Esta dissertação tem como finalidade analisar a implantação de sistemas APS em empresas sob a perspectiva de redes de inovação auto-organizadas. Considera-se que a implantação do sistema APS representa uma inovação organizacional para a área de planejamento e controle da produção da empresa adquirente do software, pois comparado aos sistemas de planejamento e controle da produção predecessores, supre deficiências referentes às limitações de capacidade da empresa, flexibilidade na geração de estratégias de produção, disponibilização de prazos de entrega mais curtos e maior apoio aos processos de decisão. Considera-se também que o processo de implantação pode ser analisado sob a perspectiva de uma rede auto-organizada, formada pela empresa adquirente, implantadora e desenvolvedora do software, o que permite identificar os nós (empresas), ligações (relacionamentos), posições (atividades das empresas), fluxos tangíveis (recursos físicos) e fluxos intangíveis (troca de conhecimento e informações). A metodologia de pesquisa utilizada compreende um estudo bibliográfico para o embasamento teórico da temática proposta e de sete estudos de caso para a coleta de dados em campo. A análise e discussão do cruzamento entre as evidências teóricas e práticas visa identificar e sistematizar elementos para disponibilizar um modelo de referência para a implantação de sistemas APS. O desenvolvimento do modelo de referência foi orientado pela metodologia Enterprise Knowledge Development (EKD), e o mesmo foi avaliado por profissionais de empresas implantadoras e pesquisadores acadêmicos, a fim de verificar sua consistência e identificar possíveis melhorias. / This dissertation aims to analyze the APS systems implementation in companies under the selforganizing innovation networks perspective. It is considered that the APS systems implementation represents an organizational innovation in the area of production planning and control of the software\'s acquiring company, because compared to the predecessors production planning and control systems, supplies deficiencies relating to capacity constraints of the company, flexibility in the generation of production strategies and greater support to decisionmaking. It is also considered that the implementation process can be analyzed under the perspective of a self-organized network formed by the acquirer, implanter and developer companies of the software, which allows us to identify the nodes (companies), links (relationships), positions (activities of companies), tangible flows (physical resources) and intangible flows (exchange of knowledge and information). The research methodology used comprises a bibliographical study to the theoretical background of the proposed theme and seven case studies to data collection in the field. The analysis and discussion of the intersection between theoretical and practical evidences aims to identify and systematize elements for provide a reference model for the APS systems implementation. The development of the reference model was guided by the Enterprise Knowledge Development (EKD) methodology, and the model was assessed by implementing companies professionals and academic researchers in order to check its consistency and identify possible improvements.

nÃo hà / A Rede Auto-OrganizÃvel de Kohonen (Self-Organizing Map - SOM), por empregar um algoritmo de aprendizado nÃo supervisionado, vem sendo tradicionalmente aplicada na Ãrea de processamento de sinais em tarefas de quantizaÃÃo vetorial, enquanto que redes MLP (Multi-layer Perceptron) e RBF (Radial Basis Function) dominam as aplicaÃÃes que exigem a aproximaÃÃo de mapeamentos entrada-saÃda. Este tipo de aplicaÃÃo à comumente encontrada em tarefas de filtragem adaptativa que podem ser formatadas segundo a Ãtica da modelagem direta e inversa de sistemas, tais como identificaÃÃo equalizaÃÃo de canais de comunicaÃÃo. Nesta dissertaÃÃo, a gama de aplicaÃÃes da rede SOM à estendida atravÃs da proposiÃÃo de filtros adaptativos neurais baseados nesta rede, mostrando que os mesmos sÃo alternativas viÃveis aos filtros nÃo-lineares baseados nas redes MLP e RBF. Isto torna-se possÃvel graÃas ao uso de uma tÃcnica recentemente proposta, Quantized Temporal Associative Memory - VQTAM), que basicamente usa a filosofia de chamada MemÃria Associativa Temporal por QuantizaÃÃo Vetorial (Vector )treinamento da rede SOM para realizar a quantizaÃÃo vetorial simultÃnea dos espaÃos de entrada e de saÃda relativos ao problema de filtragem analisado. A partir da tÃcnica VQTAM, sÃo propostos trÃs arquiteturas de filtros adaptativos baseadas na rede SOM, cujos desempenhos foram avaliados em tarefas de identificaÃÃo e equalizaÃÃo de canais nÃolineares. O canal usado nas simulaÃÃes foi modelado como um processo auto-regressivo de Gauss-Markov de primeira ordem, contaminado com ruÃdo branco gaussiano e dotado de nÃo-linearidade do tipo saturaÃÃo (sigmoidal). Os resultados obtidos mostram que filtros adaptativos baseados na rede SOM tÃm desempenho equivalente ou superior aos tradicionais filtros transversais lineares e aos filtros nÃo-lineares baseados na rede MLP.

