Esta dissertação versa sobre índices de avaliação de processo nas suas abordagens univariada e multivariada. Analisa-se a utilização da Análise de Componentes Principais (ACP) como ferramenta no desenvolvimento de índices capazes de avaliar processos multivariados. O trabalho apresenta uma revisão teórica sobre os índices univariados de aplicação mais comum na indústria (CP/PP , CPK/PPK , CPM/PPM e CPMK/PPMK), o índice multivariado MCpm e sobre os índices MCP , MCPK , MCPM e MCPMK , associados a ACP. Os índices de avaliação de processo são analisados quanto à sua adequação ao uso, através de um estudo de caso na indústria de componentes automotivos. Para tanto, examina-se o processo de fabricação de um componente do freio de veículos médios e pesados, denominado spider, em que doze variáveis de processo são controladas por meio de controle estatístico de processo. Através do estudo de caso, faz-se uma comparação entre os resultados dos índices univariados e multivariados; pressupõe-se que através da Análise de Componentes Principais poder-se-á concluir sobre a capacidade e o desempenho de processos multivariados. Por fim, a partir da análise univariada dos componentes principais, apresenta-se uma técnica complementar para quantificar a contribuição das variáveis controladas à variabilidade de processos multivariados.

Esta dissertação versa sobre índices de avaliação de processo nas suas abordagens univariada e multivariada. Analisa-se a utilização da Análise de Componentes Principais (ACP) como ferramenta no desenvolvimento de índices capazes de avaliar processos multivariados. O trabalho apresenta uma revisão teórica sobre os índices univariados de aplicação mais comum na indústria (CP/PP , CPK/PPK , CPM/PPM e CPMK/PPMK), o índice multivariado MCpm e sobre os índices MCP , MCPK , MCPM e MCPMK , associados a ACP. Os índices de avaliação de processo são analisados quanto à sua adequação ao uso, através de um estudo de caso na indústria de componentes automotivos. Para tanto, examina-se o processo de fabricação de um componente do freio de veículos médios e pesados, denominado spider, em que doze variáveis de processo são controladas por meio de controle estatístico de processo. Através do estudo de caso, faz-se uma comparação entre os resultados dos índices univariados e multivariados; pressupõe-se que através da Análise de Componentes Principais poder-se-á concluir sobre a capacidade e o desempenho de processos multivariados. Por fim, a partir da análise univariada dos componentes principais, apresenta-se uma técnica complementar para quantificar a contribuição das variáveis controladas à variabilidade de processos multivariados.

Esta dissertação versa sobre índices de avaliação de processo nas suas abordagens univariada e multivariada. Analisa-se a utilização da Análise de Componentes Principais (ACP) como ferramenta no desenvolvimento de índices capazes de avaliar processos multivariados. O trabalho apresenta uma revisão teórica sobre os índices univariados de aplicação mais comum na indústria (CP/PP , CPK/PPK , CPM/PPM e CPMK/PPMK), o índice multivariado MCpm e sobre os índices MCP , MCPK , MCPM e MCPMK , associados a ACP. Os índices de avaliação de processo são analisados quanto à sua adequação ao uso, através de um estudo de caso na indústria de componentes automotivos. Para tanto, examina-se o processo de fabricação de um componente do freio de veículos médios e pesados, denominado spider, em que doze variáveis de processo são controladas por meio de controle estatístico de processo. Através do estudo de caso, faz-se uma comparação entre os resultados dos índices univariados e multivariados; pressupõe-se que através da Análise de Componentes Principais poder-se-á concluir sobre a capacidade e o desempenho de processos multivariados. Por fim, a partir da análise univariada dos componentes principais, apresenta-se uma técnica complementar para quantificar a contribuição das variáveis controladas à variabilidade de processos multivariados.

O alquil benzeno sulfonato linear (LAS) é o principal tensoativo aniônico, largamente utilizado em detergentes. O alquil benzeno linear (LAB), um subproduto, faz uma associação ao tensoativo devido a sulfonação incompleto do LAS. Recentemente tem tido grande interesse de usá-lo como marcador de efluente doméstico no ambiente aquático. Neste estudo, um novo método para determinação de LAB em detergentes envolvendo cromatografia a gás acoplado a espectrometria de massa em combinação com microextração em fase sólida (SPME) é proposto. O planejamento fatorial foi utilizado para obter valores ótimos para os principais parâmetros de análises de LAB em detergentes usando SPME direto como etapa de pré-concentração. SPME-GC/MS combinada com análise de componentes principais (PCA) e empregada para avaliar os parâmetros que afetam a SPME. O método otimizado foi aplicado nas amostras de detergentes comerciais (0,97 a 3,67 mg.g-1 LAB totais) e LAS (24,7 mg.g-1 LAB totais). Um perfil similar foi encontrado entre as amostras de detergentes e o LAS indicando que os tensoativos são idênticos. E algumas amostras, os LAB não foram encontrados (limite de detecção < 0,2 µg.mL-1). / Linear Alkylbenzene Sulfonated (LAS) is the main anionic surfactant, wide used in detergents. The Linear Alkylbenzene (LAB), a by-product, makes association with the surfactant, due the incomplete sulfonation of the LAS. Recently there has been widespread interest in their use as markers tracers of domestic waste in the aquatic environment. In this study, a new method for determination of LAB in detergents involving gas chromatography coupled to mass spectrometry (GC-MS) in combination with Solid Phase Microextraction (SPME) is proposed. A factorial design was utilized to obtain the optimum values for the main operation parameters in the analysis of LAB in detergents using direct SPME in the pre-concentration step. SPME-GC/MS in combination whit principal component analysis (PCA) was employed to evaluate the parameters that affect on SPME. The optimized method was applied to commercial detergents (0.97 and 3.67 mg.g-1 of total LAB) and LAS ( 24.47 mg.g-1 of total LAB) samples. Similar profiles of LAB congeners were found for the detergents and LAS samples indicating that identical surfactants. In some samples, LAB were not found (limit of detection < 0.2 mg.mL-1).

