Tools for modelling and monitoring of the type fraction quality characteristics

Esta tese apresenta a modelagem e o monitoramento de características de qualidade do tipo fração, que apresentam valores restritos ao intervalo [0,1] A motivação inicial é que a característica de qualidade do tipo fração pode ser melhor aproximada pela distribuição de probabilidade Beta e, geralmente, a modelagem e o monitoramento utilizados não supõem tal distribuição. Desta forma, os objetivos desta tese são: (i) Propor uma sistemática para seleção de modelos paramétricos considerando a classificação das variáveis resposta e das variáveis explicativas; (ii) Propor uma modelagem da fração não conforme com enfoque no modelo de regressão Beta e no modelo linear generalizado; (iii) Propor uma nova carta de controle (CC), Carta Beta, para monitorar características de qualidade do tipo fração (p), com adaptação dos limites de controle a distribuição Beta; (iv) Propor uma CC baseada em modelos Beta para monitorar características de qualidade do tipo fração em função das variáveis de controle do processo; e (v) Propor uma CC baseada em modelos Beta por componentes principais para monitorar características de qualidade do tipo fração em função das variáveis de controle multicolineares. As cartas de controle propostas foram avaliadas através da aplicação de estudos de caso, exemplos retirados da literatura e comparação do número médio de amostras (NMA) via simulação de Monte Carlo. Os modelos de regressão propostos para modelagem de características de qualidade do tipo fração apresentam flexibilidade de escolha da função de ligação, bom desempenho no ajuste e precisão das estimativas dos efeitos das variáveis. As cartas de controle propostas detectaram mais rapidamente todas as alterações induzidas, apresentando melhor desempenho em comparação as outras cartas similares encontradas na literatura. Conclui-se que as ferramentas propostas são adequadas para a modelagem e o monitoramento de características de qualidade do tipo fração.This thesis presents the modeling and monitoring of the type fraction quality characteristics, which have values confined in the [0,1]-interval. The main motivation is that the type fraction quality characteristics can be better approximated by the Beta probability distribution and generally used for modeling and monitoring not assumes this distribution. Thus, the objectives are: (i) propose a systematic for selecting parametric models considering the classification of the response and explanatory variables; (ii) propose a modeling of the fraction nonconforming items using the Beta regression model and generalized linear model; (iii) propose a new control chart (CC), Beta Charts, to monitor the type fraction quality characteristics (p), with adaptation of the control limits based in the Beta distribution; (iv) propose a Beta model-based to monitor the type fraction quality characteristics adjusted by control variables of the process, and (v) propose a Beta model-based control charts by principal components to monitor the type fraction quality characteristics adjusted by control variables multicollinearity. The proposed control charts were evaluated by application of case studies, numeric examples taken from literature and comparison the average run length (ARL) using Monte Carlo simulation. The proposed regression models for modeling of the type fraction quality characteristics have shown flexibility to choose link function, good performance on the fit and accuracy of estimates of the effects. The proposed control charts detected more quickly all changes induced, showing better performance compared to other similar control charts defined in literature. It is concludes that the proposed tools are appropriate for modeling and monitoring of the type fraction quality characteristics

Método de orientação à modelagem de dados mensurados em proporção

A implementação de técnicas estatísticas, como modelos de regressão, permite conhecer os efeitos dos fatores sobre a característica de qualidade de um produto, contribuindo na melhoria da qualidade de produtos e processos. O objetivo desta dissertação consiste em elaborar um método que oriente à modelagem de dados mensurados em proporção, levando em consideração a classificação das variáveis dependentes e independentes, com enfoque no Modelo de Regressão Beta e no Modelo de Quaseverossimilhança. O método é ilustrado com um estudo em uma empresa curtidora da região do Vale do Rio dos Sinos no Rio Grande do Sul. A modelagem realizada neste estudo referiuse a proporção de produtos refugados no processo de produção por erro de classificação. Os Modelos de Regressão Beta e de Quase-verossimilhança apresentaram bom ajuste e mostraram-se adequados na modelagem da proporção de produtos por erros de classificação. Esses modelos podem ser estendidos a todos os processos industriais que envolvam a produção de produtos não conformes às especificações de fabricação (defeituosos). O método elaborado apresentou facilidade de entendimento e clareza dos passos para a escolha dos modelos de regressão usados na modelagem de dados mensurados em proporção

