Neste trabalho, apresentamos algumas metodologias para analisar dados que possuem variável resposta categórica ordinal. Descrevemos os principais Modelos de Regressão conhecidos atualmente que consideram a ordenação das categorias de resposta, entre eles: Modelos Cumulativos e Modelos Sequenciais. Discutimos também o problema de discriminação e classificação de elementos em grupos ordinais, comentando sobre os preditores mais comuns para dados desse tipo. Apresentamos ainda a técnica de Análise Discriminante Ótima e sua versão aprimorada, baseada na utilização de métodos bootstrap. Por fim, aplicamos algumas das técnicas descritas a dados reais da área financeira, com o intuito de classificar possíveis clientes, no momento da aquisição de um cartão de crédito, como futuros bons, médios ou maus pagadores. Para essa aplicação, discutimos as vantagens e desvantagens dos modelos utilizados em termos de qualidade da classificação. / In this work, some methods to analyse data with ordinal categorical response are presented. We describe the most important and widely used Regression Models which consider the ordering of response categories like: Cumulative Models and Sequential Models. We also discuss the problem of how to discriminate and classify elements in ordinal groups, commenting on the most common predictors to this kind of data. Also we present the technique known as optimal discriminant analysis and its improved version, based on the use of bootstrap methods. Finally, we apply some of the described techniques to real financial data, intending to classify possible consumers, on acquistion of a credit card, as high, medium and low risk customers. With this application, we discuss the advantages and disadvantages of the models used in terms of quality of classification.

Em Lora e Singer (Statistics in Medicine, 2008), propusemos um modelo Beta- Binomial/Poisson p-variado para análise dos dados provenientes de um estudo que consistiu em contar o número de tentativas e acertos de um exercício manual com duração de um minuto realizado por doentes de Parkinson, antes e depois de um treinamento. O objetivo era verificar se o treinamento aumentava o número de tentativas e a porcentagem de acerto, o que destaca o aspecto bivariado do problema. Esse modelo leva tais características em consideração, usa uma distribuição adequada para dados de contagem e ainda acomoda a sobredispersão presente na contagem dos acertos. Como generalização, inicialmente, propomos um modelo Beta-Binomial/Poisson-Gama que acomoda sobredispersão também para as contagens dos totais de tentativas, além incluir covariâncias possivelmente diferentes entre as contagens em diversos instantes de avaliação. Neste novo modelo, introduzimos um parâmetro que relaciona o total de tentativas com a probabilidade de acerto, tornando-o ainda mais geral. Obtemos estimadores de máxima verossimilhança dos parâmetros utilizando um algoritmo de Newton-Raphson. Consideramos um outro conjunto de dados provenientes do mesmo estudo para ilustração da metodologia proposta. / In Lora and Singer (Statistics in Medicine, 2008), we proposed a Beta-Binomial/Poisson p-variate model to analyze data from a study which consists in counting the number of trials and successes of a manual exercise in one minute periods, done by Parkinsons disease patients, before and after a training. The purpose was to verify if the training improves the number of trials and the percentage of success, which emphasizes the bivariate aspect of the problem. This model considers these characteristics, uses an adequate distribution to count data and settles the overdispersion suggested in the number os successes. As a generalization, initially, we propose a Beta-Binomial/Poisson-Gama model which also settles the overdispersion suggested by the total number of trials, besides includes possible different covariances between total trial counts in different evaluation instants. In this new model, we introduce a parameter that links the total trials with the success probability, making it even more general. We obtain maximum likelihood estimators for the parameters using an Newton-Raphson algorithm. We consider another data from the same study to illustrate the proposal methodology.

