens do uso de métodos de natureza fuzzy em uma base de dados real. / [en] The enormous data mass that is daily generated by several companies can contain critical information that might not be easily retrieved, considering that the amount of data is generally huge and/or the target information might be spread through different data bases. Taking that into consideration, it might be necessary to properly analyze the data in an automatic way, so useful and valuable information can be extracted. One way of automatically analyzing data is through cluster analysis. This type of analysis searches for related similar data. These clusters settle a data structure model and with proper analysis can reveal important information. The techniques used in cluster analysis disclose how data is structured and allow a better knowledge of the business. Still today there is a lack of tools for this purpose. On a real situation with a data cluster problem it is wise to analyze the data through different methods, so we can find the one that better fits the problem. However, today the existing tools are not integrated, and each tool has a subgroup of existing cluster methods. This way the user stays limited to use only one specific tool or is forced to be aware of a number of different tools, so he would be able to better analyze the company data. This study presents a detailed review of the whole group analysis process and develops an application that not only suggests how to cover the currently lack of tools for this purpose, but also to help the complete cluster analysis process in a more extended way. The application developed is user friendly and allows other methods developed by users to be incorporated. The application has been evaluated into three case studies with the purpose of demonstrating its user friendly, as well as evaluating the advantages of using fuzzy methods on a true data base.

[pt] Esta dìssertação investiga o emprego e o desempenho da Inteligência Computacional em Machine Learning. De modo particular, pesquisou-se a aplicação dos mecanismos e estruturas na biologia e natureza, presentes nas técnica inteligentes (Redes Neurais, Algoritmos Genéticos e Lógica Nebulosa) na construção de algoritmos que codificam mecanismos indutivos em Machine Learning. O trabalho foi desenvolvido em 4 etapas principais: um estudo bibliográfico da área de Machine Learning e modelagem e desenvolvimento de três sistemas demonstrativos da aplicação de Inteligência Computacional em Machine Learning: Redes Neurais TD(gama) no aprendizado do jogo de Gamão, Algoritmos Genéticos na evolução do controle de um robô autônomo, e Lógica Nebulosa para controle de robôs. O estudo bibliográfico envolveu a busca, tendo como principal veículo inicial a Internet, de literatura referente às áreas de Machine Learning e de Inteligência Computacional. Foram pesquisados livros especializados da área, e também artigos técnicos envolvendo os temas abordados nesta dissertação. Este levantamento bibliográfico resultou no resumo dos principais projetos na área de Machine Learning, apresentado no capítulo 2. A modelagem de um sistema de aprendizado do jogo de gamão por Redes Neurais envolveu o estudo e implementação de um método de Reinforcement Learning denominado TD(gama), que opera através do princípio de tentativa e erro, recompensado ações que trazem um bom resultado. O jogo de Gamão foi escolhido pelo seu vastíssimo número de prováveis situações a serem encontradas durante o jogo, consequência do fator estocástico (dados) inerente ao jogo, tornando uma abordagem tradicional muito difícil e até mesmo ineficiente. A evolução do controle de robôs por Algoritmos Genéticos, é inspirada na evolução de um padrão de comportamento exemplificada no capítulo 2 pelo dilema dos prisioneiros. Através da codificação em um cromossoma das variáveis que descrevem o ambiente onde o robô está inserido, foi possível evoluir um padrão de atuação diante da situação presente a cada instante, de forma a atingir um objetivo especificado de forma ótima, ou sub-ótima. O controle de robôs por Lógica Nebulosa demonstra o potencial desta técnica para problemas de controle, codificando através de regras imprecisas que assemelham-se à forma humana de armazenar e transmitir conhecimento, o comportamento que o robô deve ter frente a cada situação encontrada em seu ambiente. Os resultados apresentados demonstram o potencial de utilização das técnicas da Inteligência Computacional, inspiradas na biologia e na natureza, na área de Machine Learning, mostrando através dos exemplos implementados a capacidade de