Aprendizagem de máquina aplicada a áreas da Engenharia de Produção : uma revisão sistemática de literatura

Abstract

Resumo: A engenharia de produção é uma área que utiliza tendências tecnológicas como recursos para a resolução de problemas relacionados à máquinas, materiais, mão de obra e energia. Paralelo a isso, a aprendizagem de máquina constitui um conjunto de métodos computacionais que têm sido amplamente utilizados em diversas áreas para análise de tendências, previsões e outros problemas. Dado isso, este trabalho objetivou identificar qual é a relação entre esses dois temas, a partir da análise de quais técnicas de aprendizagem de máquina têm sido mais utilizadas no campo da engenharia de produção na atualidade, pela revisão sistemática de literatura. Os resultados obtidos apontam as técnicas de redes neurais, árvores de decisão, deep learning, florestas aleatórias e support vector machine como as que aparecem com maior frequência nos artigos encontrados, tendo uma ampla utilização nos últimos dois anos. Além disso, as subáreas Engenharia de Operações e Processos da Produção, Educação em Engenharia de Produção e Engenharia de Qualidade apresentaram maior presença entre as demais de engenharia de produção nos artigos