A gestão de fornecedores é uma atividade crítica para a gestão do desempenho de empresas inseridas em redes produtivas. O modelo de segmentação ou portfólio de compras é definido como um processo de separação de fornecedores em grupos em função de diferentes necessidades e características, requerendo diferentes tipos de relacionamentos. Esta técnica tem recebido uma atenção cada vez maior no meio acadêmico e empresarial devido a sua estrutura simples e eficaz na organização de diferentes estratégias de suprimentos. Diferentes propostas de modelos têm sido apresentadas, mas todas com grande presença de variáveis qualitativas. Embora a teoria da lógica fuzzy tenha se demosnstrada adequada no tratamento deste tipo de variável, que tem forte presença de incerteza e imprecisão na coleta e tratamento dos dados, não há na literatura uma investigação de como um sistema de inferência fuzzy poderia ser utilizado em um modelo de portfólio de compras. Desta forma, este trabalho tem por objetivo a proposição de um sistema de inferência fuzzy para auxiliar no processo de tomada de decisão na avaliação e desenvolvimento de fornecedores baseado em modelos de portfolio. Busca-se contribuir com o conhecimento das pesquisas cujo tema envolve a segmentação, avaliação e desenvolvimento de fornecedores. Os procedimentos de pesquisa utilizados no trabalho podem ser agrupados em três partes: pesquisa bibliográfica, desenvolvimento do modelo quantitativo axiomático descritivo e ilustração por meio de duas aplicações práticas. A construção do modelo proposto evidenciou a grande flexibilidade do sistema de inferência, que possibilita modificações nas variáveis e nas bases de regras de acordo com os objetivos estratégicos de suprimentos. As duas aplicações práticas mostraram que os resultados das avaliações e as diretrizes para melhoria foram coerentes com as percepções dos especialistas em gestão de fornecedores das duas empresas. Os sistemas de inferência fuzzy demostraram ser uma alternativa adequada no tratamento das variáveis, em grande parte qualitativas, que compõem as dimensões das matrizes de item comprado e de relacionamento com os fornecedores. / Purchasing and buyer-supplier relationship management have become very critical activities to the performance management of organizations and supply chains. The segmentation or purchase portfolio model is defined as a process of suppliers separation in groups as a function of different needs and characteristics, requiring different kinds of relationships to create value in their exchanges. This approach has received increasing attention in the academic and business due to its simple structure and effective in organizing different suppliers approaches. Different proposals have been presented and all have great use of qualitative variables. Although the theory of fuzzy logic has been developed to the treatment of this type of variable, which has a strong presence of uncertainty and imprecision in the data collection and processing, it couldn´t be found any research exploring how a fuzzy inference system could be used in purchase portfolio models. Thus, this thesis aims to propose a fuzzy inference system to aid the decision making process in the supplier assessment and development based on portfolio models. This research intends to contribute to the segmentation, evaluation and supplier development knowledge. The research procedures used in this study can be grouped into three parts: literature review, development of axiomatic descriptive quantitative model and illustration through two practical applications. The construction of the proposed model showed the great inference system flexibility allows changes in the variables and the rule bases in accordance with the supply strategic objectives. The evaluations results and improvement guidelines in two pratical applicatins were consistent with the supply manager perceptions from both companies. The fuzzy inference systems have shown to be a suitable alternative in the treatment of the variables that make up the dimensions of the purchased itens and supplier relationships matrices.

Os atuais paradigmas dos sistemas elétricos de distribuição buscam melhorias contínuas sob inúmeros aspectos, com destaque para a segurança e a qualidade do fornecimento, as quais constituem metas a serem sempre alcançadas pelas concessionárias do setor. Refletindo-se sobre as ocorrências que degradam simultaneamente ambos os aspectos, constata-se que as faltas fase-terra de alta impedância possuem um destaque diferenciado, pois, em diversas situações, as magnitudes envolvidas com as mesmas são incapazes de sensibilizar os dispositivos relacionados com a proteção do sistema. Assim sendo, os objetivos principais desta tese consistiram em desenvolver ferramentas matemáticas e computacionais dedicadas à identificação, classificação e localização de faltas fase-terra de alta impedância, assim como a estimação de suas prováveis resistências. Mais especificamente, desenvolveu-se a técnica de decomposição em componentes ortogonais para formas de onda de tensão e de corrente, propondo ainda uma metodologia para ajuste estrutural e paramétrico de sistemas fuzzy com a finalidade de integrar as variáveis advindas de tal decomposição. Resultados de simulações baseadas na modelagem de um alimentador real de distribuição são apresentados para demonstrar a eficiência das técnicas desenvolvidas. / The current paradigms of power distribution systems highlight their continuous improvement on several aspects, which safety and supply quality constitute goals to be always reached by the distribution companies. Taking into account the occurrences that degrade both aspects simultaneously, it is verified that the phase-ground faults with high impedance have a differentiated prominence, therefore, in several situations, their magnitudes are unable to sensitize the devices involved with the protection of the system. Thus, the main objectives of this thesis have consisted of developing mathematical and computational tools dedicated to the identification, classification and location of phase-ground faults with high impedance, as well as to estimate their probable resistances. More specifically, it has been developed the decomposition technique in orthogonal components for voltage and current waveforms, as well as proposed a methodology for structural and parametric adjustment of systems fuzzy in order to integrate all variables from such decomposition. Simulation results based on modeling of real distribution feeder are presented to demonstrate the efficiency of the developed techniques.