aquisição de conhecimento por experiência, através de mecanismos indutivos, ao invés de codificar explicitamente soluções específicas para os problemas apresentados. / [en] This work investigates the application and performance of the Computational intelligence technics in the field of Machine Learning. In particular, was investigated the application of intelligent systems (Neural Networks, genetic Algorithms and fuzzy Logic) in the development of algorithms that codify inductive mechanisms in Machine Learning. This work was developed in two main steps: a research of Machine Learning bibliography, and the development of three intelligent systems: neural Networks applied to the game of backgammon, Genetic Algorithms in the evolution of an autonomous robot control system, and fuzzy Logic applied to robot control. The bibliography research involved looking for technical literature about Machine Learning and Computational Intelligence. Were used in this research books specialized in the area, and technical papers about the themes treated in this dissertation. The modeling of the backgammon learning algorithm, based on Neural Networks, was implemented using a reinforcement learning method known as TD(l), which operate by the principle of trial and error, giving a reward for actions that brings a good result. The game of backgammon was chosen because of its huge number of possible situations that can be faced during the game, due to estocastic factor (dice) attached to the game, making a traditional approach very difficult, if not even inefficient. The evolution of the autonomous robot control system using Genetic Algorithms is inspired in the evolution of a behavior pattern of behavior to deal with the faced at each moment, in order to achieve a goal in an optimal or sub-optimal way. The robot control system using Fuzzy Logic demonstrates the potential of this technic to control problems, codifying through fuzzy rules, which are similar to the human way to in its environment. The results presented demonstrate the potential of the Computational Intelligence technics, inspired in biology and nature, in the field of Machine Learning, showing through the examples implemented the knowledge acquisition capacity by experience, using inductive mechanisms instead of programming specific solutions for the problems presented

[pt] O presente trabalho apresenta a modelagem de conhecimento multitemporal para a classificação automática de cobertura do solo para imagens de satélite. O procedimento de classificação agrega os conhecimentos espectral e multitemporal utilizando conjuntos nebulosos e suas pertinências de classe como informação prévia. O método se baseia no conceito de Redes de Markov Nebulosas, um sistema com um conjunto de estados que a cada instante de tempo troca o estado corrente de acordo com possibilidades associadas a cada um. No caso deste trabalho cada estado representa uma classe, e as possibilidades são estimadas automaticamente a partir de dados históricos de uma mesma região geográfica, empregando algoritmos genéticos. A avaliação experimental utilizou um conjunto de imagens Landsat-5 da cidade do Rio de Janeiro, obtidas em cinco datas separadas por aproximadamente quatro anos. Os resultados indicaram que o uso do conhecimento multitemporal, conforme modelado pelo método proposto traz um significante aumento da eficiência de classificação em comparação à classificação puramente espectral, além de flexibilizar o procedimento de classificação no que diz respeito aos dados necessários para o treinamento do modelo. / [en] This work presents a multitemporal knowledge model for automatic classification of remotely sensed images. The model combines multitemporal and spectral knowledge within a fuzzy framework. This method is based on Fuzzy Markov Chains, a system having a set of states that, at each time, change the current state according to the fuzzy possibilities associated to each one. In this work each state represents one class, and the possibilities are automatically estimated based on historical data by using genetic algorithms. The experimental evaluation was carried through for a set of Landsat-5 TM images of the Rio de Janeiro State, Brazil, acquired at five dates separated by approximately four years. Results indicate that the use of multitemporal knowledge as modeled by the proposed method brings an expressive improvement in efficiency to the classification, when compared to the pure spectral classifier. Besides it, adds flexibility to the classification procedure, concerning to necessary data used for model training.

