Este trabalho relata um estudo de caso envolvendo a otimização experimental de uma receita química. O estudo abrange as etapas de identificação do problema, planejamento do experimento, modelagem individual das variáveis de resposta, definição de uma função objetivo e otimização. Na identificação do problema e no planejamento do experimento foi utilizada uma estrutura matricial para reunir e organizar as informações. O experimento contemplou cinco fatores controláveis e dez variáveis de resposta. Na etapa de modelagem individual, foram construídos modelos para a média e a variabilidade de cada uma das variáveis de resposta. A função objetivo utilizada no estudo de otimização foi a Função de Perda Quadrática Multivariada, proposta por Ribeiro & Elsayed, acrescida dos custos de matéria prima e energia. Assim, a otimização foi conduzida levando em conta tanto os custos decorrentes da má qualidade (capturados pela função de perda) como os custos de matéria prima e energia. A otimização permitiu definir o melhor ajuste para os fatores controláveis. Ao final é feita uma análise de sensibilidade e é sugerido um envelope de operação para o controle do processo.

This paper presents a case study where the optimization of a chemical mixture was accomplished. The study included the following steps: problem identification, design of an experiment, model building for each individual response, choice of an objective function, and optimization. In the steps of problem identification and design of the experiment, a matrix was used to gather and to organize the information. Five control factors and ten response variables were included in the experiment. In the step of model building, models for mean and variability for each response variable were built. The objective function used for optimization was an extended version of the Multivariate Quadratic Loss Function proposed by Ribeiro & Elsayed (1995). The optimization was carried out taking into account the losses due to poor quality as well as the losses due to the costs of raw materials and energy. After the optimization it was possible to identify the best set for the control factors. A sensibility analysis was performed and an operational envelop for process control is suggested.

Este artigo descreve um método de otimização experimental de produtos ou processos medidos por múltiplas variáveis de resposta. Todas as etapas do método, que contempla desde a identificação do problema até a otimização de custos e qualidade, são descritas em detalhe. Para ilustrar a aplicação do método, relata-se um estudo de otimização de um processo de fundição. Este estudo de caso foi inicialmente reportado por Change Shivpuri (1995). Este artigo apresenta uma comparação dos resultados obtidos por essses autores e aqueles obtidos utilizando-se o método proposto. As vantagens do método proposto são evidenciadas.

This paper presents a method for the optimization of processes or products measured by multiple responses. All the steps of the method, which covers from problem identification to quality and costs optimization, are described. To illustrate the use of the method, an optimization study conducted on a casting process is discussed. This case study was first reported by Chang e Shivpuri (1995). This paper presents a comparison of the results obtained by these authors and those obtained through the use of the proposed method. The advantages of the proposed method are discussed and pointed out.