Tecnologia de montagem de superfície (SMT) é um método para construção de circuitos eletrônicos, nos quais os componentes são montados diretamente sobre a superfície da placa de circuito impresso. Tais dispositivos eletrônicos são chamados de dispositivos de montagens de superfície ou SMDs. Paralelamente, as vantagens oferecidas pelo componente eletrônico LED SMD têm causado uma grande aplicação desse dispositivo em substituição ao LED convencional. O presente trabalho apresenta um sistema inteligente baseado em sistemas de inferência fuzzy para estimar valores de intensidade luminosa de equipamentos automotivos a partir de dados de projeto. Embora o trabalho esteja direcionado para a aplicação de LEDs SMD em lanternas traseiras, o trabalho aqui desenvolvido pode ser generalizado e usado em outras aplicações industriais, tais como semáforos de trânsito, painéis eletrônicos de mensagens ou qualquer outra aplicação onde use LEDs SMD em conjunto. Resultados de protótipos são apresentados para validar a técnica proposta. Por meio desses resultados, pode-se observar que a aplicação de sistemas inteligentes é uma abordagem atrativa para este tipo de problema. / Surface mount technology (SMT) is a method for making electronic circuits in which the components are mounted directly onto the surface of printed circuit boards. Such electronic devices are called surface-mount devices or SMDs. The advantages offered by the electronic component SMD LED (Light Emitting Diode) have caused a wide application of this device in replacement of conventional LEDs. This work shows an intelligent system using fuzzy interference systems to estimate values of luminous intensity in automotive equipments from design data. Although this work is aimed to the application of SMD LEDs in rear lights, methods hereby developed and described can also be used in other applications, such as traffic lights, electronic panels of messages or any other application where SMD LEDs are used in groups. Results of prototypes are presented to validate the proposed technique. From these results, it can be observed that the application of intelligent systems is an attractive approach to this type of problem.

Este trabalho desenvolveu um novo método para a detecção de contornos em imagens digitais que apresentam objetos de interesse muito próximos e que contêm complexidades associadas ao fundo da imagem como variação abrupta de intensidade e oscilação de iluminação. O método desenvolvido utiliza lógicafuzzy e desvio padrão da declividade (Desvio padrão da declividade fuzzy - FuzDec) para o processamento de imagens e detecção de contorno. A detecção de contornos é uma tarefa importante para estimar características de escoamento bifásico através da segmentação da imagem das bolhas para obtenção de parâmetros como a fração de vazio e diâmetro de bolhas. FuzDec foi aplicado em imagens de instabilidades de circulação natural adquiridas experimentalmente. A aquisição das imagens foi feita utilizando o Circuito de Circulação Natural (CCN) do Instituto de Pesquisas Energéticas e Nucleares (IPEN). Este circuito é completamente constituído de tubos de vidro, o que permite a visualização e imageamento do escoamento monofásico e bifásico nos ciclos de circulação natural sob baixa pressão.Os resultados mostraram que o detector proposto conseguiu melhorar a identificação do contorno eficientemente em comparação aos detectores de contorno clássicos, sem a necessidade de fazer uso de algoritmos de suavização e sem intervenção humana. / This work has developed a new method for digital image contour detection which can be successfully applied to images presenting objects of interest with high proximity and presenting complexities related with background abrupt intensity fluctuations. The developed method makes use of fuzzy logic and declivity standard deviation (Fuzzy Declivity Standard Deviation FuzDec) to image processing and contour detection. Contour detection is an important task to estimate two-phase flow features through bubble segmentation in order to obtain parameters as void fraction and bubble diameter. FuzDec was applied to natural circulation instability images which were experimentally acquired. Image acquisition was done at the Natural Circulation Circuit (CCN) of the Instituto de Pesquisas Energéticas e Nucleares (IPEN) in Brazil. This facility is all made up with glass tubes allowing easy visualization and imaging of one-phase and two-phase flow patterns during natural circulation cycles under low pressures. Results confirm that the proposed detector can improve contour identification when compared to classical contour detector algorithms, without using smoothing algorithms or human intervention.