Método de orientação à modelagem de dados mensurados em proporção

A implementação de técnicas estatísticas, como modelos de regressão, permite conhecer os efeitos dos fatores sobre a característica de qualidade de um produto, contribuindo na melhoria da qualidade de produtos e processos. O objetivo desta dissertação consiste em elaborar um método que oriente à modelagem de dados mensurados em proporção, levando em consideração a classificação das variáveis dependentes e independentes, com enfoque no Modelo de Regressão Beta e no Modelo de Quaseverossimilhança. O método é ilustrado com um estudo em uma empresa curtidora da região do Vale do Rio dos Sinos no Rio Grande do Sul. A modelagem realizada neste estudo referiuse a proporção de produtos refugados no processo de produção por erro de classificação. Os Modelos de Regressão Beta e de Quase-verossimilhança apresentaram bom ajuste e mostraram-se adequados na modelagem da proporção de produtos por erros de classificação. Esses modelos podem ser estendidos a todos os processos industriais que envolvam a produção de produtos não conformes às especificações de fabricação (defeituosos). O método elaborado apresentou facilidade de entendimento e clareza dos passos para a escolha dos modelos de regressão usados na modelagem de dados mensurados em proporção

Modelagem da fração de não-conformes em processos industriais

Em qualquer processo industrial, pode ser definido um conjunto de causas ou fatores que produzem determinado efeito sobre uma ou mais características de qualidade de um produto que pode ou não satisfazer às especificações do cliente, gerando a produção de produtos não-conformes. A modelagem da proporção ou fração de produtos não-conformes utilizando-se o modelo de regressão linear não é adequada por pelo menos duas razões: (i) pressupõe que as proporções seguem a distribuição normal, que não é correto; e (ii) possibilita a previsão de valores fora do intervalo [0,1]. Alternativas à modelagem da proporção de não-conformes são os Modelos Lineares Generalizados e os Modelos de Regressão Beta. O objetivo deste artigo é modelar a fração de não-conformes às especificações de uma indústria curtidora com enfoque nos Modelos de Regressão Beta e Modelo Linear Generalizado. Esses modelos podem ser estendidos a processos industriais que envolvam a produção de produtos nãoconformes às especificações de manufatura.In any industrial process, one can enumerate causes or factors that act on one or more quality characteristics of the resulting product such that they fail to meet customers’ specifications, generating items deemed as nonconforming. Modeling the fraction or proportion of nonconforming items using linear regression models is not adequate for at least two reasons: (i) proportions are assumed to follow a Normal distribution, which is not correct, and (ii) predicted responses will not necessarily be confined in the [0,1]-interval. Alternative approaches to the modeling of nonconforming proportions are based on Generalized Linear Models and Beta Regression Models. In this paper we present a case study where the objective is to model the nonconforming fraction of items emerging from a tanning process; our analysis uses Generalized Linear Models and Beta Regression Models. The developments presented in the paper may be extended to other industrial process where the proportion of nonconforming items is easily accessible

Modelagem da fração de não-conformes em processos industriais

Em qualquer processo industrial, pode ser definido um conjunto de causas ou fatores que produzem determinado efeito sobre uma ou mais características de qualidade de um produto que pode ou não satisfazer às especificações do cliente, gerando a produção de produtos não-conformes. A modelagem da proporção ou fração de produtos não-conformes utilizando-se o modelo de regressão linear não é adequada por pelo menos duas razões: (i) pressupõe que as proporções seguem a distribuição normal, que não é correto; e (ii) possibilita a previsão de valores fora do intervalo [0,1]. Alternativas à modelagem da proporção de não-conformes são os Modelos Lineares Generalizados e os Modelos de Regressão Beta. O objetivo deste artigo é modelar a fração de não-conformes às especificações de uma indústria curtidora com enfoque nos Modelos de Regressão Beta e Modelo Linear Generalizado. Esses modelos podem ser estendidos a processos industriais que envolvam a produção de produtos nãoconformes às especificações de manufatura.In any industrial process, one can enumerate causes or factors that act on one or more quality characteristics of the resulting product such that they fail to meet customers’ specifications, generating items deemed as nonconforming. Modeling the fraction or proportion of nonconforming items using linear regression models is not adequate for at least two reasons: (i) proportions are assumed to follow a Normal distribution, which is not correct, and (ii) predicted responses will not necessarily be confined in the [0,1]-interval. Alternative approaches to the modeling of nonconforming proportions are based on Generalized Linear Models and Beta Regression Models. In this paper we present a case study where the objective is to model the nonconforming fraction of items emerging from a tanning process; our analysis uses Generalized Linear Models and Beta Regression Models. The developments presented in the paper may be extended to other industrial process where the proportion of nonconforming items is easily accessible