[pt] Este trabalho apresenta procedimentos de modelagem e controle neuro-fuzzy de sistemas dinâmicos. Neste contexto, é proposta e avaliada a utilização simultânea da abordagem neuro-fuzzy em todo o sistema de malha fechada controlador-planta.Na modelagem da planta, o espaço de entrada do sistema dinâmico é inicialmente dividido em um número de regiões de operação fuzzy onde modelos de ordem reduzida (ARMAX) representam o comportamento do sistema dinâmico. A saída completa do sistema - modelo global - é obtida através da conjunção das saídas dos modelos locais usando uma rede neuro-fuzzy.No controle da planta, é proposto um novo controlador neuro-fuzzy chamado Controlador Neuro-fuzzy de Coeficientes Variáveis (CNFCV), que tem como objetivos melhorar a robustez do sistema de controle a perturbações e a geração automática da variável manipulada, que é uma dificuldade normalmente encontrada em controladores neurais ou neuro-fuzzy. Esse controlador é originado dos modelos de redes neurais de Mellem (1997) e Velloso (1999), e utiliza redes neuro-fuzzy para a geração dos coeficientes variáveis de um modelo ARMA da variável manipulada. Apesar de juntar modelos de séries temporais com a abordagem neuro-fuzzy, o CNFCV tem como função não a previsão, mas sim o controle de uma planta ou processo.Para avaliar o desempenho do CNFCV são utilizados, como meios de comparação,controladores neuro- fuzzy conhecidos - FALCON-H Fuzzy Adaptive Learning Control Network with Hybrid Learning e NEFCON Neuro-Fuzzy Controller - e o tradicional controlador PID Proporcional- Integral-Derivativo.As plantas utilizadas são uma planta linear Bobinador, uma planta linearizada Pêndulo Invertido e uma planta não linear %CO2. A escolha de tais plantas deve-se ao fato de serem utilizadas e modeladas em aplicações práticas e em trabalhos acadêmicos. Os resultados obtidos com o CNFCV são analisados e comparados aos proporcionados pelas outras estruturas.Ao final são apresentadas conclusões e sugestões para trabalhos futuros. / [en] In this work procedures for neuro-fuzzy modelling and control of dynamic systems are reviewed and a new structure is proposed. In this, modelling and closed-loop control are performed simultaneously by using a neuro-fuzzy approach. In the modelling stage the input space of a dynamic system (plant) is initially divided into a number of fuzzy operating regions within which reduced order models are able to represent the system. The complete system model output - the global model - is obtained through the conjunction of the outputs of the local models. A new structure, called Neuro-Fuzzy Controller with Variable Coefficients (NFCVC) is proposed and evaluated. Its main objectives are to improve the system s robustness and to provide automatic generation of the manipulated variable in order to overcome a difficulty of neural and neuro-fuzzy controllers in general. The NFCVC is originated from models proposed by Mellem (1997) and Velloso (1999) and makes use of neuro-fuzzy networks to generate variable coefficients of an ARMA model. Despite combining times series models with a neuro-fuzzy approach, the main function of NFCVC is to perform the control of the plant.In order to evaluate the performance of NFCVC two well-known neuro-fuzzy controllers - FALCON-H (Fuzzy Adaptive Learning Control Network with Hybrid Learning) and the NEFCON (Neuro-Fuzzy Controller) - as well as the traditional PID controller are used as means of comparison.A linear plant (Rotor Winder), a linearized plant (Inverted Pendulum) and a nonlinear plant (%CO2) are used in the experiments. These plants are well-known and generally used in practical applications and/or academic works. The results for the NFCVC are analyzed and compared to those obtained with the others structures. Finally, conclusions and suggestions for future work are presented.