Submitted by Johnny Rodrigues (johnnyrodrigues@ufcg.edu.br) on 2018-07-05T20:12:22Z No. of bitstreams: 1 DORIVAL LOBATO JÚNIOR - DISSERTAÇÃO PPGMAT 2005..pdf: 658187 bytes, checksum: 934af5bed920aceba4c0f48a5fbca2d6 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-07-05T20:12:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DORIVAL LOBATO JÚNIOR - DISSERTAÇÃO PPGMAT 2005..pdf: 658187 bytes, checksum: 934af5bed920aceba4c0f48a5fbca2d6 (MD5) Previous issue date: 2005-08 / Neste trabalho, estudamos a influência local em modelos de regressão.Este método foi proposto inicialmente por Cook (1986) e tem se mostrado como um poderoso instrumento da análise de diagnóstico. A proposta de Cook consiste em avaliar a curvatura normal de uma superfície, baseada na medida Likelihood Displacement, sob uma pequena peturbação no modelo. Em seguida apresentamos a abordagem de Billor e Loynes (1993), que aplicam uma medida Likelihood Displacement modificada, cuja primeira deriva da não se anula, exceto em casos triviais, com isso a inclinação máxima é usada como medida de influência local. No final, discutimos três aplicações onde utilizamos algumas técnicas gráficas de diagnóstico e as duas propostas de influência local aqui referidas. / In this work, we study the local influence in regression models, this method was offer first of all by Cook(1986) and have show how an important instrument of the diagnostics analysis. The Cook's approach consist in assessing the normal curvature of the geometric surface, using the measure Likelihood Displacement, under an minor perturbations of statistical model. After we present the approach of the Billor and Loynes (1993), that apply an measure Likelihood Displacement changes whose first derivative does not, except in trivial cases, vanish.Thus the maximum slop is using how measure of the local influuence. In finish, we present three apply where use any technic graphics of the diagnostics and the two proposed of the local influence here reported.

Índices de capacidade mal empregados geram conclusões errôneas, comprometendo o estudo e análise do processo, prejudicando o atendimento de exigências gerenciais ou de clientes externos. Assim, o objetivo do presente trabalho é propor índices de capacidade para processos monitorados com gráficos de controle baseado em modelos de regressão conteplando limites simétricos e assimétricos. Realizou-se um mapeamento dos artigos publicados em nove periódicos no período de 2000 a 2009, visando identificar as abordagens pesquisadas sobre capacidade de processos. Um fluxograma orientativo é apresentado, com a finalidade de direcionar a escolha do tipo de gráfico de controle e índices de capacidade para processos com variáveis de resposta: (i) não correlacionadas, (ii) correlacionadas dependentes da variável de controle e (iii) autocorrelacionadas. O uso do fluxograma foi ilustrado através da aplicação do mesmo em um processo de torneamento de uma empresa de máquinas agrícolas. / Capability indices wrongly appointed generate erroneous conclusions, compromising the study and analysis of the process, jeopardizing the fulfillment of the requirements management or external customers. Therefore, the objective of this study is to propose capability indices for processes monitored with control charts based on regression models considering symmetric and asymmetric limits. A mapping of the articles published in nine journals, during the period of 2000 to 2009, was conducted to identify the different approaches surveyed on process capability. A flowchart is presented to direct the choice of control chart and capability indices for processes with response variables: (i) noncorrelated, (ii) correlated dependent control variables and (iii) autocorrelated. The use of the flowchart was illustrated by applying it to the hard turning process of an agricultural machinery company.

O presente trabalho propõe um método para a aplicação do gráfico de controle de regressão para o monitoramento de processos industriais. O método proposto inclui uma modificação do gráfico de controle de regressão múltipla, permitindo o monitoramento direto da característica de qualidade do processo ao invés do monitoramento dos resíduos padronizados do modelo de regressão, facilitando a interpretação dos operadores do processo. O método é dividido em duas fases principais: (i) Fase I - análise retrospectiva e (ii) Fase II - monitoramento do processo. A Fase I é composta pela coleta das amostras iniciais, estimação do modelo de regressão e análise de estabilidade dos dados coletados e, a partir desta fase, define-se alguns parâmetros a serem utilizados na fase seguinte. A Fase II do método consiste na coleta periódica de amostras, verificação da extrapolação dos valores das variáveis de controle e monitoramento do processo propriamente dito. O método proposto foi validado através da aplicação em um processo produtivo e de uma comparação do número médio de amostras (NMA) do gráfico de controle de regressão proposto, gerado através de simulação de Monte Carlo, com outros procedimentos similares encontrados na literatura. Como principais resultados esta dissertação apresenta: (i) proposta de um método sistematizado para nortear a aplicação de gráficos de controle de regressão; (ii) adaptação do gráfico de controle de regressão, de forma a permitir o monitoramento direto da característica de qualidade; (iii) proposta de um procedimento gráfico para a verificação da extrapolação das variáveis de