Orientador : Celso Kazuyuki Morooka

Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecanica

Resumo: A elaboração e atualização de documentos técnicos, tais como procedimentos operacionais,normas de segurança e outros são essenciais para a manutenção da memória institucional de uma empresa. Assim, por exemplo, a análise de boletins diários pode fornecer informações tais como falhas...

Resumo: A elaboração e atualização de documentos técnicos, tais como procedimentos operacionais,normas de segurança e outros são essenciais para a manutenção da memória institucional de uma empresa. Assim, por exemplo, a análise de boletins diários pode fornecer informações tais como falhas ocorridas, procedimentos operacionais correntes e estimativas de custo, que são conhecimentos fundamentais para esta elaboração e atualização. Mas, em geral, estas informações formam a base de dados em linguagem natural, o que dificulta bastante a sua análise devido ao volume destas informações e pela profusão de estilos literários encontrados nestes textos. Este estudo apresenta um método alternativo para a aquisição destes conhecimentos, a partir da base de dados em linguagem natural, pelo uso de uma ferramenta computacional baseado em redes neurais e aprendizado evolutivo. Os resultados obtidos com a aplicação deste método, em banco de dados em serviço de completação de poços, uma das atividades na indústria de petróleo, também são apresentados neste trabalho. Estes resultados mostram que esta ferramenta pode facilitar enormemente a explicitação da memória institucional, tornando o seu manejo muito mais eficiente e adaptável

Abstract: The institutional memory is one major asset of a company. It has been kept by editing and reviewing the technical documents, such as, procedural manuais and safety guidelines. Editing these technical documents, one should have primary knowledge about current operational procedures and...

Abstract: The institutional memory is one major asset of a company. It has been kept by editing and reviewing the technical documents, such as, procedural manuais and safety guidelines. Editing these technical documents, one should have primary knowledge about current operational procedures and fault modes, that can be got through daily reports analysis. However, in most of the cases, these reports are stored in natural language data bases, whose no automatic knowledge acquisition method is presently known. This study introduces an alternative approach to acquire the primary knowledge from natural language data bases, by using a computational tool based on neural nets. The results obtained with the application oí this approach on well completion service data base, in the petroleum industry activity, are presented. These results support proposition that the tool can easily make explicit the institutional memory and that one can effectively and efficiently handle this knowledge