O uso da tecnologia sensorless é uma tendência crescente para acionamentos industriais aplicados em máquinas elétricas. A estimação dos parâmetros elétricos e mecânicos envolvidos com o controle da máquina elétrica são utilizados freqüentemente para se evitar medir todas as variáveis envolvidas no processo. A redução de custos em acionamentos industriais, além do incremento da robustez do sistema, são algumas das vantagens do uso de técnicas sensorless. Este trabalho propõe o uso de lógica fuzzy para estimar a velocidade de rotação de motores de indução trifásicos. Estão presentes resultados de simulações computacionais e comparação com outras técnicas inteligentes para validação da abordagem apresentada. / The use of sensorless technologies is an increasing tendency on industrial drives for electrical machines. The estimation of electrical and mechanical parameters involved with the electric machine control is used very frequently in order to avoid measurement of all variables from this process. The cost reduction may also be considered in industrial drives, besides the increasing robustness of the system, as advantages of the use of sensorless technologies. This work proposes the use of fuzzy logic to estimate the speed in three-phase induction motors. Simulation results are presented to validate the proposed approach and comparative analyses with other intelligent techniques are also outlined.

Este trabalho desenvolveu um novo método para a detecção de contornos em imagens digitais que apresentam objetos de interesse muito próximos e que contêm complexidades associadas ao fundo da imagem como variação abrupta de intensidade e oscilação de iluminação. O método desenvolvido utiliza lógicafuzzy e desvio padrão da declividade (Desvio padrão da declividade fuzzy - FuzDec) para o processamento de imagens e detecção de contorno. A detecção de contornos é uma tarefa importante para estimar características de escoamento bifásico através da segmentação da imagem das bolhas para obtenção de parâmetros como a fração de vazio e diâmetro de bolhas. FuzDec foi aplicado em imagens de instabilidades de circulação natural adquiridas experimentalmente. A aquisição das imagens foi feita utilizando o Circuito de Circulação Natural (CCN) do Instituto de Pesquisas Energéticas e Nucleares (IPEN). Este circuito é completamente constituído de tubos de vidro, o que permite a visualização e imageamento do escoamento monofásico e bifásico nos ciclos de circulação natural sob baixa pressão.Os resultados mostraram que o detector proposto conseguiu melhorar a identificação do contorno eficientemente em comparação aos detectores de contorno clássicos, sem a necessidade de fazer uso de algoritmos de suavização e sem intervenção humana. / This work has developed a new method for digital image contour detection which can be successfully applied to images presenting objects of interest with high proximity and presenting complexities related with background abrupt intensity fluctuations. The developed method makes use of fuzzy logic and declivity standard deviation (Fuzzy Declivity Standard Deviation FuzDec) to image processing and contour detection. Contour detection is an important task to estimate two-phase flow features through bubble segmentation in order to obtain parameters as void fraction and bubble diameter. FuzDec was applied to natural circulation instability images which were experimentally acquired. Image acquisition was done at the Natural Circulation Circuit (CCN) of the Instituto de Pesquisas Energéticas e Nucleares (IPEN) in Brazil. This facility is all made up with glass tubes allowing easy visualization and imaging of one-phase and two-phase flow patterns during natural circulation cycles under low pressures. Results confirm that the proposed detector can improve contour identification when compared to classical contour detector algorithms, without using smoothing algorithms or human intervention.