[pt] Os edifícios ociosos, no Brasil, podem contribuir para a diminuição do déficit habitacional ao serem convertidos para habitações de interesse social (HIS), mesmo que o seu uso anterior não seja residencial. A conversão desses edifícios em HIS pode apresentar diferentes níveis de dificuldade. Nesse sentido, faz-se necessária uma metodologia para criar uma ordem de intervenção. Contudo, há diversas variáveis do urbanismo, da arquitetura e da engenharia que precisam ser avaliadas para que um edifício seja escolhido. No início do processo, essas análises são desafiadoras, devido à subjetividade e à escassez de informações nessa fase. Nesse contexto, e considerando as soluções encontradas na Revisão Sistemática da Literatura (RSL), este trabalho propõe uma metodologia baseada no modelo paramétrico, que contribui para antecipação das análises, associada à Lógica Fuzzy, que auxilia no tratamento da subjetividade, e ao método multicritério TOPSIS, para tornar o processo de pré-seleção mais eficiente. Foi desenvolvido um Mapa de Processo que propõe um novo fluxo de trabalho, relacionando estudos de conforto ambiental, localização e custo direto com o estado de conservação. O mapa proposto foi aplicado a três estudos de caso na cidade do Rio de Janeiro. A fim de validar os resultados e os critérios utilizados, realizaram-se onze entrevistas estruturadas com arquitetos experientes em projetos de reabilitação habitacional. Os resultados obtidos nas entrevistas indicam que o método proposto embasa a escolha do edifício, diminuindo a sua subjetividade. Além disso, facilita o entendimento, por profissionais pouco experientes, das diferentes análises que precisam ser efetuadas para uma escolha mais racional. / [en] The vacant buildings in Brazil can contribute to reduce the housing deficit when converted to social housing, even if their previous use is not residential. The conversion of these buildings into social housing can present different levels of difficulty. In this sense, a methodology is necessary to create an order of intervention. However, there are several variables of urbanism, architecture and engineering that need to be evaluated in order to choose a building to be converted. At the beginning of the process, these analyzes are challenging, due to the subjectivity and the scarcity of information at this stage. In this context, and considering the solutions found in the Systematic Literature Review, this reaserch work proposes a methodology based on a parametric model, which contributes to anticipate the analyzes, associated with Fuzzy Logic, which helps in the treatment of subjectivity, and with the multicriteria method TOPSIS, which makes the pre-selection process more efficient. A Process Map that proposes a new workflow was developed, relating studies of environmental comfort, location and direct cost with the state of conservation. The proposed map was applied to three case studies in the city of Rio de Janeiro. In order to validate the results and the criteria used, eleven structured interviews were carried out with architects experienced in housing rehabilitation projects. The results obtained in the interviews indicate that the proposed method supports the choice of the building, reducing its subjectivity. Furthermore, it facilitates the understanding, by inexperienced professionals, of the different analyzes that need to be carried out for a more rational choice.

[pt] Na perspectiva de estimular o aprimoramento do processo de gestão da inovação pelas micro, pequenas e médias empresas (MPMEs) brasileiras e contribuir para formulação ou revisão de políticas públicas de Ciência, Tecnologia e Inovação (CTeI) voltadas para esse segmento, a presente dissertação tem como objetivo geral propor um modelo para monitorar e avaliar a capacidade inovativa de MPMEs. A pesquisa pode ser considerada descritiva, metodológica e aplicada. A partir dos resultados da revisão bibliográfica e documental sobre os temas centrais da pesquisa, desenvolveu-se um modelo para mensuração e avaliação da capacidade inovativa de MPMEs, com base na integração de dois métodos multicritério fuzzy de apoio à decisão – Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP) e Fuzzy Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (FTOPSIS). Visando demonstrar a aplicabilidade desse modelo no contexto das MPMEs e explicitar seus diferenciais metodológicos em comparação a outros métodos de apoio à decisão, não combinados com a teoria de conjuntos fuzzy, realizou-se um estudo junto a 15 MPMEs participantes do Programa NAGI da PUC-Rio. Destacam-se como principais contribuições da pesquisa um modelo para mensuração e avaliação da capacidade inovativa de MPMEs, que considera a complexidade, subjetividade e incerteza como características inerentes a essa atividade, e um conjunto de indicadores compostos associados às três dimensões de capacidade inovativa contempladas no modelo proposto. / [en] From the perspective of stimulating the improvement of the process of innovation management by micro, small and medium enterprises (MSMEs) and contributing to the formulation or review of public policies concerning the area of Science, Technology and Innovation (CTandI), focusing on this segment, the aim of the dissertation is to propose a model to monitor and evaluate the innovative capacity of MSMEs. This research can be classified as descriptive, methodological and applied. From the bibliographic and documentary review on the central themes of the research, a model was developed to measure and evaluate the innovative capacity of MSMEs based on the integration of two fuzzy multi-criteria methods of decision support - Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP) and Fuzzy Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (FTOPSIS). Aiming to demonstrate the applicability of this model in the context of MSMEs and to explicit its methodological differentials in comparison to other methods for measuring the innovative capacity of enterprises, an empirical study with 15 MSMEs participants of the NAGI Program at PUC-Rio was carried out during the applied phase of this research. The main contributions are a model for measuring and evaluating the innovative capacity of MSMEs, which considers the complexity, subjectivity, and uncertainty as characteristics inherent to these activities, and a set of composed indicators associated with the three dimensions of the innovative capacity considered in the proposed model.