Cada vez mais, na conjuntura das grandes tomadas de decisões, a análise de dados massivamente armazenados se torna uma necessidade das mais variadas áreas de conhecimento. A análise de dados envolve a realização de diferentes tarefas, que podem ser realizadas por diferentes técnicas e estratégias como análise de agrupamento de dados. Esta pesquisa enfatiza a realização da tarefa de análise de agrupamento de dados (Data Clustering) usando SOM (Self-Organizing Maps) como principal artefato. SOM é uma rede neural artificial baseada em aprendizado competitivo e não-supervisionado, o que significa que o treinamento é inteiramente guiado pelos dados e que os neurônios do mapa competem entre si. Essa rede neural possui a habilidade de formar mapeamentos que quantizam os dados, preservando a sua topologia. Este trabalho introduz uma nova metodologia de análise de agrupamentos a partir de SOM, que considera o mapa topológico gerado por ele e a topologia dos dados no processo de agrupamento. Uma análise experimental e comparativa é apresentada, evidenciando a potencialidade da proposta, destacando, por fim, as principais contribuições do trabalho. / More than ever, in environment of large decision making, the analysis of data stored massively becomes a real need in almost all knowledge areas. The data analyzing process covers the performing of different tasks that can be executed for different techniques and strategies as the data clustering analysis. This research is focused on the analysis task of data groups, called Data Clustering using Self Organizing Maps (SOM) as principal artifact. SOM is an artificial neural network based on competitive and unsupervised learning, what means that its training is entirely driven by the data, such the neurons of the map compete themselves for doing it. This neural network has the ability to build the mapping task that quantifies the source data, but preserving the topology. This work introduces a new clustering analysis methodology based on SOM, considering the topological map produced by it and also the topology of the data obtained in the clustering process. The experimental and comparative analysis are also presented to demonstrate the potential of the proposal, highlighting at the end the mainly contributions of the work.