Este trabalho apresenta duas metodologias baseadas em lógica fuzzy para automatizar o diagnóstico de defeito em equipamentos mecânicos, além de fazer uma comparação de seu desempenho utilizando um caso experimental. As duas metodologias estudadas são: o sistema de inferência fuzzy e o algoritmo baseado em Fuzzy C-Means. O alarme estatístico é uma metodologia existente atualmente na indústria com este objetivo e que será utilizado neste trabalho para comparação de desempenho. Para realizar os testes, foram desenvolvidos programas que permitiram criar alarmes e sistemas fuzzy utilizando um banco de dados experimental. De modo diferente ao que são feitos normalmente, os sistemas fuzzy de diagnóstico testados neste trabalho foram construídos automaticamente utilizando informações do banco de dados experimentais composto por sinais de vibração, que representam a condição normal e diversos tipos de defeitos em mancais de rolamentos. Os parâmetros escalares característicos necessários para a entrada nos sistemas fuzzy foram obtidos através do processamento dos sinais de vibração de mancais de rolamentos. Nas análises realizadas neste trabalho, foi estudada a influência de diversos características de criação do sistema fuzzy. Como exemplo, pode-se citar como principal influência, a complexidade do banco de dados a ser analisado pelo sistema fuzzy. Por fim, além de apresentar uma comparação de performance entre as metodologias fuzzy apresentadas no trabalho, com o alarme estatístico, são discutidas as características de cada uma destas metodologias. Destacam-se como principais contribuições deste trabalho, a obtenção de uma metodologia utilizada para criar de maneira automática o sistema de inferência fuzzy e as modificações realizadas no algoritmo Fuzzy C-Means para aperfeiçoar o desempenho em classificação de defeitos. / This works describes two proposed methodologies for the automatic diagnoses in mechanical equipment: the fuzzy system inference and a Fuzzy C-Means based algorithm. Their performances are evaluated in an experimental case and, afterwards, also compared by the statistical alarm, a diagnostic methodology very used in industries at present. In order to do the tests, a developed computer algorithm allowed creating alarms and fuzzy systems by the use of an experimental database. These tested diagnostic systems were automatically built using information from the mentioned database that was composed by samples of vibration signals, representing several types of rolling bearing defects and the bearing normal condition. The fuzzy systems input scalar parameters were obtained by signal processing. The influence of some of the building fuzzy systems parameters in the system performance was also studied, which allow establishing, for example, that the database complexity is an important factor in the fuzzy system performance. Finally, this work discusses the main characteristics of each one of the described methodologies. The most important contribution of this work is the proposition of a methodology for creating fuzzy system automatically as well as the analysis of the fuzzy C-Means as a tool for system diagnoses.

Este trabalho aborda o problema de modelagem de séries de vazões afluentes aos aproveitamentos hidrelétricos. A previsão de vazão natural fluvial é realizada semanalmente para 158 usinas hidrelétricas do Sistema Interligado Nacional (SIN), pois trata-se de insumo fundamental para o planejamento e operação do sistema elétrico brasileiro. Diversos modelos são utilizados na determinação destas previsões, entre os quais podem ser citados os modelos físicos, os estatísticos e aqueles que aplicam sistemas inteligentes. Apesar de contínuos aprimoramentos terem sido incorporados ao processo de previsão de vazão, existem alguns aproveitamentos hidrelétricos para os quais os resultados de estimação têm apresentado grandes desvios. Neste contexto, com a motivação de se obter uma resposta acurada, investigam-se os sistemas fuzzy como modelos concorrentes aplicados à previsão de vazões semanais. O objetivo do trabalho é reduzir os erros de estimação para uma usina piloto, incorporando à previsão de vazão os dados de precipitação. Para a construção da série histórica de precipitação média da bacia hidrográfica, fez-se uma exaustiva pesquisa por estações pluviométricas, seguida por tratamento de dados de medição e método de interpolação. Ao final do trabalho, é apresentada uma análise comparativa entre os resultados obtidos com o Modelo Autorregressivo Periódico (PAR) e o sistema de inferência fuzzy. Com base no desempenho observado, superior ao modelo autorregressivo, comprova-se a adequação do modelo proposto para a modelagem do processo hidrológico. / This work addresses the modelling problem of hydropower plants reservoir streamflow series. The natural streamflow forecasting for 157 hydroelectric power plants of the National Interconnected System - NIS is updated on a weekly basis, which is an essential input for the planning and operation of the Brazilian Electric Power System. Several models are used to determine this prediction, such as physicals, statisticals and the ones that use intelligent systems. Despite the improvements to natural streamflow forecasting, substantial deviation has been found for the expected results of some hydropower plants. Highlighted the importance of this variable, fuzzy systems applied to weekly streamflows forecasts will be investigated as alternative models, in order to obtain better results. The purpose of this work is to reduce the estimation errors for a pilot hydropower plant, incorporating precipitation data into the forecast. Therefore, an exhaustive research to acquire data from hydrometeorological stations was conducted. After being treated, a variable selection method was applied to the data, defining the most relevant input variables for the prediction model. At the end, a comparative analysis shows that the fuzzy model presents a better performance than the periodic autoregressive model used by ONS to plan the operation of the electric power system.