controle e (iv) obtenção do NMA do gráfico de controle de regressão proposto e de outros procedimentos encontrados na literatura. O método proposto foi aplicado em um processo produtivo de uma indústria de borrachas. / This work proposes a method for the application of regression control charts in the monitoring of industrial processes. In order to facilitate the interpretation by the process operators, a modification in the multiple regression control chart is proposed allowing the direct monitoring of the values of quality characteristic of the process, instead of monitoring the regression standardized residuals. The proposed method is divided into two Phases: (i) Phase I, called retrospective analysis, and Phase II, called process monitoring. Phase I is composed by sampling, estimation of linear regression model and verification of stability of these samples. This phase defines some parameters to be used in the following phase. Phase II consists in periodic sampling of the process, altogether with verification of the extrapolation of process control variables and the process monitoring itself. The proposed method was validated through practical application in an industrial process and compared with other procedures found in literature. This work has also achieved the average run length (ARL) of the proposed regression control chart, which was compared with the other procedures consulted. The main contributions of this work may be pointed: (i) the proposal of a method to guide the application of regression control chart; (ii) the adaptation of the multiple regression control chart, allowing the direct monitoring of the quality characteristic; (iii) the proposal of a control chart to monitor the extrapolation of the process control variable and (iv) the obtaining of the ARL of the proposed regression control chart and other similar procedures. The proposed method was applied in a process of a rubber manufactory.

O presente trabalho propõe um método para a aplicação do gráfico de controle de regressão para o monitoramento de processos industriais. O método proposto inclui uma modificação do gráfico de controle de regressão múltipla, permitindo o monitoramento direto da característica de qualidade do processo ao invés do monitoramento dos resíduos padronizados do modelo de regressão, facilitando a interpretação dos operadores do processo. O método é dividido em duas fases principais: (i) Fase I - análise retrospectiva e (ii) Fase II - monitoramento do processo. A Fase I é composta pela coleta das amostras iniciais, estimação do modelo de regressão e análise de estabilidade dos dados coletados e, a partir desta fase, define-se alguns parâmetros a serem utilizados na fase seguinte. A Fase II do método consiste na coleta periódica de amostras, verificação da extrapolação dos valores das variáveis de controle e monitoramento do processo propriamente dito. O método proposto foi validado através da aplicação em um processo produtivo e de uma comparação do número médio de amostras (NMA) do gráfico de controle de regressão proposto, gerado através de simulação de Monte Carlo, com outros procedimentos similares encontrados na literatura. Como principais resultados esta dissertação apresenta: (i) proposta de um método sistematizado para nortear a aplicação de gráficos de controle de regressão; (ii) adaptação do gráfico de controle de regressão, de forma a permitir o monitoramento direto da característica de qualidade; (iii) proposta de um procedimento gráfico para a verificação da extrapolação das variáveis de controle e (iv) obtenção do NMA do gráfico de controle de regressão proposto e de outros procedimentos encontrados na literatura. O método proposto foi aplicado em um processo produtivo de uma indústria de borrachas. / This work proposes a method for the application of regression control charts in the monitoring of industrial processes. In order to facilitate the interpretation by the process operators, a modification in the multiple regression control chart is proposed allowing the direct monitoring of the values of quality characteristic of the process, instead of monitoring the regression standardized residuals. The proposed method is divided into two Phases: (i) Phase I, called retrospective analysis, and Phase II, called process monitoring. Phase I is composed by sampling, estimation of linear regression model and verification of stability of these samples. This phase defines some parameters to be used in the following phase. Phase II consists in periodic sampling of the process, altogether with verification of the extrapolation of process control variables and the process monitoring itself. The proposed method was validated through practical application in an industrial process and compared with other procedures found in literature. This work has also achieved the average run length (ARL) of the proposed regression control chart, which was compared with the other procedures consulted. The main contributions of this work may be pointed: (i) the proposal of a method to guide the application of regression control chart; (ii) the adaptation of the multiple regression control chart, allowing the direct monitoring of the quality characteristic; (iii) the proposal of a control chart to monitor the extrapolation of the process control variable and (iv) the obtaining of the ARL of the proposed regression control chart and other similar procedures. The proposed method was applied in a process of a rubber manufactory.