Submitted by Sandro Camargo (sandro.camargo@unipampa.edu.br) on 2015-05-09T18:11:33Z No. of bitstreams: 1 107110004.pdf: 2957226 bytes, checksum: b15ec66f6abfaa78dc10c29127881a4b (MD5) / Made available in DSpace on 2015-05-09T18:11:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1 107110004.pdf: 2957226 bytes, checksum: b15ec66f6abfaa78dc10c29127881a4b (MD5) Previous issue date: 2012-06-29 / A previsão de carga é uma atividade de grande importância no Setor Elétrico, tendo em vista que a maioria dos estudos de planejamento e operação dos sistemas elétricos necessita de uma boa estimativa da carga a ser atendida. Na literatura encontram-se diversas metodologias para projeção de carga elétrica nos distintos horizontes de planejamento, porém limitadas a sistemas elétricos de médio e grande porte e poucas são as propostas de projeção de demanda no horizonte de curtíssimo prazo, principalmente para pequenas empresas do Setor Elétrico. O objetivo deste trabalho é apresentar uma metodologia inovadora de previsão de carga, a curtíssimo prazo, que considere as influências das condições climáticas e que possa auxiliar na programação do regime de operação de uma Pequena Central Hidrelétrica (PCH), principalmente em épocas de estiagem, quando a disponibilidade de água é restrita. A metodologia proposta envolve a criação de um modelo probabilístico discreto (cadeia de Markov) a partir da classificação dos dados históricos em um Mapa Auto-Organizável (SOM). Assim, é possível se estimar a probabilidade de um determinado nível de demanda acontecer dada uma condição climática atual, bem como o número de intervalos de tempo (horas) até que isso aconteça. Com estas informações é possível elaborar a melhor agenda de funcionamento da PCH de forma que a mesma esteja em funcionamento nos momentos em que a demanda atingir os valores máximos. O método proposto apresenta como diferencial em relação aos demais métodos existentes o fato de considerar a influência das variáveis climáticas (temperatura, umidade relativa do ar e velocidade do vento) para a previsão de demanda de energia elétrica no curtíssimo prazo, além de que os valores de entrada de demanda de energia e das variáveis climáticas (temperatura e umidade relativa do ar) são obtidos em tempo real, através de um sistema SCADA. Esta metodologia foi aplicada utilizando-se os dados reais de uma pequena concessionária de distribuição de energia elétrica do Rio Grande do Sul, mostrando resultados satisfatórios, suficientes para permitir a sua aplicação prática. / The electrical charge forecast is an activity of great importance in the Electricity Sector, considering that most studies of electrical systems planning and operation require a good estimative of the charge to be fulfilled. In books, there are various methodologies to have the electrical charge projection in different planning horizons, but limited to medium and large electrical systems. Furthermore, there are only a few demand projection proposals in the very short-term horizon, especially for small Electricity Sector companies. The aim of this paper is to present an innovative methodology in order to have the charge forecast, in a very short-term, which considers the climatic conditions influence and is able to assist the operation system programming of a Small Hydroelectric Power Plant, particularly in times of drought when water availability is restricted. The proposed methodology involves creating a discrete probabilistic pattern (Markov chain) from the historical data classification in a Self-Organizing Map (SOM). It is therefore possible to estimate the probability of reaching a certain demand level, taking the current climatic condition, as well as the periods of time (hours) until it happens. With this information it is possible to develop the best plant operation schedule so that it operates when the demand reaches its maximum numbers. The proposed method presents as differentials upon the other existing methods, the fact of considering the climatic variables influence (temperature, air humidity and wind speed) to forecast electricity demand in the very short-term, as well as the energy demand input values and climate variables obtainment (temperature and air humidity) in real time via a SCADA system. This methodology was applied using real data from a small electricity distribution plant in Rio Grande do Sul, showing satisfactory results, enough to allow their practical application.

