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[pt] MINERANDO O PROCESSO DE UM COQUEAMENTO RETARDADO ATRAVÉS DE AGRUPAMENTO DE ESTADOS / [en] MINING THE PROCESS OF A DELAYED COKER USING CLUSTERED STATES

[pt] Procedimentos e processos são essenciais para garantir a qualidade de
qualquer operação. Porém, o processo realizado na prática nem sempre está
de acordo com o processo idealizado. Além disso, uma análise mais refinada
de gargalos e inconsistências só é possível a partir do registro de eventos do
processo (log). Mineração de processos (process mining) é uma área que reúne
um conjunto de métodos para reconstruir, monitorar e aprimorar um processo a
partir de seu registro de eventos. Mas, ao aplicar as soluções já existentes no log
de uma unidade de coqueamento retardado, os resultados foram insatisfatórios.
O núcleo do problema está na forma como o log está estruturado, carecendo
de uma identificação de casos, essencial para a mineração do processo. Para
contornar esse problema, aplicamos agrupamento hierárquico aglomerativo no
log, separando as válvulas em grupos que exercem uma função na operação.
Desenvolvemos uma ferramenta (PLANTSTATE) para avaliar a qualidade desses
grupos no contexto da planta e ajustar conforme a necessidade do domínio.
Identificando os momentos de ativação desses grupos no log chegamos a uma
estrutura de sequência e paralelismo entre os grupos. Finalmente, propomos
um modelo capaz de representar as relações entre os grupos, resultando em
um processo que representa a operações em uma unidade de coqueamento
retardado. / [en] Procedures and processes are essential to guarantee the quality of any
operation. However, processes carried out in the real world are not always in
accordance with the imagined process. Furthermore, a more refined analysis
of obstacles and inconsistencies is only possible from the process events record
(log). Process mining is an area that brings together a set of methods to
rebuild, monitor and improve processes from their log. Nevertheless, when
applying existing solutions to the log of a delayed coker unit, the results
were unsatisfactory. The core of the problem is how the log is structured,
lacking a case identification, essential for process mining. To deal with this
issue, we apply agglomerative hierarchical clustering in the log, separating
the valves into groups that perform a task in an operation. We developed a
tool (PLANTSTATE) to assess the quality of these groups in the context of
the plant and to adjust in accord to the needs of the domain. By identifying
the moments of activation of these groups in the log we arrive at a structure
of sequence and parallelism between the groups. Finally, we propose a model
capable of representing the relationships between groups, resulting in a process
that represents the operations in a delayed coker unit.

Identiferoai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:56159
Date25 November 2021
CreatorsRAFAEL AUGUSTO GASETA FRANCA
ContributorsHELIO CORTES VIEIRA LOPES
PublisherMAXWELL
Source SetsPUC Rio
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
TypeTEXTO

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