Custos da qualidade e da manufatura: um estudo de caso na indústria química
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 1996 |
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=S0104-530X1996000300004 |
Resumo: | Este trabalho relata um estudo de caso envolvendo a otimização experimental de uma receita química. O estudo abrange as etapas de identificação do problema, planejamento do experimento, modelagem individual das variáveis de resposta, definição de uma função objetivo e otimização. Na identificação do problema e no planejamento do experimento foi utilizada uma estrutura matricial para reunir e organizar as informações. O experimento contemplou cinco fatores controláveis e dez variáveis de resposta. Na etapa de modelagem individual, foram construídos modelos para a média e a variabilidade de cada uma das variáveis de resposta. A função objetivo utilizada no estudo de otimização foi a Função de Perda Quadrática Multivariada, proposta por Ribeiro & Elsayed, acrescida dos custos de matéria prima e energia. Assim, a otimização foi conduzida levando em conta tanto os custos decorrentes da má qualidade (capturados pela função de perda) como os custos de matéria prima e energia. A otimização permitiu definir o melhor ajuste para os fatores controláveis. Ao final é feita uma análise de sensibilidade e é sugerido um envelope de operação para o controle do processo. |
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Custos da qualidade e da manufatura: um estudo de caso na indústria químicaqualidadeotimizaçãoprojeto de experimentosregressão múltiplafunção de perdaEste trabalho relata um estudo de caso envolvendo a otimização experimental de uma receita química. O estudo abrange as etapas de identificação do problema, planejamento do experimento, modelagem individual das variáveis de resposta, definição de uma função objetivo e otimização. Na identificação do problema e no planejamento do experimento foi utilizada uma estrutura matricial para reunir e organizar as informações. O experimento contemplou cinco fatores controláveis e dez variáveis de resposta. Na etapa de modelagem individual, foram construídos modelos para a média e a variabilidade de cada uma das variáveis de resposta. A função objetivo utilizada no estudo de otimização foi a Função de Perda Quadrática Multivariada, proposta por Ribeiro & Elsayed, acrescida dos custos de matéria prima e energia. Assim, a otimização foi conduzida levando em conta tanto os custos decorrentes da má qualidade (capturados pela função de perda) como os custos de matéria prima e energia. A otimização permitiu definir o melhor ajuste para os fatores controláveis. Ao final é feita uma análise de sensibilidade e é sugerido um envelope de operação para o controle do processo.Universidade Federal de São Carlos1996-12-01info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersiontext/htmlhttp://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0104-530X1996000300004Gestão & Produção v.3 n.3 1996reponame:Gestão & Produçãoinstname:Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)instacron:UFSCAR10.1590/S0104-530X1996000300004info:eu-repo/semantics/openAccessRibeiro,José Luis DuarteCaten,Carla S. tenpor2010-06-01T00:00:00Zoai:scielo:S0104-530X1996000300004Revistahttps://www.gestaoeproducao.com/PUBhttps://old.scielo.br/oai/scielo-oai.phpgp@dep.ufscar.br||revistagestaoemanalise@unichristus.edu.br1806-96490104-530Xopendoar:2010-06-01T00:00Gestão & Produção - Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)false |
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