Submitted by Marco Antônio de Ramos Chagas (mchagas@ufv.br) on 2017-03-27T12:43:27Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 1600870 bytes, checksum: d1d085af0c399f1631c6ef709f67801a (MD5) / Made available in DSpace on 2017-03-27T12:43:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 1600870 bytes, checksum: d1d085af0c399f1631c6ef709f67801a (MD5) Previous issue date: 2016-11-22 / O presente trabalho teve por objetivo desenvolver métodos para a aplicação do controle estatístico de processos na indústria de alimentos. Considerou-se a necessidade de se desenvolver uma abordagem fundamentada na análise de risco, para que esses sistemas de controle possam atender aos critérios de segurança frequentemente impostos às variáveis de processo dessas indústrias. Procedimentos inovadores para o controle estatístico de processos em batelada, que considera um tempo de segurança na avaliação do risco de falha do processo, e para o controle de processos contínuos, que considera o controle em dois estágios, foram desenvolvidos e avaliados por meio de simulações de Monte Carlo. Os resultados sugerem que os procedimentos propostos podem ser aplicados no controle estatístico de processos da indústria de alimentos, e associados ao sistema de gerenciamento de riscos ao permitirem a comunicação efetiva dos riscos de falha associados ao sistema de controle. Os procedimentos de simulação foram adaptados para o desenvolvimento de um método de ensino do controle estatístico de processos assistido por um laboratório virtual. O método de ensino resultou em uma melhoria significativa na aprendizagem e na relação afetiva dos estudantes com o processo de ensino e aprendizagem. / The aim of this study was to develop methods to integrate statistical process control into risk management practices in food industries. In order to comply with safety criteria regularly imposed to food industries process control, a risk based approach was used to develop procedures for the design of statistical controls charts. Innovative procedures are proposed for the control of batch- wise and continuous processes, and its effectiveness was evaluated by Monte Carlo Simulations. The simulation results suggest that the methods proposed are adequate to food processes conditions and to be associated with food safety management systems on providing effective fail risk estimations of the control system. These procedures were adapted to develop a teaching method, assisted by a set of computer simulation activities. This method was evaluated and resulted in a significant improvement on learning and student affective perception of the teaching-learning process.

Orientador : Ademir Jose Petenate / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-07-27T16:57:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Colacioppo_RobertoCelso_M.pdf: 12338744 bytes, checksum: 00d3c22c16e51f67a013a7a58ad5aae3 (MD5) Previous issue date: 2001 / Resumo: Propomos nesta dissertação um roteiro de técnicas simples de serem implementadas para auxílio no entendimento da variabilidade de processos cujas observações são individuais e multivariadas. A motivação básica para o uso do controle estatístico multivariado de processos (CEMP) vem do fato de se ter que levar em conta a estrutura de correlação dos dados para se responder adequadamente a pergunta: "o processo está sob controle?". No início do texto, o CEMP é revisto enquanto técnica utilizada para subgrupos racionais e uma ilustração de seu uso é mostrada tanto para a fase I (exame retrospectivo para se estimar os parâmetros do processo) como para a fase II (análise de futuros subgrupos). Um tratamento especial deve ser dedicado quando os subgrupos têm tamanho 1 (observações individuais), principalmente na fase I em que as estimativas dos parâmetros não são independentes das próprias observações a serem testadas, além disso, a estimativa usual da matriz de covariância pode ser inflacionada caso tenhamos causas assinaláveis no conjunto de dados inicial. Por essa razão, estimadores robustos dessa matriz, similares ao de amplitudes móveis do caso univariado, são estudados e limites adequados do gráfico de controle são desenvolvidos. Mostramos que nesses casos eles apresentam um bom desempenho para causas especiais tipo degrau e rampa. Por outro lado, sinais provocados por observações aberrantes são mais difíceis de serem detectados, principalmente se o afastamento não é tão evidente, e alternativas são sugeri das baseadas em técnicas de exploração da estrutura interna dos dados como Análise de Componentes Principais. Abordamos, em seguida, uma técnica de fácil implementação e interpretação para diagnóstico das causas assinaláveis. Ao final, utilizamos essas técnicas para análise de dados de um processo de montagem de cabinas de caminhões / Mestrado / Mestre em Estatística