Este trabalho aborda o problema de modelagem de séries de vazões afluentes aos aproveitamentos hidrelétricos. A previsão de vazão natural fluvial é realizada semanalmente para 158 usinas hidrelétricas do Sistema Interligado Nacional (SIN), pois trata-se de insumo fundamental para o planejamento e operação do sistema elétrico brasileiro. Diversos modelos são utilizados na determinação destas previsões, entre os quais podem ser citados os modelos físicos, os estatísticos e aqueles que aplicam sistemas inteligentes. Apesar de contínuos aprimoramentos terem sido incorporados ao processo de previsão de vazão, existem alguns aproveitamentos hidrelétricos para os quais os resultados de estimação têm apresentado grandes desvios. Neste contexto, com a motivação de se obter uma resposta acurada, investigam-se os sistemas fuzzy como modelos concorrentes aplicados à previsão de vazões semanais. O objetivo do trabalho é reduzir os erros de estimação para uma usina piloto, incorporando à previsão de vazão os dados de precipitação. Para a construção da série histórica de precipitação média da bacia hidrográfica, fez-se uma exaustiva pesquisa por estações pluviométricas, seguida por tratamento de dados de medição e método de interpolação. Ao final do trabalho, é apresentada uma análise comparativa entre os resultados obtidos com o Modelo Autorregressivo Periódico (PAR) e o sistema de inferência fuzzy. Com base no desempenho observado, superior ao modelo autorregressivo, comprova-se a adequação do modelo proposto para a modelagem do processo hidrológico. / This work addresses the modelling problem of hydropower plants reservoir streamflow series. The natural streamflow forecasting for 157 hydroelectric power plants of the National Interconnected System - NIS is updated on a weekly basis, which is an essential input for the planning and operation of the Brazilian Electric Power System. Several models are used to determine this prediction, such as physicals, statisticals and the ones that use intelligent systems. Despite the improvements to natural streamflow forecasting, substantial deviation has been found for the expected results of some hydropower plants. Highlighted the importance of this variable, fuzzy systems applied to weekly streamflows forecasts will be investigated as alternative models, in order to obtain better results. The purpose of this work is to reduce the estimation errors for a pilot hydropower plant, incorporating precipitation data into the forecast. Therefore, an exhaustive research to acquire data from hydrometeorological stations was conducted. After being treated, a variable selection method was applied to the data, defining the most relevant input variables for the prediction model. At the end, a comparative analysis shows that the fuzzy model presents a better performance than the periodic autoregressive model used by ONS to plan the operation of the electric power system.

Submitted by Edisangela Bastos (edisangela@ufpa.br) on 2011-11-05T18:15:18Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23631 bytes, checksum: 0ebfb63a28ea1d6f51b802c66ebf651c (MD5) Dis_Benevaldo_Gonçalves_2010_PPGEE.pdf: 2368248 bytes, checksum: 969852b36f83b8f8b756d016862a55b2 (MD5) / Made available in DSpace on 2011-11-05T18:15:18Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23631 bytes, checksum: 0ebfb63a28ea1d6f51b802c66ebf651c (MD5) Dis_Benevaldo_Gonçalves_2010_PPGEE.pdf: 2368248 bytes, checksum: 969852b36f83b8f8b756d016862a55b2 (MD5) Previous issue date: 2010 / Este trabalho ressalta a importância de monitorar e diagnosticar a qualidade de energia elétrica sob a ótica das distorções harmônicas presente nas instalações elétricas em sistema trifásico de baixa tensão através de uma proposta metodológica para analisar e diagnosticar o nível dos distúrbios harmônico avaliando o indicador total de distorção harmônica (THD), apoiado por um sistema especialista baseado em um sistema de inferência Fuzzy. / This work emphasizes the importance of monitoring and diagnosing the quality of electric power from the viewpoint of harmonic distortion present in the electrical installation in low voltage three-phase system using a methodology to analyze and diagnose the level of harmonic disturbances evaluating the overall indicator of distortion Harmonic (THD), supported by an expert system based on a Fuzzy inference system. / ITEGAM - Instituto de Tecnologia e Educação Galileo da Amazônia