Na otimização de produtos e processos industriais todas as medidas de qualidade devem ser consideradas simultaneamente. No setor alimentício para a avaliação de produtos são considerados, além de medidas usuais de qualidade, dados de painéis sensoriais. Esta dissertação apresenta o estudo de um método desenvolvido especificamente em um contexto de otimização de produtos com variáveis sensoriais: o método de Comparação Indireta aos Pares (CIP). Para coleta de dados, o CIP baseia-se na comparação pareada de amostras e para análise de dados utiliza elementos do AHP (Processo Analítico Hierárquico, na sigla em inglês). Neste método, são propostas extensões com vistas a torná-lo mais confiável e aumentar sua aplicabilidade. Para atingir esse propósito são feitas adaptações em diferentes procedimentos de coleta de dados sensoriais, assim como a validação de valores de referência utilizados na análise de dados e a construção de tabelas com valores de referência para casos onde o método CIP é aplicado. As melhorias propostas no método de CIP são ilustradas através de uma aplicação prática em uma empresa alimentícia, onde, deseja-se otimizar o processo de desenvolvimento de uma barra de chocolate. O método CIP é utilizado para determinar o percentual de ingredientes utilizados na formulação da barra de chocolate. / In the optimization of products and industrial processes several quality measures must be considered simultaneously. When analyzing food products, in addition to the usual measures of quality, the performance of products as measured by a sensory panel should be also taken into account. In this thesis we analyze a method developed specifically for the optimization of products with sensory variables: the Indirect Pairwise Comparison (IPC) method. Regarding the sensory data collection the IPC is based in the pairwise comparison of samples; as for data analysis, the method uses elements of the AHP (Analytical Hierarchical Process). Extensions are proposed in the IPC in order to improve its reliability and applicability. For that matter we propose adaptations in different procedures for sensory data collection. We also validate some reference values used in the IPC’s data analysis framework and develop tables with reference values for special cases where the IPC method is applied. The proposed improvements are illustrated through a practical application in a food industry. In the case study it is desired to optimize the development of a chocolate bar. The IPC is used to determine the percentage of ingredients used in the product recipe.

Na otimização de produtos e processos industriais todas as medidas de qualidade devem ser consideradas simultaneamente. No setor alimentício para a avaliação de produtos são considerados, além de medidas usuais de qualidade, dados de painéis sensoriais. Esta dissertação apresenta o estudo de um método desenvolvido especificamente em um contexto de otimização de produtos com variáveis sensoriais: o método de Comparação Indireta aos Pares (CIP). Para coleta de dados, o CIP baseia-se na comparação pareada de amostras e para análise de dados utiliza elementos do AHP (Processo Analítico Hierárquico, na sigla em inglês). Neste método, são propostas extensões com vistas a torná-lo mais confiável e aumentar sua aplicabilidade. Para atingir esse propósito são feitas adaptações em diferentes procedimentos de coleta de dados sensoriais, assim como a validação de valores de referência utilizados na análise de dados e a construção de tabelas com valores de referência para casos onde o método CIP é aplicado. As melhorias propostas no método de CIP são ilustradas através de uma aplicação prática em uma empresa alimentícia, onde, deseja-se otimizar o processo de desenvolvimento de uma barra de chocolate. O método CIP é utilizado para determinar o percentual de ingredientes utilizados na formulação da barra de chocolate. / In the optimization of products and industrial processes several quality measures must be considered simultaneously. When analyzing food products, in addition to the usual measures of quality, the performance of products as measured by a sensory panel should be also taken into account. In this thesis we analyze a method developed specifically for the optimization of products with sensory variables: the Indirect Pairwise Comparison (IPC) method. Regarding the sensory data collection the IPC is based in the pairwise comparison of samples; as for data analysis, the method uses elements of the AHP (Analytical Hierarchical Process). Extensions are proposed in the IPC in order to improve its reliability and applicability. For that matter we propose adaptations in different procedures for sensory data collection. We also validate some reference values used in the IPC’s data analysis framework and develop tables with reference values for special cases where the IPC method is applied. The proposed improvements are illustrated through a practical application in a food industry. In the case study it is desired to optimize the development of a chocolate bar. The IPC is used to determine the percentage of ingredients used in the product recipe.

Na otimização de produtos e processos industriais todas as medidas de qualidade devem ser consideradas simultaneamente. No setor alimentício para a avaliação de produtos são considerados, além de medidas usuais de qualidade, dados de painéis sensoriais. Esta dissertação apresenta o estudo de um método desenvolvido especificamente em um contexto de otimização de produtos com variáveis sensoriais: o método de Comparação Indireta aos Pares (CIP). Para coleta de dados, o CIP baseia-se na comparação pareada de amostras e para análise de dados utiliza elementos do AHP (Processo Analítico Hierárquico, na sigla em inglês). Neste método, são propostas extensões com vistas a torná-lo mais confiável e aumentar sua aplicabilidade. Para atingir esse propósito são feitas adaptações em diferentes procedimentos de coleta de dados sensoriais, assim como a validação de valores de referência utilizados na análise de dados e a construção de tabelas com valores de referência para casos onde o método CIP é aplicado. As melhorias propostas no método de CIP são ilustradas através de uma aplicação prática em uma empresa alimentícia, onde, deseja-se otimizar o processo de desenvolvimento de uma barra de chocolate. O método CIP é utilizado para determinar o percentual de ingredientes utilizados na formulação da barra de chocolate. / In the optimization of products and industrial processes several quality measures must be considered simultaneously. When analyzing food products, in addition to the usual measures of quality, the performance of products as measured by a sensory panel should be also taken into account. In this thesis we analyze a method developed specifically for the optimization of products with sensory variables: the Indirect Pairwise Comparison (IPC) method. Regarding the sensory data collection the IPC is based in the pairwise comparison of samples; as for data analysis, the method uses elements of the AHP (Analytical Hierarchical Process). Extensions are proposed in the IPC in order to improve its reliability and applicability. For that matter we propose adaptations in different procedures for sensory data collection. We also validate some reference values used in the IPC’s data analysis framework and develop tables with reference values for special cases where the IPC method is applied. The proposed improvements are illustrated through a practical application in a food industry. In the case study it is desired to optimize the development of a chocolate bar. The IPC is used to determine the percentage of ingredients used in the product recipe.

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ABSTRACT PARAMETER OPTIMIZATION OF CHEMICALLY ACTIVATED MORTARS CONTAINING HIGH VOLUMES OF POZZOLAN BY STATISTICAL DESIGN AND ANALYSIS OF EXPERIMENTS Aldemir, BaSak M.S., Department of Industrial Engineering Supervisor: Prof. Dr. &Ouml / mer Saat&ccedil / ioglu Co-Supervisor: Assoc. Prof. Dr. Lutfullah Turanli January 2006, 167 pages This thesis illustrates parameter optimization of early and late compressive strengths of chemically activated mortars containing high volumes of pozzolan by statistical design and analysis of experiments. Four dominant parameters in chemical activation of natural pozzolans are chosen for the research, which are natural pozzolan replacement, amount of pozzolan passing 45 &amp / #956 / m sieve, activator dosage and activator type. Response surface methodology has been employed in statistical design and analysis of experiments. Based on various second-order response surface designs / experimental data has been collected, best regression models have been chosen and optimized. In addition to the optimization of early and late strength responses separately, simultaneous optimization of compressive strength with several other responses such as cost, and standard deviation estimate has also been performed. Research highlight is the uniqueness of the statistical optimization approach to chemical activation of natural pozzolans.