Submitted by Sandro Camargo (sandro.camargo@unipampa.edu.br) on 2015-05-09T19:03:09Z No. of bitstreams: 1 107110001.pdf: 3453553 bytes, checksum: fb266cf11dce80833ef41b2adb20cd21 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-05-09T19:03:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 107110001.pdf: 3453553 bytes, checksum: fb266cf11dce80833ef41b2adb20cd21 (MD5) Previous issue date: 2012-10-19 / As distribuidoras de energia elétrica devem estar preparadas para restabelecer o fornecimento de forma ágil, sempre respeitando os critérios de segurança e os índices de continuidade e qualidade compatíveis com o estabelecido na legislação vigente. A possibilidade de localizar defeitos remotamente acelera o processo de restabelecimento. Apesar dos próprios relés e religadores microprocessados fornecerem uma indicação com base na impedância de curto-circuito, ela não é precisa para sistemas de distribuição, uma vez que as redes apresentam várias bifurcações (ramais) protegidas por elementos fusíveis e diferentes bitolas de condutores. Entretanto, atualmente há vários métodos como revelam as pesquisas, que tentam estabelecer maior precisão dos dados e resultados ali envolvidos, buscando criar uma inovação e satisfação às empresas do setor elétrico. Assim, a proposta deste projeto é desenvolver uma metodologia diferencial para localização de faltas em redes de distribuição a partir de estudos da rede combinados com a monitoração remota de dispositivos de proteção (relés e religadores microprocessados). Estas variáveis de entrada: corrente de carga (corrente pré-falta), corrente de curto-circuito, corrente pós-falta; serão obtidas em tempo real pelo SCADA no momento da ocorrência de uma falta na rede. As medidas obtidas serão comparadas e classificadas por Mapas Auto-Organizáveis ou SOM (Self-Organizing Map) de acordo com os padrões de dados simulados pelos estudos da rede. A partir do método proposto será possível estimar o local do defeito ocorrido na rede elétrica por meio do mapa que melhor se identifica com os dados medidos. Essa pesquisa foi aplicada no estudo de caso de uma concessionária da região central gaúcha, a qual alcançou resultados bastante satisfatórios, obtidos a partir de dados reais. / The power utilities must be prepared to restore the supply in an agile way constantly respecting the safety criteria and indexes of continuity and quality consistent with the current legislation. The ability to remotely locate defects accelerates this healing process. Despite own microprocessor relays and reclosers provide an indication based on the short circuit impedance, it is not applicable to distribution systems, since the networks present various bifurcations (branch lines) protected by fuse elements and different wire gauges. However, today there are several methods such as surveys show, trying to establish more precisely the data and results here involved, seeking to create an innovation and satisfaction to the electric companies. Thus, the aim of this project is to develop a methodology for distinct fault location in distribution feeders. It will combine network studies with remote monitoring of protective devices (microprocessor relays and reclosers). These input variables: load current (pre-fault current), short circuit current, post-fault current; will be obtained in real time by SCADA when a fault occurs in the network. These measures will be compared and ranked by Self- Organizing Maps (SOM) according to the patterns obtained by simulation studies of the network. With this method, it will be possible to assess the location of the defect occurring in the power grid, identifying the best map that resembles with the measured data. This research was applied in a power utility in the South of Brazil as case study, which achieved satisfactory results obtained from real data.

Um dos principais problemas relacionados ao transporte e manipulação de fluidos multifásicos refere-se a existência de regimes de escoamento e sua forte influência sobre importantes parâmetros de operação. Um bom exemplo disto ocorre em reatores químicos gás-líquido no qual máximos coeficientes de reação podem ser alcançados mantendo-se um escoamento a bolhas disperso, maximizando a área interfacial total. Assim, a habilidade de identificar automaticamente regimes de escoamento é de importância crucial, especialmente para operação adequada de sistemas multifásicos. Este trabalho se constituirá no desenvolvimento e implementação de uma rede neural auto-organizativa especializada ao problema de identificação de regimes de escoamento bifásico ar-água em tubo horizontal. Os regimes reconhecidos em tubo horizontal são seis: estratificado liso, estratificado ondulado, estratificado rugoso, intermitente, bolhas e anular. Para tanto, pretende-se tomar como ponto de partida as medidas capacitivas, variação de pressão da tubulação e medida de pressão \"flutuante\" como padrões associativos a serem armazenados na rede neural. Posteriormente, a fase de treinamento da rede neural consistirá em identificar os coeficientes sinápticos apropriados, a partir de um conjunto representativo de ensaios. Nesse trabalho optou-se por uma arquitetura com 10 neurônios na camada de entrada, portanto uma quantidade maior do que o número de regimes que se deseja identificar. O objetivo é ver se a rede neural consegue encontrar de forma autônoma os seis regimes já conhecidos, mesmo tendo 10 neurônios na grade. Isso demonstra a habilidade da rede neural auto-organizativa em identificar regimes de escoamento mesmo em situações onde não há conhecimento prévio dos mesmos. Serão feitas simulações para verificar o