Orientador: Ademir Jose Petenate / Dissertação (mestrado profissional) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecanica / Made available in DSpace on 2018-08-05T03:25:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Runha_FernandaPedrosa_M.pdf: 7308543 bytes, checksum: 83aa552ad922b1d1bb47d21d799a79d5 (MD5) Previous issue date: 2005 / Resumo: Este trabalho visou a aplicação do método seis sigma (DMAIIC) para o estudo do processo de análise dos registros de não conformidades de uma indústria farmacêutica. Seu objetivo foi desenvolver uma sistemática para estudo destes registros e identificação das áreas ou processos de maiores riscos quanto ao não cumprimento da especificação ou da legislação, como também definir indicadores preditivos que alertem quanto à ocorrência de não conformidades futuras. As inspeções regulatórias têm focado muito sua atenção na verificação da forma como as investigações de registros de desvios são realizadas nas indústrias. Porém, estas investigações e as ações corretivas tomadas para cada não conformidade são, muitas vezes, emergenciais e de pouca efetividade. O uso do FMEA para análise dos registros de não conformidade mostrou-se uma ferramenta apropriada para transformar os dados em informação e priorizar as áreas que, se tratadas seguindo um ciclo completo de melhoria, acarretam em impacto significativo na redução dos riscos e dos gastos envolvidos com o processo produtivo. Os resultados do FMEA plotados em cartas permitiram também uma análise do nível de risco médio que a empresa está trabalhando e do impacto que os projetos de melhoria estão tendo na redução destes riscos. A análise dos dados permitiu também que fossem definidos indicadores preditivos apropriados para a prevenção de problemas durante a fase de desenvolvimento dos processos / Abstract: This project used the Six Sigma methodology (DMAIIC) to study the process to analyse non-conformances records in phannaceutical companies. The aim ofthis project was to develop a systematic process to study these records and identify the areas or processes with highest risks of compliance and to develop predictive indicators in order to prevent future non-conformances. Regulatory inspections have been focused their attention analysing non-conformances investigation reports. Although, most of the time, these investigations and their corrective actions are emergency actions with low effectiveness. The FMEA tool used to analyse those records presented to be an appropriate tool to tum data into knowlodge and identify priority areas that, if threated following the whole improvement cycle process, will cause an expressive reduction of the risks and expenses. The FMEA results plotted on a control chart also allowed the analysis of the average risk of the company and the impact of the improvements projects on the risk reduction. The data analysis also allowed to establish appropriated predictive indicators to prevent future problems during process development phase / Mestrado / Gestão da Qualidade Total / Mestre em Engenharia Mecânica

Made available in DSpace on 2017-07-10T18:33:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Elizabeth Giron Cima.pdf: 1403710 bytes, checksum: 431a113e9734ec849c219acb329cb490 (MD5) Previous issue date: 2006-12-07 / This paper objective was to verify Statistical Process Control (SPC) through the PDCA cycle, in a boiler process plant located in the West region of Paraná, Brazil. Chicken carcass was selected as raw material. Water temperature in the pre-cooling system, water temperature in the cooling system, and carcass temperature at the closing stage of the system were the monitored variable that made up raw material. Data were collected between January 2005 and May 2006. Daily samplings were taken where daily and weekly sub-groups were considered. To execute SPC, we applied X and S control graphs for weely analysis; individual X AM graphs, just in case it would be a daily study; EWMA, tubular form CUSUM and V Mask CUSUM pondered control graphs for weekly analysis, as well as performance and capacity indicators to study the production process. It was concluded through the CEP study to continue perform analysis of possible variations that occur in the production process and interpret these variations to identify nonconformities. Through the cause and effect graph, specific variation of the PDCA cycle was suggested as a way to prevent and eliminate these variations of the process. Actions Plans were elaborated through the QC STORY (problem solving method) method for continuous improvement of the carcass cooling process in the plant. Finally, based on the SIX SIGMA method, the process quality level was evaluated, where it became evident that the broiler carcass cooling process is no being able to produce broiler carcass with zero degree defects / Este trabalho teve por objetivo verificar o Controle Estatístico do Processo (CEP), através do ciclo PDCA, numa empresa de abate e industrialização de frango de corte, localizada na Região Oeste do Paraná. A matéria-prima selecionada para ser monitorada foi: carcaça de frango. As variáveis monitoradas que compõem a matéria-prima foram: temperatura da água no sistema de pré-resfriamento, temperatura da água no sistema de resfriamento e temperatura da carcaça na saída do sistema. Os dados foram coletados durante os meses de janeiro de 2005 a maio de 2006. A coleta foi realizada diariamente considerando-se subgrupos semanais e diários. Para realizar o CEP, foram utilizado os gráficos de controle e S, para análise semanal; gráfico individual X AM, para o caso do estudo ser diário; gráficos de controle ponderados, EWMA , CUSUM forma Tabular e CUSUM Máscara V, para análise semanal, assim como indicadores de capacidade e performance para estudar o processo de produção. Concluiu-se, com o estudo realizado através do CEP, dar continuidade na realização de análises das possíveis variações que ocorrem no processo de produção e interpretar estas variações no sentido de identificar as não-conformidades. Através do gráfico de causa e efeito, verificou-se a variação específica do processo e foi sugerida ação preventiva e corretiva através do ciclo PDCA como forma de prevenir e eliminar estas variações do processo. Através do método QC STORY (método de solução de problema), foram elaborados planos de ações, para melhoramento contínuo do processo de resfriamento de carcaças de frango de corte na empresa, e, finalmente, foi avaliado o nível de qualidade do processo, baseado na metodologia Seis Sigma, onde ficou evidenciado que o processo de resfriamento de carcaças de frango não está sendo capaz de produzir carcaças de frangos com grau zero de defeitos