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RESUMO<br />
Oobjetivo deste trabalho é demonstrar<br />
a viabilidade de modelos<br />
preditivos de alvura em estágios<br />
de branqueamento de celulose<br />
e identificar as principais variáveis<br />
de entrada úteis para essa<br />
predição. O trabalho foi desenvolvido na empresa<br />
Suzano Papel e Celulose, unidade de Aracruz (ES),<br />
líder global na produção de celulose de eucalipto e<br />
uma das maiores fabricantes de papéis no mercado<br />
internacional. Esta pesquisa busca avaliar a eficácia<br />
de diferentes técnicas de aprendizado de máquina<br />
com foco na aplicação prática desses modelos em<br />
processos industriais para melhorar a precisão das<br />
previsões de alvura, a qual é um parâmetro crítico<br />
para a qualidade do produto final. Foram aplicados<br />
três modelos de aprendizado de máquina, a<br />
saber: Regressão Linear, XGBoost e LightGBM. Os<br />
SUMMARY<br />
T<br />
he objective of this work is to demonstrate<br />
the feasibility of predictive models for<br />
brightness in the pulp bleaching stages<br />
and to identify the main input variables<br />
useful for this prediction. The work was<br />
developed at Suzano Papel e Celulose, Aracruz<br />
unit– ES, a global leader in eucalyptus pulp production<br />
and one of the largest paper manufacturers<br />
in the international market. This research aims<br />
to evaluate the effectiveness of different machine<br />
learning techniques with a focus on the practical<br />
application of these models in industrial processes<br />
to improve the accuracy of brightness predictions,<br />
which is a critical parameter for the quality of the<br />
final product. Three machine learning models were<br />
applied, namely: Linear Regression, XGBoost, and<br />
LightGBM. The results show that state-of-the-art<br />
methods like XGBoost and LightGBM achieved<br />
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