Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia e Gestao do Conhecimento / Made available in DSpace on 2012-10-25T16:52:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1 300817.pdf: 1363646 bytes, checksum: 9410ed7b8d5804e3a92cf7982fae55aa (MD5) / Esta dissertação trata da representação do conhecimento do especialista em gestão de recursos hídricos ao utilizar os resultados de balanços hídricos superficiais na tomada de decisões e no planejamento do uso deste recurso natural. No Brasil, a Política Nacional de Recursos Hídricos determina que o poder público seja responsável pela gestão dos recursos hídricos, a fim de garantir o uso múltiplo das águas e assegurar, em momentos críticos, o atendimento ao abastecimento humano e à dessedentação animal, considerados prioritários. A utilização de um balanço hídrico superficial na gestão de recursos hídricos é uma tarefa intensiva em conhecimento porque requer que o especialista compreenda as decisões a serem tomadas e atue em prol da solução de problemas e da resolução de conflitos mediante as diferentes variáveis e indicadores que caracterizam a realidade de uma bacia hidrográfica. Por esta razão, no âmbito deste trabalho, o conhecimento é entendido como o fator que determina o aproveitamento e a aplicação de informações no intuito de alcançar objetivos definidos. E, de acordo com Schreiber et al. (2002), a Engenharia do Conhecimento é a disciplina que provê métodos para obter um minucioso entendimento das estruturas e processos usados por profissionais que usam o conhecimento de forma intensiva. O modelo do conhecimento alvo deste estudo foi construído através das técnicas e linguagens formais particulares às ontologias. Nos termos da Engenharia do Conhecimento, as ontologias são modelos que representam um domínio de interesse expressos em um formato computacional. Esta dissertação apresenta como resultado um modelo de conhecimento que conjuga uma ontologia de domínio do cálculo de um balanço hídrico superficial e uma ontologia de aplicação dos indicadores calculados por um balanço hídrico superficial no campo da gestão de recursos hídricos. A ontologia de domínio é a base conceitual para a representação de um balanço hídrico superficial. A valoração dos seus conceitos, a partir dos balanços hídricos superficiais calculados pelo sistema SADPLAN, ampara a construção da ontologia de aplicação que modela o conhecimento do uso de balanços hídricos superficiais no apoio à gestão de recursos hídricos.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2011 / Made available in DSpace on 2012-10-26T03:29:01Z (GMT). No. of bitstreams: 1 289429.pdf: 1857006 bytes, checksum: 276fab7c275b312a86db7db221634055 (MD5) / O presente trabalho aborda o desenvolvimento e a aplicação de metodologia multicritério de forma a estabelecer a hierarquização de reforços, autorizados ou com previsão de serem autorizados, pelo Órgão Regulador Brasileiro, contemplando subestações e linhas de transmissão. O algoritmo utilizado, por meio do método Analytic Hierarchy Process (AHP), mensura o grau de valor que cada reforço agrega à empresa, considerando a ótica do transmissor, representado por meio de um conjunto de critérios aplicados de maneira simultânea apoiando o processo decisório referente à gestão dos mesmos. A metodologia desenvolvida foi aplicada a um sistema de transmissão com mais de uma centena de reforços de uma companhia de transmissão do sudeste brasileiro, e visa apoiar decisões que permitam o melhor retorno ao citado agente e ao sistema elétrico, contemplando a legislação em vigor, as incertezas inerentes ao processo e a avaliação dos aspectos técnicos.

