| Resumo: | Um dos fatores mais importantes na produção de moldes para injeção de plástico é a estimativa do custo dos serviços de maquinagem, que representam uma parte significativa do preço final do molde. O custo destes serviços é habitualmente determinado em função do tempo de maquinagem, cujo cálculo é geralmente longo e dispendioso. Se for considerado que as peças dos moldes de injeção são todas diferentes, compreende-se que a correta e célere estimativa de tempos de maquinagem é de grande importância para o sucesso de uma empresa. Esta dissertação apresenta uma proposta de aplicação de redes neuronais artificiais na estimativa de tempos de maquinagem de peças standard de moldes de injeção de plástico. Para o efeito, foram simuladas peças e calculados os tempos de maquinagem para recolher dados suficientes para o treino das redes neuronais. Foi estudada a influência da arquitetura de rede, da quantidade de dados de entrada e das variáveis utilizadas no treino da rede, de forma a encontrar a rede neuronal com maior precisão. A aplicação de redes neuronais neste trabalho revelou-se uma forma célere e eficaz de calcular os tempos de corte, podendo dar um forte contributo a empresas do setor.
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