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MICHEL JOSÉ ANZANELLO, Prof. Dr.

Departamento: Engenharia de Produção e Transportes (DEPROT)

 Competências

O Prof. Michel Jose Anzanello possui doutorado em Engenharia Industrial e de Sistemas pela Rutgers – The State University of New Jersey (2009), mestrado em Engenharia de Produção pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (2004) e graduação em Engenharia Química pela mesma instituição (2001). Atualmente, é Professor Associado IV no Departamento de Engenharia de Produção e Transportes da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) e docente do Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção na mesma universidade. Sua expertise abrange data mining, machine learning, planejamento e controle de sistemas de produção, e análise por curvas de aprendizado. Atua como assessor ad-hoc do CNPq e CAPES e é membro do comitê assessor das Engenharias III na CAPES desde 2017. Reconhecido por suas contribuições acadêmicas, recebeu prêmios como o Best Track Paper Award na International Conference on Industrial Engineering and Operations Management (IEOM) em 2017 e o Best Conference Presentation Award na International Conference on Food Processing and Technology em 2018. O Prof. Anzanello está envolvido em diversos projetos de pesquisa e extensão, incluindo o desenvolvimento de metodologias inovadoras utilizando técnicas multivariadas e machine learning, com foco na melhoria de operações industriais e de serviços. Seus projetos se encontram em estágio avançado de maturidade tecnológica (TRL), demonstrando aplicações práticas significativas. Além disso, suas contribuições incluem o desenvolvimento de rotinas computacionais para a seleção de variáveis e classificação de amostras, com impactos relevantes na indústria e na pesquisa aplicada. Suas publicações em periódicos renomados solidificam sua posição como um líder em inovação na engenharia de produção.
_{– Este texto foi gerado por inteligência artificial (AI) generativa, baseado no conteúdo do currículo Lattes do Pesquisador –}

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Laboratório / Grupo de Pesquisa: LOPP

Contato: michel.anzanello@gmail.com ou Preencha o formulário de contato

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Linhas de pesquisa (propesq)

Palavra-chaves de orientações

Algoritmos geneticos; Análise de falhas; Análise multivariada; Aprendizagem organizacional; Assembly line balance; Assignments scheduling; Breast cancer diagnosis; Cadeia produtiva; Classification; Cluster industrial; Clustering; Clustering analysis; Coating system; Confiabilidade de sistemas série-paralelo; Confiabilidade humana; Controle de Processos; Controle de qualidade; Controle estatístico de processo; Dairy products; Data transformation; Delphi; Demand forecasting; Discriminant; Earliness; Efficiency; Ergonomia; Ergonomic factors; Expert selection; Feature selection; FMEA; Genetic algorithm; Genetics algorithms; Gestão da produção; Gestão de estoques; Groups of workers; Heurística; Heuristics; Human failure; Human reliability; Indústria de laticínios; Indústria mineral; Interval selection; Inventory management; Kernel; Kernel functions; K-nearest neighbor; K-out-of-n; Learning curves; Linha de montagem; Método de Monte Carlo; Métodos estatísticos; Mineração de dados; Mix-model line; Modelos de regressao; Monte Carlo simulation; Multistage process; multivariate analysis; Multivariate process; Neoplasias mamárias; New product; Otimização; Otimization; Pintura; Planejamento e Controle da Produção; PLS; PLS regression; Previsão de demanda; Principal component analysis; Principal components analysis; Qualitative factors; Reduncancy allocation; reliability; Restaurante universitário; RPW; Scheduling; Selection of experts; Serie-parallel; Setup times; Simulação computacional; Simulação numérica; Sistemas de produção; Stockyards; Tardiness; Times of setup; Trabalho; Two-failures modes; Unrelated parallel machines; Variable importance index; Variable importance indices; Variable selection

Palavras-chaves(2) das publicações

Amostras de alimentos; Analise de clusters; Análise discriminante; Análise multicritério; Análise multivariada; Analise sensorial; Aprendizagem industrial; Aprendizagem organizacional; Attribute selection; Biodiesel; Breast cancer identification; Carteiras de investimento; Cialis; Clustering; Cocaína; Colorimetria; Comprimento de onda; Controle de qualidade; Controle estatístico de processo; Custeio baseado em atividades; Customização em massa; Discriminant analysis; Engenharia de producao; Engenharia Econômica; Ergonomia; Erva-mate; Espectroscopia no infravermelho; Farmácia; Gestão da produção; Gestão da qualidade; Groups of workers; Indústria calçadista; Indústria de alimentos; Indústria moveleira; Investimento; K-nearest neighbor algorithm (KNN); Learning curves; Leite; Medicamentos; Medicamentos falsificados; Modelo de previsão; Modelos de regressao; multivariate analysis; Neoplasias da mama; Ônibus; PLS regression; Processo de produção; Produtos farmaceuticos; Programação linear; Quimiometria; Reflectância total atenuada; Rodovias; Selection of variables; Sensory evaluation; Simulação; Teste de Scott; Tomada de Decisão; Tráfego; Transporte coletivo urbano; Variable importance índices; Variable selection; Viagra

Ações adicionais

Marcar as ÁREAS abaixo no campo categorias na barra lateral direita:
Engenharia de Produção, Probabilidade e Estatística

Copiar lista de Subareas/especialidades abaixo para o campo TAGS da barra lateral direita:
Gerência de Produção, Data mining, Estatística, Probabilidade e Estatística Aplicadas, Planejamento Projeto e Controle de Sistemas de Produção, Planejamento de Instalações Industriais, Análise Multivariada

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Ajustar o ano de publicação de acordo com o TRL (Ex: TRL 7 -> ano de publicação = 2007)