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Tese de Doutorado
DOI
10.11606/T.11.2010.tde-20092010-092946
Documento
Autor
Nome completo
Wilson Alves de Oliveira
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
Piracicaba, 2010
Orientador
Banca examinadora
Barbin, Decio (Presidente)
Dias, Carlos Tadeu dos Santos
Pinto Junior, Dorival Leão
Sarries, Gabriel Adrian
Soler, Alonso Mazini
Título em português
Modelos estatísticos integrados à metodologia Lean Seis Sigma visando ao aumento da produtividade na obtenção do etanol
Palavras-chave em português
Análise de regressão e correlação
Biocombutíveis
Cana-de-açúcar
Estatística - Modelos
Etanol
Produtividade.
Resumo em português
A cana-de-açúcar e uma das principais atividades econômicas do Brasil, tanto em termos de balança comercial, como de geração de empregos. O álcool (etanol) obtido da cana-de-açúcar e um combustível menos poluente, pois, contem oxigênio na sua composição e utilizado nos veículos movidos a etanol, na composição da gasolina automotiva e nos veículos ex. A queima do etanol produz 25% menos monóxido de carbono e 35% menos oxido de nitrogênio que a gasolina. Desta forma, as nações preocupadas em diminuir seus nesses de poluição atmosférica têm considerado como uma importante solução viável, a adoção do etanol como combustível automotivo . O objetivo deste trabalho foi apresentar propostas para a melhoria da qualidade e produtividade do setor, focado no desempenho dos processos e produtos, atraves de métodos estatísticos. Foi utilizada a metodologia "Lean Seis Sigma" aplicada no processo produtivo do etanol, em uma usina de açúcar e de álcool, visando acelerar a velocidade do processo, através da redução do desperdício e da variabilidade. A aplicação da metodologia "Lean Seis Sigma" foi realizada com o uso do modelo DMAIC (Dene, Measure, Analyze, Improve, Control). A ferramenta utilizada para descrever a relação entre as variáveis de saída (Y) e as variáveis de entrada (X) foi a regressão linear múltipla, fazendo uso dos métodos de seleção de variáveis. O mapeamento do processo produtivo do etanol possibilitou a identificação das etapas que agregam e não agregam valor ao processo. Os resultados mostraram uma redução significativa no \Lead Time" (tempo do processo) e a identificação das principais variáveis envolvidas no processo produtivo do etanol
Título em inglês
Statistical models integrated with Lean Six Sigma methodology in order to increase productivity in obtain of ethanol
Palavras-chave em inglês
Biofuel.
Lean Six Sigma
Regression analysis
Sugarcane
Resumo em inglês
The sugarcane is one of the most important economic businesses in Brazil, in both terms of trade balance and job opportunity. Alcohol (ethanol), obtained from sugarcane, is a fuel cleaner, because it contains oxygen in its composition and is used in vehicles powered by ethanol, on the composition of automotive gasoline and ex-fuel vehicles. Ethanol burning produces 25% less carbon monoxide and 35% less nitrogen oxide than gasoline. Thus, the nations that concern on reducing their levels of air pollution consider it as an important and available solution to be adopted as an automotive fuel. So, this trial aimed at making some proposals for improving quality and productivity of this sector, focused on the performance of processes and products, according to some statistical methods. The studied methodology was Lean Six Sigma, applied in the production process of ethanol, in a sugar and alcohol Plant in order to speed up its process by reducing waste and variability. The Lean Six Sigma methodology was carried out using the DMAIC model (Dene, Measure, Analyze, Improve and Control). The multiple linear regression tool described the relationship among the output variables (Y) and the input variables (X), associated to the methods of variable selection. The mapping of ethanol production process enabled the identication of steps that add, and does not add value to the process. The results showed a signicant reduction in the Lead Time as well as to identify the main variables involved in the production process of ethanol.
 
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Wilson_Oliveira.pdf (1.23 Mbytes)
Data de Publicação
2010-09-23
 
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