desempenho da rede neural a partir de dados experimentais coletados no oleoduto piloto do Núcleo de Engenharia Térmica e Fluidos da Escola de Engenharia de São Carlos. / One of the main problems related to the transport and manipulation of multiphase flow is the existence of flow regimes and its strong influence on important parameters of operation. As an example of it occurs in gas-liquid chemical reactor in which maximum coefficients of reaction can be reached by keeping a maximal flow bubbly dispersed into a total interfacial area. Thus, the ability to identify flow regimes automatically is very important, specially in order to obtain a properly operation of multiphase systems. This work consists in the development and implementation of a self-organizing neural networks specially for the problem of identification of regimes of two-phase flow air-water in horizontal pipe. The regimes recognized in horizontal pipe are six: estratified smooth, estratified wavy, estratified rugged, intermittent, bubbly and annular. The capacitive measures, variation of pressure of the piping and measure of flutuante pressure were considered as a starting point to be stored as associative standards in the neural networks. After, the phase of training of the neural networks consisted of an appropriate identification for the sinaptic coefficients from a representative set of tests. An architectural input-layer of 10 neurons was opted. Therefore a bigger amount of regimes than the ones usually required. The objective is to see if the neural network is able to find independently the six regimes already known, even having 10 neurons in the grid. This demonstrates the ability of the self-organizing maps neural network in identifying flow regimes in situations where one does not have previous knowledge of them. Simulations will be made to verify the performance of the neural network from experimental data collected in the pilot pipe-line of the Nucleus of Thermal Engineering and Fluids of the School of Engineering of São Carlos.

Com base na investigação prática \"INCUBADORA\", que ocorreu concomitantemente ao estudo teórico, esta dissertação tem o objetivo de confrontar teatro com games, usando como referência o jogo de simulação The Sims. O foco do experimento foi estudar a apropriação dos mecanismos de jogabilidade na dramaturgia, na encenação e na atuação. Esse procedimento se deu por meio de um software especialmente desenvolvido, que permitiu aos espectadores - usando seus próprios aparelhos celulares - interagir com o jogo cênico, o que foi denominado interfaceamento da cena. Esta proposta teve por objetivo perturbar o espaço do \"espectadorcontemplador\" e testar a possibilidade de um \"espectador-interator\". A fim de refletir a respeito do teatro no contexto cultural de mídias digitais, são propostos, então, os conceitos de \"drama gamificado\" e \"espetáculo-game\". / Based on the practice research \"INCUBADORA\", which occurred concomitantly with the theoretical study, this thesis aims to confront theater with games, using the simulation game The Sims as reference. The focus was to study the mechanisms of appropriation of gameplay by dramaturgy, staging and performance. This procedure was done through a specially developed software that allowed viewers to interact with the scenic game using their own mobile phones. This procedure was called interfacing scene. This proposal aimed to disrupt the space of \"spectator-beholder\" and test the possibility of a \"spectator-interactor\". In order to rethink the theater in the cultural context of digital media, it is proposed the concepts of \" gamificated drama\" and \"gamespetacle\".

Cette thèse s'inscrit dans le cadre de la classification automatique de données symboliques par des méthodes géométriques bio-inspirées, plus spécifiquement par les cartes auto-organisatrices. Nous mettons en place plusieurs algorithmes d'apprentissage des cartes auto-organisatrices pour classifier des données symboliques mixtes ainsi que des données de type intervalle et des données discrétisées. Plusieurs jeux de données symboliques simulées et réelles, dont deux construits dans le cadre de cette thèse, sont utilisés pour tester les méthodes proposées. En plus, nous proposons une carte auto-organisatrice pour les données discrétisées (binned data) dans le but d'accélérer l'apprentissage des cartes classiques et nous appliquons la méthode proposée à la segmentation d'images. / This thesis concerns the clustering of symbolic data with bio-inspired geometric methods, more specifically with Self-Organizing Maps. We set up several learning algorithms for the self-organizing maps in order to cluster mixed-feature symbolic data as well as interval-valued data and binned data. Several simulated and real symbolic data sets, including two sets built as part of this thesis, are used to test the proposed methods. In addition, we propose a self-organizing map for binned data in order to accelerate the learning of standard maps, and we use the proposed method for image segmentation.