O alquil benzeno sulfonato linear (LAS) é o principal tensoativo aniônico, largamente utilizado em detergentes. O alquil benzeno linear (LAB), um subproduto, faz uma associação ao tensoativo devido a sulfonação incompleto do LAS. Recentemente tem tido grande interesse de usá-lo como marcador de efluente doméstico no ambiente aquático. Neste estudo, um novo método para determinação de LAB em detergentes envolvendo cromatografia a gás acoplado a espectrometria de massa em combinação com microextração em fase sólida (SPME) é proposto. O planejamento fatorial foi utilizado para obter valores ótimos para os principais parâmetros de análises de LAB em detergentes usando SPME direto como etapa de pré-concentração. SPME-GC/MS combinada com análise de componentes principais (PCA) e empregada para avaliar os parâmetros que afetam a SPME. O método otimizado foi aplicado nas amostras de detergentes comerciais (0,97 a 3,67 mg.g-1 LAB totais) e LAS (24,7 mg.g-1 LAB totais). Um perfil similar foi encontrado entre as amostras de detergentes e o LAS indicando que os tensoativos são idênticos. E algumas amostras, os LAB não foram encontrados (limite de detecção < 0,2 µg.mL-1). / Linear Alkylbenzene Sulfonated (LAS) is the main anionic surfactant, wide used in detergents. The Linear Alkylbenzene (LAB), a by-product, makes association with the surfactant, due the incomplete sulfonation of the LAS. Recently there has been widespread interest in their use as markers tracers of domestic waste in the aquatic environment. In this study, a new method for determination of LAB in detergents involving gas chromatography coupled to mass spectrometry (GC-MS) in combination with Solid Phase Microextraction (SPME) is proposed. A factorial design was utilized to obtain the optimum values for the main operation parameters in the analysis of LAB in detergents using direct SPME in the pre-concentration step. SPME-GC/MS in combination whit principal component analysis (PCA) was employed to evaluate the parameters that affect on SPME. The optimized method was applied to commercial detergents (0.97 and 3.67 mg.g-1 of total LAB) and LAS ( 24.47 mg.g-1 of total LAB) samples. Similar profiles of LAB congeners were found for the detergents and LAS samples indicating that identical surfactants. In some samples, LAB were not found (limit of detection < 0.2 mg.mL-1).

Submitted by (ana.araujo@ufrpe.br) on 2016-05-18T16:23:27Z No. of bitstreams: 1 Adalberto Gomes de Araujo.pdf: 1912427 bytes, checksum: f5afb060ed8c40727f32cece528acc33 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-05-18T16:23:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Adalberto Gomes de Araujo.pdf: 1912427 bytes, checksum: f5afb060ed8c40727f32cece528acc33 (MD5) Previous issue date: 2005-06-15 / The objective of this work was to use multivariate and univariate statistical methods, in the selection of independent variables, in mathematical models, in the construction of volume tables for Leucaena leucocephala, looking for reduction in time and costs, without loss of precision. The data came from an experiment carried out at the Experimental Station of the Institute of Agriculture Research (IPA), Caruaru-PE. It was used 201 trees of leucena that had their volumes (dependent variable) measured by the method of Smalian, and 20 variables independent measured in the same trees. For the selection of the independent variables the following methods were used: Principal Components, Cluster Analysis, Maximum and Minimum R2, Stepwise, Forward, Backward and Criterion of Akaike. In the general, the univariate and multivariate methods used in the selection of independent variables for volume models, showed similar responses, even though they had different structures in relation to the independent variables, since the number of those variables is high. Besides the applied statistical tests, the researcher'sjudgment about the relevance of the selected independent variables in the final equations has a great importance, mainly, in the reduction of costs and sampling errors. / O objetivo deste trabalho foi utilizar métodos estatísticos univariados e multivariados na seleção de variáveis independentes, em modelos matemáticos, para a construção de tabelas de volumes para Leucaena leucocephala, visando reduzir tempo e custos sem perda de precisão. Os dados foram provenientes de um experimento conduzido na Estação Experimental da Empresa Pernambucana de Pesquisa Agropecuária (IPA), Caruaru-PE. Foram utilizadas 201 árvores de leucena, que tiveram seus volumes cubados pelo método de Smalian, e 20 variáveis independentes medidas nas mesmas árvores. Para a seleção das variáveis independentes foram utilizados os seguintes métodos: Componentes Principais, Análise de Agrupamento, R2 Máximo e Mínimo, Stepwise, Forward, Backward e Critério de Akaike. No geral, os métodos univariados e multivariados empregados no descarte de variáveis independentes para modelos volumétricos, conduzem a respostas semelhantes, mesmo que possuam estruturas diferentes em relação às variáveis independentes, desde que o número dessas variáveis seja elevado. Além dos testes estatísticos aplicados, o julgamento do pesquisador sobre a relevância das variáveis selecionadas nas equações resultantes, é de grande importância, principalmente, na redução de custos e do erro de amostragem