Aplicações de machine learning nas áreas da engenharia de produção

Abstract

Este artigo teve como objetivo a realização de uma revisão sistemática, seguida de uma bibliometria, para analisar quantitativamente e qualitativamente as publicações sobre machine learning (ML) no período de 2015 a 2020, contidas nos principais eventos da Engenharia de Produção (EP) no Brasil. Foi desenvolvido um protocolo de pesquisa e critérios de elegibilidade para identificar pesquisas que continham aplicações das técnicas de ML, resultando em 71 artigos elegíveis para a etapa de bibliometria. Em seguida, analisou-se a quantidade de artigos por evento, publicações por instituição, autores mais frequentes, rede de cooperação, áreas da EP mais exploradas, principais tarefas e técnicas de ML. Os resultados mostraram que as áreas mais exploradas foram a Gestão da Qualidade e a Engenharia Econômica, enquanto que as tarefas voltadas à classificação e os algoritmos baseados em Redes Neurais e Árvores de Decisão, foram os mais frequentes nas pesquisas. Quanto às instituições de ensino, a Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR) foi a que mais publicou neste período, e em conjunto com a Pontifícia Universidade Católica do Paraná (PUC-PR) e a Universidade Federal Fluminense, foram as instituições que mais participaram de artigos em parceria com outras universidades. A pesquisadora que mais publicou, participou de seis artigos e pertence ao programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção e Sistemas (PPGEPS), da PUC-PR.