Métodos de identificação de efeitos na dispersão em experimentos fatoriais não replicados
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2009 |
Outros Autores: | |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Gestão & Produção |
Texto Completo: | http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0104-530X2009000100010 |
Resumo: | A identificação de fatores que afetam a média e a dispersão de características de qualidade é essencial para a otimização de produtos e processos produtivos. Para tal identificação, costuma-se utilizar experimentos fatoriais. A análise de efeitos sobre a dispersão, contudo, usualmente demanda repetições do experimento sob as mesmas condições (replicações), que podem ser caras. Assim, vários métodos têm sido propostos na literatura para a identificação de efeitos na dispersão a partir de experimentos fatoriais não replicados. Neste artigo, analisamos alguns desses métodos, ilustrados com um exemplo de um processo produtivo, concluindo pela superioridade de um método iterativo baseado em modelos lineares generalizados. Finalmente, utilizando os modelos para a média e para a dispersão, fornecidos pelo método iterativo, procedemos à otimização do processo descrito no exemplo. |
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Métodos de identificação de efeitos na dispersão em experimentos fatoriais não replicadosExperimentos fatoriaisModelos lineares generalizadosOtimização de processosA identificação de fatores que afetam a média e a dispersão de características de qualidade é essencial para a otimização de produtos e processos produtivos. Para tal identificação, costuma-se utilizar experimentos fatoriais. A análise de efeitos sobre a dispersão, contudo, usualmente demanda repetições do experimento sob as mesmas condições (replicações), que podem ser caras. Assim, vários métodos têm sido propostos na literatura para a identificação de efeitos na dispersão a partir de experimentos fatoriais não replicados. Neste artigo, analisamos alguns desses métodos, ilustrados com um exemplo de um processo produtivo, concluindo pela superioridade de um método iterativo baseado em modelos lineares generalizados. Finalmente, utilizando os modelos para a média e para a dispersão, fornecidos pelo método iterativo, procedemos à otimização do processo descrito no exemplo.Universidade Federal de São Carlos2009-03-01info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersiontext/htmlhttp://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0104-530X2009000100010Gestão & Produção v.16 n.1 2009reponame:Gestão & Produçãoinstname:Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)instacron:UFSCAR10.1590/S0104-530X2009000100010info:eu-repo/semantics/openAccessVieira,Antonio Fernando de CastroEpprecht,Eugenio Kahnpor2009-04-15T00:00:00Zoai:scielo:S0104-530X2009000100010Revistahttps://www.gestaoeproducao.com/PUBhttps://old.scielo.br/oai/scielo-oai.phpgp@dep.ufscar.br||revistagestaoemanalise@unichristus.edu.br1806-96490104-530Xopendoar:2009-04-15T00:00Gestão & Produção - Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)false |
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