Otimização da formulação de uma mistura parte 1: qualidade

• Main Authors: Giovana Savitri Pasa, José Luis Duarte Ribeiro, Danielle Barcos Nunes
• Format: Article
• Language: English
• Published: Associação Brasileira de Engenharia de Produção (ABEPRO) 1996-06-01
• Series: Production
• Subjects: Qualidade; Otimização; Projeto de Experimentos; Formulações Químicas; Quality; Optimization; Design of Experiments; Chemical Mixture
• Online Access: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0103-65131996000100004

Este artigo descreve; um trabalho de otimização da 'formulação de uma mistura de borracha através do emprego de duas ferramentas principais: (i) Projeto de Experimentos com Misturas, usado no planejamento da coleta de dados; e (ii) Análise de Regressão Múltipla, usada na modelagem das características de qualidade. O objetivo deste trabalho é modelar o eleito dos fatores controláveis, ou seja, das quantidades dos ingredientes que compõem a mistura, sobre as características de qualidade de interesse e determinar quais os níveis ótimos destes fatores, ou seja. aqueles que conduzem as características de qualidade ao melhor valor realizável. O trabalho foi realizado em um esforço conjunto empresa-universidade e consistiu das seguintes etapas: Parte I - Identificação do processo em estudo, projeto e realização dos experimentos e otimização da formulação com respeito à qualidade; Parte II - Otimização da formulação conciliando qualidade e custos. O presente artigo detém-se na descrição da primeira parte do trabalho, sendo a Parte II apresentada em um artigo subseqüente.<br>This paper describes an optimization study carried out on a mixture formulation. Two main tools were used: (i) Design of Experiments with Mixtures, used to help on collecting the data, and (ii) Multiple Regression, used to build models for the quality characteristics investigated. The purpose of the study is to model the effects of the controllable factors (quantities of the components which constitute the mixture) on the quality characteristics, as well as to define the optimal set for these factors, i.e.. the set which generates the best possible values for the group of quality characteristics. The work was accomplished as a company-university joint project and the following steps were performed: Part I -(i) process identification: (ii) Design of an experiment: (iii) implementation of lhe experiment: and (iv) quality optimization of the mixture. Part II - Mixture optimization as a compromise of quality and costs. The present paper is limited to lhe discussion of Part I: in a forthcoming paper Pari II will he presented.