Índices de capacidade mal empregados geram conclusões errôneas, comprometendo o estudo e análise do processo, prejudicando o atendimento de exigências gerenciais ou de clientes externos. Assim, o objetivo do presente trabalho é propor índices de capacidade para processos monitorados com gráficos de controle baseado em modelos de regressão conteplando limites simétricos e assimétricos. Realizou-se um mapeamento dos artigos publicados em nove periódicos no período de 2000 a 2009, visando identificar as abordagens pesquisadas sobre capacidade de processos. Um fluxograma orientativo é apresentado, com a finalidade de direcionar a escolha do tipo de gráfico de controle e índices de capacidade para processos com variáveis de resposta: (i) não correlacionadas, (ii) correlacionadas dependentes da variável de controle e (iii) autocorrelacionadas. O uso do fluxograma foi ilustrado através da aplicação do mesmo em um processo de torneamento de uma empresa de máquinas agrícolas. / Capability indices wrongly appointed generate erroneous conclusions, compromising the study and analysis of the process, jeopardizing the fulfillment of the requirements management or external customers. Therefore, the objective of this study is to propose capability indices for processes monitored with control charts based on regression models considering symmetric and asymmetric limits. A mapping of the articles published in nine journals, during the period of 2000 to 2009, was conducted to identify the different approaches surveyed on process capability. A flowchart is presented to direct the choice of control chart and capability indices for processes with response variables: (i) noncorrelated, (ii) correlated dependent control variables and (iii) autocorrelated. The use of the flowchart was illustrated by applying it to the hard turning process of an agricultural machinery company.

Submitted by Viviane Lima da Cunha (viviane@biblioteca.ufpb.br) on 2017-07-06T13:03:15Z No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 2397887 bytes, checksum: 02b09da7c8ccdfb1dbbf31dd43c59ee8 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-07-06T13:03:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 2397887 bytes, checksum: 02b09da7c8ccdfb1dbbf31dd43c59ee8 (MD5) Previous issue date: 2017-02-23 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Heart diseases are responsible for more deaths in the first year of life than any other congenital problem in Brazil, affecting 8 to 10 children per 1000 live births. There are several types of heart diseases, some heal with time others require surgery. Evaluating the characteristics of the surgeries, it is possible to obtain the probability of the occurrence of postoperative complications and the estimation of the length of stay in the ICU (Intensive Care Unit) that varies according to the typology of this occurrence and the patient health condition. In this sense, the use of statistical models can help to optimize the care of patients in unfavorable clinical conditions. The aim of this study is to develop a tool based on statistical models to assist decision making about the chronological order of the surgeries to be performed. The data from this study came from the charts of the children destined to the execution of the surgery of congenital heart disease in the reference center that composes the Pediatric Cardiology Network PE-PB in the State of Paraíba. A logistic regression model was used to estimate the probability of occurrence of postoperative complications and survival analysis techniques to detect differences between the influence of determining factors on the length of ICU stay after the surgery. All data were analyzed in statistical software R, version 3.2.0. A total of 130 children were included, which 86.15% being below 10 years of age and weighing between 5 and 25 kg. Of the 72 children who presented post-surgical complications, 22.3% presented shunt-type cardiopathy, and 10% had Patent Ductus Arteriosus, followed by 9.2% with Tetralogy of Fallot. The risk factors identified by logistic regression as more associated with the outcome "developing post-surgical complications" were: high risk score (OR = 12.9; p-value = 0.02), presence of acyanotic obstructive heart disease (OR = 12.5, p-value = 0.006), the aortic clamping time during surgery greater than 20 minutes (OR = 3.3; p-value = 0.01), the time of extubation during the surgery (OR = 1.1, p-value = 0.07), presence of pulmonary arterial hypertension (OR = 6.7, p-value = 0.09) and age less than 6 months (OR = 3, 6; p-value = 0.05). In the survival analysis, it was possible to verify that there are statistically significant differences in length