Mejoras en el procesamiento de productos agrícolas : el caso del licor de cacao

The solidification of the cocoa liquor is one of the most important steps for processing cocoa cultivars. This process is typically characterized as a continuous process, which may become a barrier for the randomization of the applied data treatments. This article aims at optimizing the factors that influence the processing of cocoa cultivars during solidification of liquor. Based on this, it was proposed, as a design of experiment (DOE), a three level factorial plan (23) with three repeated measurements. Treatments were organized in random blocks with divided-cells (split-plot). The experiment presents the best combinations between the factors ‘pump flow’ and ‘conveyor speed’ for each kind of cocoa liquor. The application of this kind of design of experiments in other cases may contribute to optimizing processes with long set up times, such as the ones existent in the food processing industry.La solidificación del licor es uno de los pasos más importantes para el procesamiento de los cultivares de cacao. Este proceso se caracteriza como un proceso continuo, que puede convertirse en un obstáculo para la aleatorización de los tratamientos. Este artículo tiene como objetivo la optimización de los factores que influyen en el procesamiento de los cultivares de cacao durante la solidificación del licor. Para eso, se propuso un diseño experimental factorial (DOE) de tres niveles (23) con tres repeticiones. Los tratamientos se organizan en bloques aleatorizados en células divididas (split-plot). El experimento demuestra las mejores combinaciones entre los factores de “flujo de la bomba” y “velocidad de lo transportador” para cada tipo de licor de cacao. La aplicación de este tipo de diseño de experimentos en otros casos puede contribuir a la optimización de procesos con tiempos de set up largos, como los existentes en la industria de alimentos

Impact analysis of interaction projects between UFRGS and Petrobrás

Este trabalho tem o objetivo de analisar o impacto promovido por projetos de interação entre a UFRGS e a PETROBRAS, fomentados por fundos setoriais e incentivos governamentais. Com base em um levantamento e análise estatística multivariada, foram estudados projetos com foco em pesquisa e desenvolvimento (P&D) das unidades acadêmicas da UFRGS. Foram analisados a inovação e os impactos associados à origem dos projetos, demanda da empresa, iniciativa do pesquisador e antecedentes de pesquisa usando análise estatística multivariada. A pesquisa não só explora aspectos implícitos e tácitos existentes no conhecimento acadêmico e científico, mas também propõe aspectos do conhecimento e da inovação que foram encontrados para contribuir na transferência de conhecimento.This paper aims to analyze the impact promoted by interaction projects between UFRGS and PETROBRAS, fostered by sectorial funds and government incentives. Research and Development (R&D) projects from the academic units of UFRGS were investigated based on a survey and statistical multivariate analysis, assessing the innovation and impacts associated with the projects origin, company’s demand, research’s initiative and background. The research not only explores implicit and tacit aspects existing in the academic and scientific knowledge, but also proposes knowledge and innovation aspects that have been found to contribute to knowledge transfer

Análise do impacto dos projetos de interação entre a UFRGS e a PETROBRAS

ResumoEste trabalho tem o objetivo de analisar o impacto promovido por projetos de interação entre a UFRGS e a PETROBRAS, fomentados por fundos setoriais e incentivos governamentais. Com base em um levantamento e análise estatística multivariada, foram estudados projetos com foco em pesquisa e desenvolvimento (P&D) das unidades acadêmicas da UFRGS. Foram analisados a inovação e os impactos associados à origem dos projetos, demanda da empresa, iniciativa do pesquisador e antecedentes de pesquisa usando análise estatística multivariada. A pesquisa não só explora aspectos implícitos e tácitos existentes no conhecimento acadêmico e científico, mas também propõe aspectos do conhecimento e da inovação que foram encontrados para contribuir na transferência de conhecimento