A Inteligência Artificial atualmente é um vasto campo de pesquisa. Existem diversas técnicas sendo pesquisadas, sendo que nesta tese foram utilizadas a Teoria Fuzzy, Árvores de Decisão e Redes Neurais. As três técnicas têm sido empregadas com sucesso nas mais diversas aplicações nas áreas de automação e controle, reconhecimento de padrões, reconhecimento de voz, detecção de falhas e classificação, entre outras. A Teoria Fuzzy permite trabalhar com as incertezas e provê um entendimento simbólico para compreensão do conhecimento. As Árvores de Decisão têm capacidade de construir decisões simbólicas para a classificação de problemas e, através do conhecimento obtido, pode-se construir regras simbólicas para uma tomada de decisão. A Teoria Fuzzy também pode ser incorporada às árvores de decisão, aumentando seu poder de representação e aplicabilidade. As Redes Neurais (algoritmo back-propagation) têm apresentado ótimos resultados na aprendizagem de funções e em problemas de classificação. A contribuição desta tese é mostrar a aplicação das três técnicas de Inteligência Artificial (IA) em processos de fabricação de Vidro. Os processos de fabricação do vidro foram analisados e a proposta da tese é a aplicação das técnicas de IA nas fábricas de produção de vidros para embalagens e vidros planos. Na primeira fábrica aplicam-se as técnicas de IA para classificar os defeitos que ocorrem no Vidro para Embalagens, em função das condições operacionais dos fornos de fusão. Na segunda fábrica aplicam-se as técnicas para classificar os defeitos em função das matérias primas utilizadas na produção do vidro. Na terceira fábrica as técnicas são aplicadas na classificação dos padrões de fabricação do vidro plano. Os resultados obtidos com a classificação de defeitos e padrões foram de maneira geral satisfatórios. As três técnicas de IA apresentadas foram utilizadas para a análise das bases de dados nas três fábricas de vidro estudadas nesta tese. As técnicas de IA obtiveram classificações satisfatórias para os defeitos do vidro para embalagens e para classificar os padrões dos vidros planos. Os resultados obtidos a partir das técnicas são comparados e apresentam resultados promissores.

The Artificial Intelligence now is a vast research field. There are several techniques exist being researched. In this thesis Fuzzy Theory, Decision Trees and Neural Networks were used. The three techniques have been successfully applied in several applications in the areas of automation and control, pattern recognition, voice recognition, detection of flaws and classification, among others. The Fuzzy Theory allows to work with the uncertainties and they provide a symbolic understanding for understanding of the knowledge. The Decision Trees have capacity to build symbolic decisions for the classification of problems and through the knowledge obtained by the tree could be built symbolic rules for a socket of decision. The Fuzzy Theory can also be incorporate them tree of decision increasing the representation power and applicability of the Decision trees. Neural Networks (algorithm back-propagation) it has been presenting great results in the learning of functions and in classification problems. The contribution of this thesis is to show the application of the three techniques of Artificial Intelligence (AI) in processes of production of Glass. The processes of production of the glass were analyzed and the proposal of the thesis is the application of the techniques of AI in the factories of production of glasses to packings and plane glasses. In the first factory it is applied the techniques of AI to classify the defects that happen in the Glass for Packings in function of the operational conditions of the coalition ovens. In the second factory it is applied the techniques to classify the defects in the matters cousins' function used in the production of the glass. In the third factory the techniques are applied in the classification of the patterns of production of the plane glass. The results obtained with the classification of defects and patterns were in a satisfactory general way. The three techniques of AI presented were used for the analysis of the bases of data in the three glass factories studied in thesis. The techniques of AI obtained a satisfactory classification for the defects of the glass for packings and for the patterns of the plane glasses. The results obtained starting from the techniques are compared and they present promising results.