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Título: A utilização de modelos de regressão multivariada para a predição da duração da campanha dos refratários de uma empresa siderúrgica do estado de Minas Gerais.
Autor(es): Baesso, Dalila Rodrigues
Orientador(es): Bonelli Junior, Marco Antônio
Membros da banca: Serafim, Viviane da Silva
Pinto, Rafael Lucas Machado
Bonelli Junior, Marco Antônio
Palavras-chave: Engenharia de produção
Administração de produção
Análise multivariada
Análise de regressão
Data do documento: 2018
Referência: BAESSO, Dalila Rodrigues. A utilização de modelos de regressão multivariada para a predição da duração da campanha dos refratários de uma empresa siderúrgica do estado de Minas Gerais. 2018. 34 f. . Monografia (Graduação em Engenharia de Produção) – Instituto de Ciências Exatas e Aplicadas, Universidade Federal de Ouro Preto, João Monlevade, 2018.
Resumo: Frente à concorrência do mercado, é imprescindível a redução dos custos de uma organização para manutenção da sustentabilidade dos processos e a criação de vantagem competitiva. Sabe-se que os materiais refratários são responsáveis por parcela significativa dos custos para a produção do aço e, sendo assim, o objetivo deste trabalho foi compreender a alta variabilidade e a baixa duração da campanha dos refratários que compõem o distribuidor de aço de uma usina siderúrgica situada no estado de Minas Gerais. Outrossim, a inconstância nos valores referentes a vida útil desse equipamento causa incertezas quanto a aquisição de materiais de reparo. Posto que o distribuidor de aço está exposto a inúmeros fatores do processo de lingotamento contínuo em uma aciaria LD, buscou-se entender por meio da revisão de literatura, bem como observações do processo, as variáveis intrínsecas ao equipamento e sua relação com a duração da campanha. Para alcançar o objetivo do estudo, foram utilizados dois métodos de ajuste de modelo por regressão múltipla: Stepwise e BackwardElimination. Inicialmente, foram inseridos dados referentes à14 variáveis preditoras em função da variável resposta “duração”. Como resultado, foi definido um modelo de predição com 12 variáveis e 97,66% de significância estatística. Por fim, predições utilizando modelo ajustado foram comparadas à resultados reais obtidos no processo, demonstrando que o modelo possui boa aderência prática.
Resumo em outra língua: In the face of market competition, it is essential to reduce na organization’s costs to maintain process sustainability and create competitive advantage. It is known that refractory materials are responsible for a significant portion of the costs for steel production, so the aim of this work was to under stand the high variability and the short duration of there fractory campaign that make up the steel distributor of a steel mill located in the state of Minas Gerais. Therefore, the inconstancy in the values regarding the use ful life of this equipment causes uncertainties as to the acquisition of repair materials. Since the steel distributor is exposed to many factors of the continuous casting processin an LD mill, it was sought to understand, through literature review and process observation, the variables intrinsic to the equipment and its relation to the duration of the campaign. To achieve the study objective, two methods of adjustment of the multiple regression model were used: step wise and Backward Elimination. Initially, data regarding 14 predictor variables were inserted as a function of the variable duration response. After the removal of 2 variables by the Stepwise method and the non-inclusion of the same two factors by the Backward Elimination method, it was observed that the methods converged. As a result, a prediction model with 12 variables and 97.66% of statistical significance was defined. Finally, predictions using the adjusted model were compared to the actual results obtained in the process, demonstrating that the model has good practical adherence.
URI: http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/1178
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