of ICU stay between children less than 6 months and older children; Also among children who presented high surgical risk and those who did not present; And among children where there is presence or absence of pulmonary arterial hypertension, in which the presence of some of these characteristics implies a greater probability of permanence for a certain time in the ICU. Also through the survival analysis, it was possible to observe that besides the factors identified through the logistic regression, the occurrence of postoperative infection in children also entails a longer hospitalization time after the surgery. Both techniques analyzed together, were able to build estimates for a certain hospital stay in cases of occurrence or not of postoperative complications, bringing support to hospital planning decisions, resulting in the optimization of the rotation of the available beds, in addition to the suggestion of chronological order of the queue of the next surgeries of congenital cardiopathy to be performed. / As cardiopatias são responsáveis por mais mortes no primeiro ano de vida do que qualquer outro problema congênito no Brasil, acometendo de 8 a 10 crianças a cada 1000 nascidos vivos. Existem diversos tipos de cardiopatia, algumas curam com o tempo, outras requerem intervenções cirúrgicas. Avaliando as características das cirurgias, é possível obter a probabilidade da ocorrência de complicações pós-cirúrgicas, e a estimativa do tempo de internamento em UTI que varia de acordo com a tipologia dessa ocorrência e com o perfil clínico do paciente. Neste sentido, a utilização de modelos estatísticos, pode auxiliar a otimização do cuidado a pacientes em condições clínicas desfavoráveis, sendo a proposta deste estudo, desenvolver uma ferramenta baseada em modelos estatísticos para auxiliar à tomada de decisões acerca da ordem cronológica das cirurgias a serem executadas. Os dados desse estudo provieram dos prontuários das crianças destinadas à execução da cirurgia de cardiopatia congênita no centro de referência que compõe a Rede de Cardiologia Pediátrica PE-PB no Estado da Paraíba. O modelo de regressão logística foi utilizado para estimar a probabilidade de ocorrência de complicações pós-cirúrgicas e as técnicas de análise de sobrevivência, para detectar diferenças entre a influência de fatores determinantes sobre os tempos de internamento em Unidades de Terapia Intensiva após a realização das cirurgias. Todos os dados foram analisados no software estatístico R, versão 3.2.0. Foram incluídas 130 crianças, sendo 86,15% com idade inferior a 10 anos de idade e peso se concentrando entre 5 e 25 quilos. Das 72 crianças que apresentaram complicações pós-cirúrgicas, 22,3% apresentaram a cardiopatia do tipo shunt, e no tocante ao diagnóstico, observou-se que 10% eram portadores de Persistência do Canal Arterial, seguido de 9,2% portadores de Tetralogia de Fallot. Os fatores de risco identificados pela regressão logística como mais associados com o desfecho “desenvolver complicações pós-cirúrgicas” foram: apresentar escore de risco alto (OR=12,9; p-valor=0,02), a presença de cardiopatia acianótica obstrutiva (OR=12,5; p-valor=0,006), o tempo de clampeamento aórtico durante a cirurgia ser superior a 20 minutos (OR=3,3; p-valor=0,01), o tempo de extubação durante a realização da cirurgia (OR=1,1; p-valor=0,07), a presença de hipertensão arterial pulmonar (OR=6,7; p-valor=0,09) e idade inferior a 6 meses (OR=3,6; p-valor=0,05). Na análise de sobrevivência, foi possível constatar que existem diferenças estatisticamente significativas sobre o tempo de internamento em UTI entre as crianças com menos de 6 meses de idade e as crianças com idade superior; também entre as crianças que apresentaram alto risco cirúrgico e as que não apresentaram; e entre as crianças onde há presença ou ausência de hipertensão arterial pulmonar, em que a presença de alguma(s) dessas características implica em maiores probabilidades de permanência por um determinado tempo em UTI. Ainda através da análise de sobrevivência, foi possível observar que além dos fatores identificados através da regressão logística, a ocorrência de infecção pós-operatória nas crianças também acarreta maior tempo de internamento após a cirurgia. Ambas as técnicas analisadas conjuntamente, foram capazes de construir estimativas para um determinado tempo de internamento hospitalar em casos de ocorrência ou não de complicações pós-cirúrgicas, trazendo apoio às decisões do planejamento hospitalar, resultando na otimização da rotatividade dos leitos disponíveis, além da sugestão de ordenação cronológica da fila de espera das próximas cirurgias de cardiopatia congênita a serem executadas.