Dissertação (mestrado) - Univesidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-graduação em Engenharia Mecânica / Made available in DSpace on 2012-10-26T04:23:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 299424.pdf: 3085783 bytes, checksum: 0da21328d03a848256b956f44b370614 (MD5) / Ventiladores são máquinas utilizadas para movimentar gases, com vazões altas e pressões baixas, transformando a energia mecânica do rotor em energia cinética e de pressão do fluido. Os ventiladores podem ser utilizados em diversas aplicações, desde industriais a comerciais. Diferenciam-se em primeira instância pela forma do rotor, sendo eles axiais ou centrífugos. Os ventiladores centrífugos podem ter as pás curvadas para frente, para trás ou retas. Cada tipo tem características próprias. Com a variação dos tipos de ventiladores, as suas características também mudam e o seu desempenho é alterado. Para levantar as curvas características de ventiladores industriais, utiliza-se bancadas de ensaio destinado a traçar as curvas características do ventilador ensaiado. Diante disso, esta dissertação descreve o desenvolvimento da instrumentação da bancada de ensaio utilizada como estudo de caso, bem como a análise metrológica dos resultados. A análise tem o objetivo de informar e garantir que as medições deverão estar, com certa probabilidade, dentro de uma faixa de valores. Isso torna as medições confiáveis e rastreáveis metrologicamente, tendo em vista que alterações no sistema de medição tornam-se específicas na determinação da diminuição das incertezas de medição. Para isso, foi proposta e desenvolvida a instrumentação da bancada, cujas implementações foram realizadas podendo-se medir torque, rotação, velocidade e vazão do escoamento, e as potências envolvidas. Desenvolveu-se também a programação para tratamento dos sinais provenientes dos sensores em cima da plataforma LabVIEW que realizada a análise metrológica pelo método diferente do tradicional ISO GUM, o Método de Monte Carlo, conhecido por gerar a função densidade de probabilidade. Diante dos resultados gerados, faz-se a análise do menor intervalo que contém 95% dos valores obtidos / Fans are machines used to move gas with high airflow rate and low pressure making the mechanical energy generated from the fans rotor into kinetics energy and the fluids pressure. These fan's can be used in many forms from industrial to commercial needs. The first way to classify them is by the type of rotor, either axial or centrifugal. Centrifugal fans may have their propellers straight, curved to front or back. Each type has its own characteristics. With many variations of these characteristics for each type of fan it is possible to achieve different performance rates. To get an accurate response curve from industrial fans it is used test bench to obtain such a curve for the fan been tested. For that these dissertation describes the development for the instrumentation of the test bench used in this studied case as well as the metrological analyses of results. The main objective of the analyses is to inform and ensure that the measurements must be with a probability certainty within a range of values. This makes the measurements trustable and traceable metrologically in a way that for any alteration in the measurement system are specific for the determination in minimizing the measurements uncertainty. To achieve these goals it is proposed and developed the instrumentation for the test bench which can perform measurements in torque, rotation, velocity and airflow rate, and the powers involved. It was developed a software to process the signals from sensors using the LabVIEW platform which performs the metrological analyses by a method different from the traditional ISO GUM, using the Monte Carlo method which is known for generating a probability density function. With the results generated it is analyzed the minimum interval which contains 95% of the obtained values

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia e Gestão do Conhecimento / Made available in DSpace on 2012-10-26T05:32:01Z (GMT). No. of bitstreams: 1 299952.pdf: 2937556 bytes, checksum: 2db316bb9dc156bb7e92198ff02a502f (MD5) / O setor de energia elétrica brasileiro é caracterizado por mudanças constantes e frequentes, determinadas pelo agente regulador e passíveis de penalidades, o que exige adequações tempestivas por parte do agente regulado. Esse processo de adequação constante exige atividades especializadas intensivas em conhecimento, para que a empresa de energia atenda aos padrões regulatórios editados pelo agente regulador. Diante disso, este estudo tem por objetivo propor um modelo para representação do conhecimento do processo regulatório no segmento de distribuição de energia elétrica empregando ontologias. A pesquisa se caracteriza como qualitativa e interdisciplinar, realizou levantamento bibliográfico e análise documental. Para melhor compreensão do cenário em questão, apresenta-se um estudo sobre regulação de serviços públicos, agentes que interagem no setor de energia elétrica, atos regulatórios, processo de regulação e ontologias. No desenvolvimento da ontologia utilizou-se o OntoKEM (Ontology for Knowledge Engineering and Management), para a construção e documentação e o Protégé para a implementação e avaliação da ontologia ora em estudo. Assim, a Ontologia de Regulação do Setor Elétrico # Distribuição (OntoREG-D) # respondeu 13 questões de competência e gerou 67 classes, 13 propriedades de classes e 15 propriedades de objeto. O trabalho é concluído com a aplicação de dois cenários de uso # identificação do impacto nas