Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica, Florianópolis, 2016. / Made available in DSpace on 2016-09-20T05:01:17Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2016 / Abstract: In order to maintain its market share in current competitive scenario, every design organization should enhance its creativity skills, the basis to innovate and develop adequate solutions to changing costumers' needs. A great expertise is required to reach such creativity level, a skill currently dependent on human capability. As such knowledge is subjected to availability, the development of a computational system with the capacity of selecting appropriately creativity techniques becomes relevant, emulating decision-making ability. This work aims to elucidate development cycles and implemented metrics of a knowledge-based system (KBS) for asserting creativity techniques from various study fields, converging knowledge from Mechanical Engineering, Design Methodology, User-Centered Design, Artificial Intelligence and Knowledge Engineering. The presented prototype is showcased chronologically in three incremental development cycles, each progressing on aspects previously unfulfilled. First cycle presents the structure and initial implementation, as well as the main inference logic. Second approaches enhancements and enlargement of the developing system. Third focuses on validation advices and interface improvement. To assert appropriately creativity techniques, the KBS prototype requires a logic connection between factors that lead to the choice and the actual tool selection, i.e. the system output results. Such chaining was structured in a double inference process using categorization, which describes the entry scenario in terms of five categories and matches the identified values of each category with available creativity techniques. In its current version, the prototype selects among 24 creativity support techniques in a combination of more than 500 design scenarios. The outputs include explanations on the used inference process, learnings on how to use each tool, overall information and examples.<br> / Para manter a parcela de mercado no cenário competitivo atual, toda organização deve melhorar suas habilidades criativas, que são a base para inovação e desenvolvimento de soluções adequadas para consumidores com necessidades em constante mudança. Uma grande expertise é necessária para alcançar tais níveis de criatividade, uma capacidade ainda dependente da capacidade humana. Sendo este conhecimento ainda sujeito à disponibilidade, o desenvolvimento de um sistema computacional com a capacidade de selecionar técnicas de criatividade se torna relevante, emulando a habilidade humana de tomada de decisão. Este trabalho visa elucidar os ciclos de desenvolvimento e as métricas de implementação de um sistema baseado em conhecimento para selecionar técnicas de criatividade de diversas áreas de conhecimento, convergindo conhecimentos de Engenharia Mecânica, Metodologia de Projeto, Design Centrado no Usuário, Inteligência Artificial e Engenharia do Conhecimento. O protótipo apresentado é relatado cronologicamente em três ciclos incrementais de desenvolvimento. Primeiro ciclo expõe a estrutura e implementação inicial, bem como a lógica de inferência principal. O segundo aborda melhorias e expansões do sistema em desenvolvimento. O terceiro foca nas recomendações de validação e melhoras de interface. Para selecionar adequadamente as técnicas de criatividade, o protótipo requer uma conexão lógica entre fatores de projeto e a seleção efetiva de uma ferramenta, i.e. as saídas do sistema. Este encadeamento foi estruturado através de um processo de dupla inferência usando categorização, o qual descreve o cenário de entrada em termos de cinco categorias e combina os valores identificados para cada categoria com as técnicas de criatividade. Na versão atual, o protótipo contém 24 ferramentas de suporte à criatividade, contando com mais de 500 combinações de cenários de projeto. As saídas incluem explicações quanto ao processo de inferência, aprendizados em como usar cada técnica, informações gerais e exemplos.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsc.br:123456789/168190 |
| Date | January 2016 |
| Creators | Botega, Luiz Fernando de Carvalho |
| Contributors | Universidade Federal de Santa Catarina, Silva, Jonny Carlos da |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | English |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | 215 p.| il., grafs. |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFSC, instname:Universidade Federal de Santa Catarina, instacron:UFSC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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