[pt] Cenários de falhas em plataformas offshore constituem riscos ambientais, sociais e econômicos significativos devido à amplitude dos danos que podem ser provocados. Portanto, neste contexto, a adoção de boas práticas de gestão de manutenção é necessária, permitindo a continuidade operacional, através da integridade de ativos. No entanto, há ainda uma necessidade de estudos com uma abordagem holística para uma avaliação multinível de ativos, através de abordagens modernas que mitiguem as limitações da análise de modos e efeitos de falha (FMEA) tradicional. Desse modo, esta pesquisa propõe um framework para a análise FMEA que considera a subjetividade e as importâncias relativas dos critérios de risco, através de uma abordagem integrada que utiliza sistemas hierárquicos de inferência e modelos multicritério, como o Best-Worst Method (BWM) e o fuzzy VIsekriterijumsko KOmpromisno Rangiranje (VIKOR) para fornecer uma classificação estruturada de ativos, orientando o gestor na priorização de manutenção. Esse framework foi validado por meio de um estudo empírico em uma plataforma do tipo Floating Production Storage and Offloading (FPSO), que abordou a problemática da corrosão externa para gestão de manutenção, com base na coleta de dados triangulados. Portanto, a presente pesquisa traz contribuições teóricas ao preencher lacunas através da propositura e aplicação de metodologias integradas, e contribuições práticas ao fornecer aos gestores, responsáveis pela formulação de planos de manutenção, elementos objetivos para uma tomada de decisão mais eficaz, sob o paradigma da confiabilidade. Esse framework pode ser aplicado em outros domínios através do ajuste de critérios avaliativos. / [en] Failure scenarios in offshore platforms pose significant environmental, social, and economic risks due to the magnitude of potential damages they can cause. Therefore, in this context, the adoption of good maintenance management practices is necessary, enabling operational continuity through asset integrity. However, there is still a need for studies with a holistic approach for a multi-level assessment of assets, using modern approaches to mitigate the limitations of traditional Failure Mode and Effects Analysis (FMEA). Thus, this research proposes a framework for FMEA that considers the subjectivity and relative importance of risk criteria, through an integrated approach using hierarchical inference systems and multi-criteria models such as the Best-Worst Method (BWM) and fuzzy VIsekriterijumsko KOmpromisno Rangiranje (VIKOR) to provide a structured classification of assets, guiding managers in maintenance prioritization. This framework was validated through an empirical study on a Floating Production Storage and Offloading (FPSO) platform, addressing the issue of external corrosion for maintenance management, based on triangulated data collection. Therefore, this research brings theoretical contributions by filling gaps through the proposal and application of integrated methodologies, and practical contributions by providing managers responsible for formulating maintenance plans with objective elements for more effective decision-making under the reliability paradigm. This framework can be applied in other domains by adjusting evaluative criteria.