áreas/processos e recuperação de atos regulatórios # para a representação do conhecimento regulatório em uma concessionária de distribuição de energia elétrica. A OntoREG-D possibilitou a representação do domínio da regulação no segmento de distribuição de energia elétrica, permitindo o consenso e o compartilhamento desse conhecimento para os envolvidos. Importante destacar que, a partir da OntoREG-D, sistemas de conhecimento e de informação poderão ser implementados para apoiar a gestão do processo de regulação do setor / The Brazilian electricity sector is characterized by constant and frequent changes, determined by the regulation agency and that is vulnerable to penalties, which requires timely adjustments by the regulated agent. This process of constant adaptation requires specialized knowledge-intensive activities, so that the electricity company meets regulatory standards published by the regulator agent. Therefore, this study aims to propose a model for knowledge representation of the regulation process in the sector of electricity distribution using ontologies. The research is characterized as qualitative and interdisciplinary and it used literature review and documentary analysis. For a better understanding of the scenario, this study presents a review of public services regulation, agents that interact in the electricity sector, regulatory acts, regulation process and ontologies. The OntoKEM (Ontology for Knowledge Engineering and Management), was used for developing the ontology and Protégé was applied for documentation of the construction, implementation and evaluation of the ontology. Thus, the Ontology of Regulation of the Electricity Sector - Distribution (OntoREG-D) answered 13 competence questions, generated 67 classes, 13 classes properties and 15 object properties. The work is concluded with the application of two use cases # identification of the impact areas/processes and recovery of regulatory acts # for knowledge representation in a regulation electricity distribution company. The OntoREG-D allowed representate the regulation domain in the segment of electricity distribution, bringing consensus and knowledge sharing for those involved. It is important to see that the OntoREG-D can be part of the information and knowledge systems to support managing of the regulation process in the industry

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia e Gestão do Conhecimento / Made available in DSpace on 2012-10-23T05:10:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 239447.pdf: 824438 bytes, checksum: 9855422b54b7a24bf159ede43a743fc2 (MD5) / O presente estudo tem por objetivo desenvolver um método de representação de processos intensivos em conhecimento para suportar a gestão dos recursos de conhecimento intrínsecos a processos de negócio. Tal demanda surge da deficiência das ferramentas hoje disponíveis no que tange o tratamento do conhecimento, estas prejudicam a expressividade da representação e impedem uma análise detalhada e completa para gestão dos ativos de conhecimento integrados ao processo produtivo de uma organização. Para a concretização deste trabalho um conjunto de conceitos foi levantado, entre estes pode-se citar: processo, conhecimento, ferramentas de representação, gestão do conhecimento e demais tópicos que caracterizam o fomento a estrutura teórica necessária para o desenvolvimento de um método com tais características. Com o objetivo de identificar as principais demandas na representação de processos de conhecimento, ferramentas que direta ou indiretamente se apresentam para este propósito foram revisadas. Tais ferramentas apresentam uma eficiência relativa para as áreas específicas, mas são deficitárias no que tange a gestão global do conhecimento da organização. A partir da identificação das demandas e da avaliação das ferramentas disponíveis, um método para representação de processos de conhecimento foi desenvolvido, com o foco no processo produtivo da organização. Sua aplicabilidade foi verificada através do processo de gestão de incidentes na cadeia produtiva do petróleo executado pela Agência Nacional do Petróleo (ANP).

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Metrologia Científica e Industrial. / Made available in DSpace on 2012-10-23T06:09:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1 246125.pdf: 2379653 bytes, checksum: 614688a85b6ff6af46390b9eda428508 (MD5) / O complexo sistema de causas de incertezas atuante na medição por coordenadas dificulta sobre maneira a comprovação da rastreabilidade das medições específicas. A interação entre a geometria real da peça e a estratégia de medição, reconhecida como uma das mais influentes fontes de incertezas em medição por coordenadas, permanece como um dos problemas de difícil solução no âmbito das medições industriais. O trabalho aqui apresentado propõe um método baseado em dados reais com apoio da simulação computacional. O objetivo desse método é fornecer uma ferramenta que possibilite ao metrologista obter uma estimativa confiável para a parcela de incerteza de interação entre estratégia/peça. Diversas estratégias de medição podem ser desenvolvidas e testadas virtualmente sobre superfícies adquiridas por engenharia reversa. Desta forma pretende-se possibilitar uma tomada de decisão à respeito da estratégia mais adequada do ponto de vista metrológico e econômico, sem ter que lançar mão de uma quantidade proibitiva de medições experimentais. Como estudo de caso, utilizando-se das recomendações da norma ISO 15530-3, são apresentados os resultados obtidos para estimação de incerteza de medição de diâmetros e cilindricidade.

