Aplicação de projeto de experimentos como suporte no projeto e melhoria de produtos no setor de autopeças

Abstract

Esta dissertação aborda a aplicação de Projeto de Experimentos com o suporte no projetoe melhoria de produtos no setor de autopeças. Para tanto, inicialmente apresenta-se um modelo genérico para experimentação industrial, o qual engloba todas as etapas necessárias ao desenvolvimento de um experimento planejado na indústria. A seguir, apresenta-se a análise de variância, ou ANOVA, como uma ferramenta para análise dos dados obtidos nos ensaios experimentais; também, apresentam-se os projetos fatoriais, utilizados em experimentos que envolvem o estudo do efeito de dois ou mais fatores. Na seqüência, introduz-se a Metodologia de Superfície de Resposta e apresentam-se alguns projetos fatoriais específicos, apropriados para ajustar superfícies de resposta. A seguir, apresenta-se um esquema para auxiliar na escolha do projeto fatorial. Na seqüência, apresentam-se as principais técnicas para a otimização de experimentos, que contenham mais de uma variável de resposta e, por último, são relatados os aspectos que dificultam a aplicação de Projeto de Experimentos na indústria e sugere-se um modelo para sistematização do planejamento e execução de um experimento. Por fim, apresentam-se dois estudos de caso, realizados numa indústria de autopeças do Estado do Rio Grande do Sul. No primeiro estudo de caso, o Projeto de Experimentos é utilizado para auxiliar o desenvolvimento do projeto de um produto; no segundo estudo de caso a ferramenta é utilizada na melhoria do processo de fabricação de um produto.

This thesis discusses the application of Design of Experiments as a support tool in the design and improvement of products in the automotive parts industry. lnitially we present a generic model for industrial experimentation, which covers all necessary steps for the planning and connducting of industrial experiments. Next, we review the utilization of the analysis of variance, or ANOVA, as a tool for analyzing data collected through experimentation; we also review factorial designs, typically used in experiments involving investigation on the effects of two or more factors. We also introduce the Response Surface Methodology and present some specific factorial designs appropriate for fitting response surfaces. Next we present guidelines for the selection of factorial designs. Next we present the main techniques for the optimization of multiresponse experiments. We finally discuss some aspects that make difficult the application of Design of Experiments in industry and suggest a model for systematizing the planning and conducting of experiments. The methods and techniques discussed in the thesis are illustrated through two case studies carried out in an automotive parts industry, in the State of Rio Grande do Sul. In the first case study presented, Design of Experiments had been used to assist in the design phase of a product; in the second case study. DOE is used in the improvement of a manufacturing process.