Orientadores: Clenio Figueiredo Salviano, Clenio Figueiredo Salviano / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-23T14:19:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Banhesse_EdgarLopes_M.pdf: 3134823 bytes, checksum: 9c7388ffc24855503538ec9c8148602c (MD5) Previous issue date: 2013 / Resumo: A Melhoria de Processo de Software (MPS) em organizações intensivas em software está estabelecida na indústria como um meio bem sucedido para melhorar o desenvolvimento de software. Um ciclo de MPS tem sido orientado por um modelo de maturidade da capacidade, geral-mente um modelo do CMMI ou um modelo baseado na Norma Internacional ISO/IEC 15504 (SPICE). Como consequência dessa melhora, existe um conjunto de fatores que levam a uma evolução da atual MPS para tratar novas oportunidades de melhoria. Entre esses fatores existem: os princípios fundamentais dos modelos e os múltiplos modelos. O objetivo deste projeto de pesquisa é propor e mostrar que é viável utilizar um Metamodelo de Perfis de Capacidade de Processo para promover a integração de elementos de Múltiplos Modelos de Capacidade de Processo de Software. Este projeto faz parte de um esforço de pesquisa em direção a uma proposta de evolução da atual MPS. A especificação de um metamodelo foi revisada e foram especificadas as funcionalidades de uma ferramenta de software para representar e transformar arquiteturas de modelos de capacidade; esta ferramenta foi implementada como uma prova de conceito para validar o metamodelo. A ferramenta foi utilizada para representar e transformar modelos de arquiteturas diferentes a fim de promover a integração de elementos de múltiplos modelos, seis Perfis de Capacidade de Processo foram gerados e avaliados por seis especialistas em modelos. A avaliação e análise dos perfis foram satisfatórias, pois mostrou que o metamodelo implementado foi capaz de representar e transformar elementos de Múltiplos Modelos de Capacidade de Processo / Abstract: Software Process Improvement (SPI) in software intensive organizations has been established in industry as a successful way to improve software development. A SPI cycle has been driven by a capability maturity model, usually a CMMI model or a model based on the International Standard ISO/IEC 15504 (SPICE). As a result of this improvement, there is a group of factors that lead to an evolution in current SPI, addressing new opportunities of improvement. Among these factors are: fundamental principles of models and multiple models. The objective of this research project is to propose and show that it is feasible to use a Process Capability Profiles Metamodel to promote integration of elements from Multiple Models of Software Process Capability. This project is part of research effort towards a proposed evolution of current SPI. A metamodel specification has been reviewed and the software tool features were specified to represent and transform capability models architectures; this tool has been implemented as a proof of concept to validate the metamodel. The tool was used to represent and transform models of different architectures in order to promote the integration of elements from multiple models; six Process Capability Profiles have been generated and evaluated by six models experts. The profiles evaluation and analysis were satisfactory, whereas they have shown that the metamodel implemented was able to represent and transform elements from Multiple Models of Process Capability / Mestrado / Engenharia de Computação / Mestre em Engenharia Elétrica

S tím, jak se neustále vyvíjejí nové technologie pro energeticky náročná průmyslová odvětví, stávající zařízení postupně zaostávají v efektivitě a produktivitě. Tvrdá konkurence na trhu a legislativa v oblasti životního prostředí nutí tato tradiční zařízení k ukončení provozu a k odstavení. Zlepšování procesu a projekty modernizace jsou zásadní v udržování provozních výkonů těchto zařízení. Současné přístupy pro zlepšování procesů jsou hlavně: integrace procesů, optimalizace procesů a intenzifikace procesů. Obecně se v těchto oblastech využívá matematické optimalizace, zkušeností řešitele a provozní heuristiky. Tyto přístupy slouží jako základ pro zlepšování procesů. Avšak, jejich výkon lze dále zlepšit pomocí moderní výpočtové inteligence. Účelem této práce je tudíž aplikace pokročilých technik umělé inteligence a strojového učení za účelem zlepšování procesů v energeticky náročných průmyslových procesech. V této práci je využit přístup, který řeší tento problém simulací průmyslových systémů a přispívá následujícím: (i)Aplikace techniky strojového učení, která zahrnuje jednorázové učení a neuro-evoluci pro modelování a optimalizaci jednotlivých jednotek na základě dat. (ii) Aplikace redukce dimenze (např. Analýza hlavních komponent, autoendkodér) pro vícekriteriální optimalizaci procesu s více jednotkami. (iii) Návrh nového nástroje pro analýzu problematických částí systému za účelem jejich odstranění (bottleneck tree analysis – BOTA). Bylo také navrženo rozšíření nástroje, které umožňuje řešit vícerozměrné problémy pomocí přístupu založeného na datech. (iv) Prokázání účinnosti simulací Monte-Carlo, neuronové sítě a rozhodovacích stromů pro rozhodování při integraci nové technologie procesu do stávajících procesů. (v) Porovnání techniky HTM (Hierarchical Temporal Memory) a duální optimalizace s několika prediktivními nástroji pro podporu managementu provozu v reálném čase. (vi) Implementace umělé neuronové sítě v rámci rozhraní pro konvenční procesní graf (P-graf). (vii) Zdůraznění budoucnosti umělé inteligence a procesního inženýrství v biosystémech prostřednictvím komerčně založeného paradigmatu multi-omics.