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil. / Made available in DSpace on 2012-10-23T08:11:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 240534.pdf: 1528863 bytes, checksum: e28484c71f2bd23ed9cb2c651a852e0a (MD5) / O objetivo principal desta tese de doutorado é desenvolver uma metodologia de apoio à calibração de modelos de simulação do desempenho térmico e energético de edificações. Atualmente, existem diversas ferramentas computacionais destinadas à análise energética de edificações. Através de simulação computacional, engenheiros e arquitetos podem avaliar o impacto de determinadas alternativas de projeto no consumo de energia de edificações novas ou existentes. Porém, o uso de tais ferramentas nos escritórios de projeto ainda é pouco expressivo. Um dos principais fatores que contribuem para este cenário é a alta complexidade dos programas existentes, que acabam exigindo muitas horas de dedicação do usuário para sua utilização com precisão. Para minimizar esse problema, metodologias de calibração de modelos computacionais têm sido desenvolvidas nas últimas décadas. De maneira geral, a calibração consiste no processo iterativo no qual o usuário procura ajustar os dados de entrada do seu modelo para obter uma representação adequada do comportamento energético da edificação em análise. Esta tarefa envolve a manipulação de centenas de variáveis de entrada em uma ferramenta de simulação detalhada. No presente trabalho, técnicas de análise de incertezas e sensibilidade sobre modelos computacionais são utilizadas para estabelecer uma metodologia de apoio ao processo de calibração. A estrutura geral da metodologia foi estabelecida em duas etapas. Na primeira etapa é feita uma análise de sensibilidade sobre o modelo básico da edificação. Nessa análise, equações obtidas por meio de regressão do consumo de energia de modelos simulados são utilizadas como um método de cálculo expedito. Identificados e ajustados os parâmetros mais influentes do modelo, por meio de iterações, parte-se para a segunda etapa da metodologia na qual a análise de sensibilidade é aplicada sobre o modelo de simulação detalhada, representado na ferramenta de simulação em uso. Ferramentas estatísticas de amostragem aleatória foram utilizadas na obtenção das equações de regressão do consumo e na metodologia de análise de sensibilidade. O método foi aplicado na simulação de um edifício de escritórios no programa EnergyPlus. Sobre o modelo base do edifício identificou-se que a densidade de cargas internas, os padrões de uso e o Coeficiente de Performance do sistema de condicionamento de ar seriam os parâmetros de maior impacto no consumo. A análise de sensibilidade sobre o modelo detalhado revelou características do sistema de condicionamento de ar como as mais significativas. Com as incertezas remanescentes sobre esses parâmetros, obteve-se um modelo com consumo anual médio de 145 MWh ± 11%, ao nível de 95% de confiabilidade, quando o consumo real da edificação é de 149 MWh. The main objective of this thesis is the development of a methodology to support the calibration procedure of building models, for thermal and energy performance simulation. Nowadays, several computational tools are available to analyze the energy consumption of buildings. Through computer simulation, engineers and architects can evaluate the impact of design alternatives on the energy consumption of existing or new buildings. Nevertheless, the use of such tools in design offices is not expressive. One of the main factors, which contribute to this scenario, is the high level of complexity detected in these programmes. As a result, a lot of hours are spent by users to manipulate this kind of tools accurately. In the last decades, this issue has been mitigated through the development of methodologies for calibration of building models. Generally, the calibration task consists of an iterative process where the user adjusts input data, in order to achieve an adequate representation of the building performance. This task implies on the manipulation of hundreds of input variables in a detailed simulation tool. In the present work, uncertainty and sensitivity analyses over computer models are used to establish a methodology to support the calibration procedure. Such a method was divided into parts. In the first one, a sensitivity analysis is carried out over the basic building model. In this analysis, equations obtained by regression analysis are used to speed up the calculation. After identification and adjustment of the most predominant parameters, using an iterative procedure, the second part of the method is evaluated, and a new sensitivity analysis is carried out, but over the detailed model, constructed in the simulation programme. Statistical tools for random sampling were used to obtain regression equations of the energy consumption and in the sensitivity analysis. The method was applied to the simulation of an office building in the EnergyPlus programme. Over the base model of the building, the internal load density, schedules and the Coefficient of Performance (COP) of the air conditioning system were identified as significant parameters. The sensitivity analysis over the detailed building revealed that some characteristics of the air conditioning system were the most significant. With the uncertainties remained about these parameters, a virtual model was established, with an estimated annual energy consumption of 145 MWh ± 11%, at the 95% of confidence level, while the real consumption of the building was about 149 MWh.