[pt] Esta tese apresenta uma nova metodologia para valoração dinâmica do Capital Intelectual, aplicada ao Capital Humano. Trata-se de oferecer, ao tomador de decisão, uma ferramenta capaz de calcular e comparar o retorno do investimento em ativos intangíveis, como ocorre com outros ativos tangíveis. Através da metodologia proposta, denominada KVA-ACHE, é possível estimar a quantidade potencial de conhecimento humano, utilizado na geração do resultado financeiro da empresa. Essa metodologia também permite medir variações de desempenho nos processos-chave que compõem a cadeia de valor da empresa e o impacto do investimento em educação em um determinado processo. O método KVA-ACHE é composto de cinco módulos, que são executados em três fases. Na primeira fase se avalia a empresa de forma agregada, segundo seu modelo estratégico e, na segunda fase, avalia-se a quantidade de conhecimento potencial e disponível, associado a cada processo-chave. A terceira fase é aplicado o método KVA e obtido o indicador de desempenho ROI. Ao final da sua aplicação, essa metodologia permite: identificar os processos que estão drenando resultado da empresa, através da observação de indicador financeiro adaptado, como o ROIK (Return on Investment on Knowledg), identificar a necessidade individualizada de treinamento para se atingir o máximo de desempenho em um determinado processochave; analisar o impacto percebido em termos percentuais do investimento em educação, realizado em determinado processo-chave; e, finalmente, dar uma visão sobre os recursos de conhecimentos e habilidades disponíveis na equipe de colaboradores, os quais poderão ser aproveitados na avaliação de novos negócios e desafios para empresa. A principal inovação dessa metodologia está no fato de se utilizar a Teoria dos Conjuntos Fuzzy e de Sistemas de Inferência Fuzzy - SIF para transformar conceitos relacionados à disponibilidade e ao uso de conhecimento humano em valores que, dessa forma, permitem a comparação de ativos intangíveis com ativos tangíveis. / [en] This thesis presents a new methodology for dynamic valuation of Intellectual Capital, applied to the Human Capital. It offers, to the decision-maker, a computational tool able to quote and compare the return on investment in intangible assets, as with tangible assets. Through the proposed methodology, called KVAACHE, it is possible to estimate the potential amount of human knowledge, used in generating the company’s financial results. This approach also allows the measurement of variations in performance in the key processes that make up the value chain of the company and the impact of investment in education in a given process. The method KVA-ACHE is composed of five modules, which are executed in three phases. The first phase evaluates the company on an aggregate basis, according to its strategic model, and, in the second phase, the amount of potential and available knowledge, associated with each key process, is evaluated. The third phase applies KVA method. This methodology allows: the identification of the processes that are draining the company’s income by looking at the adapted financial indicators, such as ROIK (Return on Investment on Knowledge); the individualized need for training to achieve maximum performance in a particular key process; the analysis of the impact noticed in terms of percentage of the investment in education, held in a certain key process; and finally, an insight into the resources of knowledge and skills available in the team of collaborators, which may be used in the assessment of new challenges and business to the enterprise. The main innovation of this methodology lies in the use of Fuzzy Set Theory and Fuzzy Inference Systems - FIS to transform concepts related to the availability and use of human knowledge into values, and thus allow the comparison of intangible assets with tangible assets.

[pt] Calibrações manuais periódicas asseguram o funcionamento correto de um instrumento durante certo período de tempo, mas não garantem que sensores defeituosos permaneçam calibrados por outros períodos, além de eventualmente serem desnecessárias. Em plantas industriais, a análise dos sinais fornecidos pelos sensores que monitoram os processos de produção é uma tarefa difícil em virtude da grande dimensão dos dados. Portanto, uma estratégia de monitoramento e correção online para múltiplos sensores se faz necessária. Este trabalho propõe a utilização de dois modelos: um que emprega Redes Neurais Auto-Associativas com Treinamento Robusto Modificado (RNAAM), e outro que emprega o Teste Seqüencial da Razão de Probabilidade (SPRT) e Lógica Fuzzy. Esses modelos são aplicados em um sistema de monitoramento para auto-correção online e auto-validação das medições realizadas por um grande número de sensores. Diferentemente dos modelos existentes, o sistema proposto faz uso de apenas uma RNAAM para reconstruir os sinais dos sensores com falha. Além disso, os estados do sensor e do modelo de auto-correção são validados por meio dos módulos de confiabilidade e de classificação, respectivamente. Para avaliação do modelo, faz-se uso de uma base de dados com medidas de sensores industriais que controlam e realizam o monitoramento de um motor de combustão interna, instalado em um caminhão de mineração. Os resultados obtidos mostram a capacidade do modelo proposto de mapear e corrigir, com um baixo nível de erro, os sinais dos sensores que apresentam falhas, além de fornecer ao especialista uma ferramenta para a realização de cronogramas de revisão de sensores. / [en] Periodical manual calibrations assure the correct operation of an instrument for a certain period of time, but do not guarantee that faulty sensors remain calibrated for other periods, besides being occasionally unnecessary. In industrial plants the analysis of signals from sensors that monitor a plant is a difficult task due to the high-dimensionality of data. Therefore an online strategy for monitoring and correcting multiple sensors is required. This work proposes the use of two models: one that employs Auto Associative Neural Networks with a Modified Robust Training, and another that employs the Sequential Probability Ratio Test (SPRT) and Fuzzy Logic. These models are applied to an online monitoring system for self-correction and selfvalidation of measurements generated by a large number of sensors. Unlike existing models, the proposed system makes use of only one AANN to reconstruct signals from faulty sensors. Moreover, the states of the sensor and of the self correction model are validated through the reliability and classification modules, respectively. The model is evaluated with a database containing measurements of industrial sensors that control and carry out the monitoring of an internal combustion engine installed in a mining truck. Experimental results show the ability of the proposed model to map and correct signals from faulty sensors with a low error, and to provide a tool for sensor review scheduling.