Esta dissertação tem como finalidade analisar a implantação de sistemas APS em empresas sob a perspectiva de redes de inovação auto-organizadas. Considera-se que a implantação do sistema APS representa uma inovação organizacional para a área de planejamento e controle da produção da empresa adquirente do software, pois comparado aos sistemas de planejamento e controle da produção predecessores, supre deficiências referentes às limitações de capacidade da empresa, flexibilidade na geração de estratégias de produção, disponibilização de prazos de entrega mais curtos e maior apoio aos processos de decisão. Considera-se também que o processo de implantação pode ser analisado sob a perspectiva de uma rede auto-organizada, formada pela empresa adquirente, implantadora e desenvolvedora do software, o que permite identificar os nós (empresas), ligações (relacionamentos), posições (atividades das empresas), fluxos tangíveis (recursos físicos) e fluxos intangíveis (troca de conhecimento e informações). A metodologia de pesquisa utilizada compreende um estudo bibliográfico para o embasamento teórico da temática proposta e de sete estudos de caso para a coleta de dados em campo. A análise e discussão do cruzamento entre as evidências teóricas e práticas visa identificar e sistematizar elementos para disponibilizar um modelo de referência para a implantação de sistemas APS. O desenvolvimento do modelo de referência foi orientado pela metodologia Enterprise Knowledge Development (EKD), e o mesmo foi avaliado por profissionais de empresas implantadoras e pesquisadores acadêmicos, a fim de verificar sua consistência e identificar possíveis melhorias. / This dissertation aims to analyze the APS systems implementation in companies under the selforganizing innovation networks perspective. It is considered that the APS systems implementation represents an organizational innovation in the area of production planning and control of the software\'s acquiring company, because compared to the predecessors production planning and control systems, supplies deficiencies relating to capacity constraints of the company, flexibility in the generation of production strategies and greater support to decisionmaking. It is also considered that the implementation process can be analyzed under the perspective of a self-organized network formed by the acquirer, implanter and developer companies of the software, which allows us to identify the nodes (companies), links (relationships), positions (activities of companies), tangible flows (physical resources) and intangible flows (exchange of knowledge and information). The research methodology used comprises a bibliographical study to the theoretical background of the proposed theme and seven case studies to data collection in the field. The analysis and discussion of the intersection between theoretical and practical evidences aims to identify and systematize elements for provide a reference model for the APS systems implementation. The development of the reference model was guided by the Enterprise Knowledge Development (EKD) methodology, and the model was assessed by implementing companies professionals and academic researchers in order to check its consistency and identify possible improvements.

L'activité neuronale est souvent considérée en neuroscience cognitive par la réponse évoquée mais l'essentiel de l'énergie consommée par le cerveau permet d'entretenir les dynamiques spontanées des réseaux corticaux. L'utilisation combinée d'algorithmes de classification (K means, arbre hirarchique, SOM) sur des enregistrements intracellulaires du cortex visuel primaire du chat nous permet de définir des classes de dynamiques neuronales et de les comparer l'activité évoquée par un stimulus visuel. Ces dynamiques peuvent être étudiées sur des systèmes simplifiés (FitzHugh-Nagumo, systèmes dynamiques hybrides, Wilson-Cowan) dont nous présentons l'analyse. Enfin, par des simulations de réseaux composés de colonnes de neurones, un modèle du cortex visuel primaire nous permet d'étudier les dynamiques spontanées et leur effet sur la réponse à un stimulus. Après une période d'apprentissage pendant laquelle des stimuli visuels sont presentés, des vagues de dépolarisation se propagent dans le réseau. L'étude des correlations dans ce réseau montre que les dynamiques spontanées reflètent les propriétés fonctionnelles acquises au cours de l'apprentissage.