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Ambiental. / Made available in DSpace on 2012-10-23T09:57:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 247983.pdf: 1486148 bytes, checksum: ac9b5a2edb6b8a9afc05b117c86900ff (MD5) / Este trabalho propõe um modelo sistemático e simplificado para avaliar as incertezas geradas na modelagem do Inventário do Ciclo de Vida (ICV). Trata da integração de alguns procedimentos isolados existentes em um único método. Para tanto, é utilizada a análise da sensibilidade dos parâmetros utilizados no ICV; a verificação da qualidade destes parâmetros; a determinação do seu grau de incerteza, e a modelagem estocástica dos mesmos. A validação do modelo proposto foi feita através de sua aplicação em um estudo de caso anteriormente publicado. Os resultados mostraram a redução da incerteza vinculada aos indicadores de qualidade de dados Completeza e Número de Amostras para praticamente zero, devido à grande quantidade de novos valores gerados. Porém, a incerteza relativa à Confiança na Fonte aumentou, devido à inclusão de dados gerados através de informações teóricas. Já os indicadores Correlação Temporal, Correlação Geográfica e Correlação Tecnológica mantiveram-se inalterados, isto porque a redução destas incertezas está diretamente ligada à coleta dos dados do Inventário do Ciclo de Vida, portanto não podem reduzidas através de simulações. Mesmo com o aumento da incerteza em um dos indicadores de qualidade de dados e a redução em apenas dois, dos cinco outros indicadores, através da aplicação do modelo proposto, os resultados obtidos foram significativos para os parâmetros avaliados do inventário. Ao final, foram obtidos novos valores, mais precisos, para o estudo de caso avaliado, devido ao menor grau de incerteza dos mesmos. This work proposes a systematic and simplified procedure to evaluate the uncertainties generated in a Life Cycle Inventory (LCI) modeling. It deals with the joint utilization of some existing isolated procedures in one only method. For that, sensitivity analysis of the LCI data is used; the verification of these data quality; the determination of the degree of data uncertainties, and the data random modeling. The validation of the considered model was carried out by means of its application in a previously published case study. The results showed an uncertainty reduction, related to the Completeness and Number of Samples data quality indicators, for almost zero, due to the great amount of new values generated through the simulation. However, the degree of uncertainty of the Reliability of the Source increased, due to the inclusion of data generated through theoretical information. Already the pointers Temporal Correlation, Geographical Correlation and Technological Correlation indicators remained unaltered, because the reduction of these uncertainties is directly related to the life cycle inventory data gathering, and therefore cannot be reduced by means of simulation. Even with the uncertainties reduction within only two of the six data quality indicators, through the application of the considered method, the obtained results were significant for the inventory assessed emissions. At the end, more precise new values were obtained for the life cycle inventory of the case study, due to their lower uncertainty degree.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Metrologia Científica e Industrial. / Made available in DSpace on 2012-10-23T17:29:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 267034.pdf: 1599552 bytes, checksum: 2c8388a0a45f046c74a396de8a0e638b (MD5) / Os ensaios de desempenho figuram entre os mais importantes para a indústria de compressores para refrigeração. A sua principal finalidade é estabelecer a capacidade de refrigeração, o consumo de potência ativa e o coeficiente de performance (COP) do compressor. Os equipamentos utilizados atualmente para avaliar o desempenho de compressores de refrigeração, em geral, são dimensionados para atender às normas que regulamentam o ensaio. Em certas aplicações - pesquisa e desenvolvimento, por exemplo - as incertezas desejadas podem ser muito menores que as especificadas nas normas comumente utilizadas. No entanto, seja qual for a exatidão requerida, faz-se necessária a determinação da incerteza de medição imposta pelas cadeias de medição utilizadas para medir as grandezas de interesse. Nesse contexto, este trabalho objetivou o desenvolvimento de uma ferramenta computacional para a avaliação da incerteza das cadeias de medição utilizadas em painéis automatizados de ensaios de desempenho de compressores de refrigeração. Foi proposto e desenvolvido um sistema que permite ao usuário caracterizar instrumentos de medição e associá-los para configurar cadeias de medição específicas, possibilitando a análise da incerteza de medição para cada grandeza envolvida, ao longo de todas as faixas de medição e para qualquer condição de ensaio. O método de avaliação da incerteza aplicado foi o da simulação de Monte Carlo. A validação do sistema consistiu em verificar se as técnicas e metodologias declaradas como conformes na etapa de implementação estavam sendo executadas a rigor. Para isso, foi realizada uma aplicação do sistema a uma bancada de ensaio de desempenho de compressores, comparando-se os resultados obtidos com os da abordagem de avaliação de incertezas proposto pelo ISO GUM. Os resultados obtidos com o sistema permitiram comprovar a sua plena funcionalidade e a eficácia dos métodos e técnicas utilizados para o processamento dos dados de entrada e realização da avaliação da incerteza.

