Disciplina Discipline PQI5810
Delineamento Experimental Aplicado ao Desenvolvimento e Melhoria de Processos
Experimental Design Applied to Process Development and Improvement

Área de Concentração: 3137

Concentration area: 3137

Criação: 05/03/2020

Creation: 05/03/2020

Ativação: 05/03/2020

Activation: 05/03/2020

Nr. de Créditos: 8

Credits: 8

Carga Horária:

Workload:

Docentes Responsáveis:

Professors:

Maria Elena Santos Taqueda

Jorge Andrey Wilhelms Gut

Objetivos:

Dotar os experimentadores de conhecimentos essenciais sobre como é realizada uma experimentação válida e eficiente, utilizando ferramentas científicas e estatísticas, a fim de fundamentar metodologias e construir modelos empíricos capazes de explicar um fenômeno. A coleta e análise de dados podem, também, ajudar na inovação e na solução de problemas na engenharia.

Objectives:

Endow to experimenters of essential knowledge on how carried out an experimentation valid and efficient, using scientific and statistical tools, in order found methodologies and building empirical models capable of explaining a phenomenon. The collect and analyze data can help innovation and solving problem in the engineering.

Justificativa:

Em um processo é muito importante conhecer quais são as principais variáveis de entrada envolvidas, tão bem como medir seus efeitos nas variáveis de respostas (p. ex. influência da temperatura, da concentração de um reagente e do catalizador, no rendimento da reação). Se o processo a ser desenvolvido é complexo, a investigação do mesmo por meio de ferramentas de delineamento experimental traz à luz do conhecimento muitas informações que ajudam a compreender alguns fenômenos ou a encontrar melhores condições operacionais. O que justifica o uso das ferramentas tanto em pesquisas científicas quanto nos processos industriais.

Rationale:

In a process it is very important to know what are the main input variables involved, as well as to measure their effects on response variables (eg influence of temperature, concentration of a reagent and catalyst on reaction yield). If the process to be developed is complex, its investigation by experimental design tools brings to light knowledge that helps to understand some phenomena or to find out better operational conditions. This justifies the use of tools in scientific research as well as in industrial processes.

Conteúdo:

Comparando dois tratamentos. Distribuições "Normal" e "t". Testes de significância. Importância da distribuição aleatória e blocos na comparação emparelhada. Comparando k tratamentos por meio da Análise de Variância (ANOVA). Objetivo da análise de variância. ANOVA "one-way" e "two-way". Projeto fatorial two-way. Medindo os efeitos das variáveis. Projetos fatoriais em dois níveis, completo e fracionário. Projetos fatoriais compostos. Análise da regressão. Construindo modelos empíricos por meio das Regressôes linear e múltipla. Metodologia da Superfície de Resposta (MSR). Otimização por meio da Metodologia da Superfície de resposta.

Content:

Comparing two treatments. "Normal" and "t" distributions. Significance tests. Importance of randomization distribution and blocks in paired comparison. Comparing k treatments by Analysis of Variance (ANOVA). Objective of Analysis of Variance. ANOVA "one way" and "two way". Two-way factorial Design. Measuring the Effects of Variables. Factorial Designs at Two Levels, Full and Fractional. Composite Factorial Designs. Regression Analysis. Linear and Multiple regression. Building empirical models. Response Surface Methodology (RSM). Optimization by RSM.

Forma de Avaliação:

Os estudantes serão avaliados por meio de média das notas de provas e seminários aplicados.

Type of Assessment:

The student will be evaluated by the average of the tests and seminar grades.

Observação:

Neste curso será dada ênfase a aplicação do planejamento experimental com ferramenta útil na metodologia de pesquisa.

Notes/Remarks:

In this course will be emphasized the applications of experimental design tools in the research methodology.

Bibliografia:

A bibliografia adotada consta de livros e artigos que abordam os temas mencionados no conteúdo. BOX, G. E. P.; HUNTER, W.G.; HUNTER, J. S. Statistics for Experimenters: An Introduction to Design, Data Analysis, and Model Building. New York, John Wiley & Sons, 2a. ed. 2005. DOUGLAS C. MONTGOMERY, Design and Analysis of Experiments. John Wiley & Sons, Inc, 9a. ed. 2017. BREYFOGLE III, F. W. Implementind Six Sigma. New York, John Wiley & Sons, 2003. SHMIDT, R.S.; LAUNSBY, R. G. Understanding Industrial Designed Experiments. 4a. ed. Colorado, Air Academy Press, 1996. WHEELER, D. J. Understanding Industrial Experimentation. 2a. ed. Knoxville, SPC Press, Inc., 1990. C. F. JEFF WU AND MICHAEL S. HAMADA Experiments: Planning, Analysis, and Optimization (Wiley Series in Probability and Statistics). 2a. ed. 2009. KHURI, A. I. & CORNELL, J. A. Response Surfaces: designs and analysis. New York, Marcel Dekker, Inc., 1987.

Bibliography:

The adopted bibliography consists of books and papers that address the themes mentioned in the content BOX, G. E. P.; HUNTER, W.G.; HUNTER, J. S. Statistics for Experimenters: An Introduction to Design, Data Analysis, and Model Building. New York, John Wiley & Sons, 2a. ed. 2005. DOUGLAS C. MONTGOMERY, Design and Analysis of Experiments. John Wiley & Sons, Inc, 9a. ed. 2017. BREYFOGLE III, F. W. Implementind Six Sigma. New York, John Wiley & Sons, 2003. SHMIDT, R.S.; LAUNSBY, R. G. Understanding Industrial Designed Experiments. 4a. ed. Colorado, Air Academy Press, 1996. WHEELER, D. J. Understanding Industrial Experimentation. 2a. ed. Knoxville, SPC Press, Inc., 1990. C. F. JEFF WU AND MICHAEL S. HAMADA Experiments: Planning, Analysis, and Optimization (Wiley Series in Probability and Statistics). 2a. ed. 2009. KHURI, A. I. & CORNELL, J. A. Response Surfaces: designs and analysis. New York, Marcel Dekker, Inc., 1987.

Tipo de oferecimento da disciplina:

Presencial

Class type:

Presencial