Índices de capacidade mal empregados geram conclusões errôneas, comprometendo o estudo e análise do processo, prejudicando o atendimento de exigências gerenciais ou de clientes externos. Assim, o objetivo do presente trabalho é propor índices de capacidade para processos monitorados com gráficos de controle baseado em modelos de regressão conteplando limites simétricos e assimétricos. Realizou-se um mapeamento dos artigos publicados em nove periódicos no período de 2000 a 2009, visando identificar as abordagens pesquisadas sobre capacidade de processos. Um fluxograma orientativo é apresentado, com a finalidade de direcionar a escolha do tipo de gráfico de controle e índices de capacidade para processos com variáveis de resposta: (i) não correlacionadas, (ii) correlacionadas dependentes da variável de controle e (iii) autocorrelacionadas. O uso do fluxograma foi ilustrado através da aplicação do mesmo em um processo de torneamento de uma empresa de máquinas agrícolas. / Capability indices wrongly appointed generate erroneous conclusions, compromising the study and analysis of the process, jeopardizing the fulfillment of the requirements management or external customers. Therefore, the objective of this study is to propose capability indices for processes monitored with control charts based on regression models considering symmetric and asymmetric limits. A mapping of the articles published in nine journals, during the period of 2000 to 2009, was conducted to identify the different approaches surveyed on process capability. A flowchart is presented to direct the choice of control chart and capability indices for processes with response variables: (i) noncorrelated, (ii) correlated dependent control variables and (iii) autocorrelated. The use of the flowchart was illustrated by applying it to the hard turning process of an agricultural machinery company.

O presente trabalho propõe um método para a aplicação do gráfico de controle de regressão para o monitoramento de processos industriais. O método proposto inclui uma modificação do gráfico de controle de regressão múltipla, permitindo o monitoramento direto da característica de qualidade do processo ao invés do monitoramento dos resíduos padronizados do modelo de regressão, facilitando a interpretação dos operadores do processo. O método é dividido em duas fases principais: (i) Fase I - análise retrospectiva e (ii) Fase II - monitoramento do processo. A Fase I é composta pela coleta das amostras iniciais, estimação do modelo de regressão e análise de estabilidade dos dados coletados e, a partir desta fase, define-se alguns parâmetros a serem utilizados na fase seguinte. A Fase II do método consiste na coleta periódica de amostras, verificação da extrapolação dos valores das variáveis de controle e monitoramento do processo propriamente dito. O método proposto foi validado através da aplicação em um processo produtivo e de uma comparação do número médio de amostras (NMA) do gráfico de controle de regressão proposto, gerado através de simulação de Monte Carlo, com outros procedimentos similares encontrados na literatura. Como principais resultados esta dissertação apresenta: (i) proposta de um método sistematizado para nortear a aplicação de gráficos de controle de regressão; (ii) adaptação do gráfico de controle de regressão, de forma a permitir o monitoramento direto da característica de qualidade; (iii) proposta de um procedimento gráfico para a verificação da extrapolação das variáveis de controle e (iv) obtenção do NMA do gráfico de controle de regressão proposto e de outros procedimentos encontrados na literatura. O método proposto foi aplicado em um processo produtivo de uma indústria de borrachas. / This work proposes a method for the application of regression control charts in the monitoring of industrial processes. In order to facilitate the interpretation by the process operators, a modification in the multiple regression control chart is proposed allowing the direct monitoring of the values of quality characteristic of the process, instead of monitoring the regression standardized residuals. The proposed method is divided into two Phases: (i) Phase I, called retrospective analysis, and Phase II, called process monitoring. Phase I is composed by sampling, estimation of linear regression model and verification of stability of these samples. This phase defines some parameters to be used in the following phase. Phase II consists in periodic sampling of the process, altogether with verification of the extrapolation of process control variables and the process monitoring itself. The proposed method was validated through practical application in an industrial process and compared with other procedures found in literature. This work has also achieved the average run length (ARL) of the proposed regression control chart, which was compared with the other procedures consulted. The main contributions of this work may be pointed: (i) the proposal of a method to guide the application of regression control chart; (ii) the adaptation of the multiple regression control chart, allowing the direct monitoring of the quality characteristic; (iii) the proposal of a control chart to monitor the extrapolation of the process control variable and (iv) the obtaining of the ARL of the proposed regression control chart and other similar procedures. The proposed method was applied in a process of a rubber manufactory.