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica. / Made available in DSpace on 2012-10-24T00:54:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 250771.pdf: 2570235 bytes, checksum: 1dda2a4bddd4ca97facaebb511f5ea4c (MD5) / Este trabalho teve como objetivo analisar as relações existentes entre processo de medição e o processo de fabricação no contexto do controle estatístico de processos por variáveis, almejando gerar conhecimentos que viabilizem um uso mais racional do controle estatístico de processos (CEP) e da metrologia. Foi construído um modelo matemático que permitiu propagar a incerteza de medição através do CEP, considerando seu efeito potencial sobre os limites de controle e sobre a capacidade do gráfico para detectar mudanças da média do processo. O modelo matemático foi implementado em um algoritmo de simulação de Monte Carlo. A simulação Monte Carlo permitiu criar um ambiente único, bastante intuitivo, para estudar todos os casos sem ter que mudar continuamente a modelagem matemática. São apresentados os resultados de diversos estudos de caso que permitiram avaliar o impacto da incerteza dos dados sobre incerteza dos limites de controle do gráfico de posição (isto é, gráfico de médias) e posteriormente sobre a incerteza do comprimento médio de corrida (ARL), considerado um indicador da capacidade do gráfico para detectar mudanças da média do processo. Dois indicadores foram utilizados nesta pesquisa para avaliar o efeito da incerteza de medição no desempenho do gráfico. Os mesmos permitiram quantificar o efeito da incerteza de medição sobre o desempenho do gráfico de controle. Em todos os estudos de casos, buscou-se avaliar combinações realistas de processo de medição e processo de fabricação, através da utilização de informações sobre processos reais ou dados extraídos de bibliografias reconhecidas. Mediante os estudos de caso, pode-se provar que a incerteza de medição pode ser propagada através das operações estatísticas necessárias para a construção e operação de um gráfico de controle, causando incerteza no posicionamento dos limites de controle e nos valores do indicador ARL para diferentes deslocamentos da média do processo. E ao final é feita uma análise critica sobre os resultados alcançados e são feitas recomendações para melhorar a aplicação dos sistemas de medição no controle estatístico de processos. The objective of this work is to analyze the existing relations between measurement process and manufacturing process, within the framework of Statistical Processes Control (SPC). The focus will be generating knowledge that enables a more rational use of SPC and industrial metrology. A mathematical model was developed, allowing the propagation of measurement uncertainty through SPC, considering its potential effect on the control limits and the capacity of the control charts to detect changes in the process mean. The mathematical model was implemented using the Monte Carlo simulation approach. This approach allows the creation of a very unique and intuitive environment for the user, studying all the cases without having to continually modify the mathematical model. The results of several case studies are presented, analyzing the impact of measurement uncertainty on the uncertainty of the control limits, specifically for the average control chart. In the same manner, the uncertainty of the average run length (ARL) was investigated, considered as a good indicator of the capacity of control charts to detect changes on the process average. Another two indicators were used in this study to evaluate the effect of the measurement uncertainty in the performance of the control charts. In all case studies, the aim was set to evaluate realistic combinations of measurement process and manufacturing process, through the use of information of actual cases or data extracted from recognized bibliographies. As a consequence, it was proved that measurement uncertainty can be propagated in conjunction with stochastic operations, which are needed to construct realistic control charts. Thus, uncertainty in measurements causes an uncertainty on the real location of the control limits and the values of ARL for different perturbations on the process mean. Finally, a critic analysis is made about the results and recommendations are made to improve the application of the measurement systems in the real SPC situations.