Um framework híbrido do DMAIC para a integração da metodologia de superfície de resposta e métodos de otimização multiobjetivo
Loading...
Date
Authors
Advisor
Aneirson Francisco da Silva 
Coadvisor
Fernando Augusto Silva Marins
Graduate program
Engenharia de Produção - FEG
Undergraduate course
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Type
Master's thesis
Access right
Acesso aberto
Abstract
Abstract (portuguese)
Em muitas situações práticas, é importante avaliar as relações entre os fatores que compõe um processo industrial e os efeitos de uma ou mais variáveis de resposta que são de interesse de uma empresa. A principal contribuição dessa dissertação é propor uma nova estrutura conceitual híbrida baseada na estrutura metodológica do DMAIC (Define - Definir, Measure - Medir, Analyse - Analisar, Improve - Melhorar, Control - Controlar), para otimizar problemas experimentais complexos com múltiplas respostas. Esse procedimento combina a Metodologia de Superfície de Resposta (RSM – Response Surface Methodology) com as funções Desirability (D), Modified Desirability (MD) e Compromise Programming (CP) com os algoritmos Generalized Reduce Gradient (GRG) e Evolutionary Solving Method (ESM). Fez-se uma aplicação real a um processo de laminação de vidros para descrever o uso da estrutura proposta. O procedimento permitiu testar diversas configurações envolvendo as funções D, MD, CP, adotando o algoritmo GRG e ESM, para otimizar o processo industrial estudado. A melhor configuração foi definida por um experimento prático de confirmação validada por engenheiros e especialistas da empresa que foi o objeto desse estudo, sendo esta a função Desirability clássica com o algoritmo Evolucionário. Como exemplo das vantagens de adotar a estrutura proposta na resolução de problemas de laminação de vidros, a melhor solução resultou em 49,86% de aumento na vida útil de rebolos de lapidação, correspondendo uma redução de 927 kg de aço por ano, e 41,7% de redução no consumo de pedras de dressagem, contabilizando uma redução total de 17.200 pedras por ano.
Abstract (english)
In many practical situations, it is important to evaluate the relationships between the factors that compose an industrial process and their effects on one or more response variables that are of interest to an enterprise. The main contribution of this thesis is to propose a new conceptual hybrid framework based on the DMAIC (Define, Measure, Analyze, Improve, and Control) methodological structure, to optimize complex experimental problems with multiple responses. This procedure combines Response Surface Methodology, with the Desirability (D), Modified Desirability (MD), Compromise Programming (CP) functions, with Generalized Reduced Gradient (GRG) and Evolutionary Algorithms (EA). We made a real application to a glass
lamination process to describe how to use the proposed framework. The procedure allowed several configurations to be tested involving the D, MD and CP functions, adopting the GRG and EA, to optimize the studied industrial process. The best configuration was determined through a practical confirmation experiment validated by engineers and experts from the company that was the subject of this study, with this being the classical Desirability function with the Evolutionary algorithm. As examples of the advantages of adopting the proposed framework in the glass lamination problems, the best solutions resulted in a 49.86% increase in grinding wheel shelf life, corresponding to a 927kg reduction of steel-use per year, and a 41.7% reduction in dressing stone consumption, saving 17,200 stones per year.
Description
Keywords
Framework híbrido do DMAIC, Otimização multiobjetivo, Metodologia de superfície de resposta, Funções aglutinadoras, Processo de laminação de vidros, Controle de processo, Controle de qualidade, Vidro - Indústria, Planejamento de produção, Hybrid DMAIC framework, Multi-objective optimization, Response surface methodology, Agglutination functions, Glass lamination process
Language
Portuguese
Citation
ARANDA, Kaio Max. Um framework híbrido do DMAIC para a integração da metodologia de superfície de resposta e métodos de otimização multiobjetivo. 116f. 2023. Dissertação (Mestrado em Engenharia) - Faculdade de Engenharia e Ciências, Universidade Estadual Paulista, Guaratinguetá, 2023.