[pt] Dentre os objetivos do Plano Estratégico do Sistema Eletrobras, destacam-se a intensificação da atuação integrada em pesquisa, desenvolvimento e inovação (PD e I) e a mensuração dos ativos tangíveis e intangíveis para geração de valor para o Sistema Eletrobras. Nesse contexto, esta pesquisa buscou contribuir para o aprimoramento da gestão de ativos intangíveis no âmbito da Rede de Laboratórios das Empresas Eletrobras (Relase), ao tornar disponível um modelo de mensuração e avaliação de ativos intangíveis desenvolvido para laboratórios de diagnóstico e ensaios de equipamentos elétricos. A pesquisa pode ser considerada descritiva, metodológica e aplicada. A partir dos resultados da revisão bibliográfica e documental sobre os temas centrais da pesquisa, adaptou-se, para fins de aplicação em laboratórios de diagnóstico e ensaios de equipamentos elétricos, um modelo conceitual que já vem sendo adotado por instituições de Ciência e Tecnologia europeias para elaboração de seus relatórios de capital intelectual. Para a proposição e seleção dos indicadores e métricas que integram o modelo, empregaram-se métodos multicritério de apoio à decisão combinados com lógica fuzzy. A aplicabilidade do modelo pôde ser demonstrada mediante um estudo empírico no Laboratório de Diagnóstico em Equipamentos e Instalações Elétricas (Labdig) do Centro de Pesquisas de Energia Elétrica (Cepel). Considera-se que o ferramental desenvolvido por esta pesquisa possa ser replicado no âmbito da Relase, que abrange hoje um total de 98 laboratórios, sendo 16 destes acreditados para serviços de calibração. / [en] Among the objectives of the Eletrobras System Strategic Plan, two of them are highlighted – the intensification of the integrated practice in research, development and innovation (RD and I); and the measurement of tangible and intangible assets to generate value for the Eletrobras System. In this context, this dissertation aims at contributing to the improvement of the management of intangible assets within the Eletrobras Companies Laboratories Network (Relase – Rede de Laboratórios das Empresas Eletrobras), by providing an intangible asset measurement and assessment model developed for electrical equipment diagnosis and testing laboratories. The research can be considered descriptive, methodological and applied. Based on the results of the bibliographic review and documentary analysis on the central themes of the research, a conceptual model was adapted for the context of diagnosis and testing laboratories, which has already been adopted by European Science and Technology institutions concerning elaboration of their intellectual capital reports. In this research, for the proposal and selection of indicators and metrics, multicriteria decision support methods were incorporated into the model, combined with fuzzy logic. The applicability of the model has been demonstrated through an empirical study in the Laboratório de Diagnóstico em Equipamentos e Instalações Elétricas (Labdig) do Centro de Pesquisas de Energia Elétrica (Cepel). The results of this research can be replicated within Relase, which covers today a total of 98 laboratories, of which 16 are accredited for calibration services.