O objetivo deste artigo é mostrar a aplicação das metodologias planejamento de experimentos com análise em blocos e regressão linear múltipla aplicadas ao estudo de um processo de tratamento térmico siderúrgico com múltiplas respostas. Por meio deste estudo buscou-se projetar modelos estatísticos que permitissem prever os resultados das propriedades mecânicas em arames de aço SAE 9254 trefilados, com diâmetros de 2,00 mm e 6,50 mm, após processo de têmpera e revenimento. Para isso foram investigadas as variáveis de entrada do processo (diâmetro, velocidade, temperatura de revenimento e concentração do polímero) e as suas influências sobre o limite de resistência à tração, a estricção e a dureza do material. Os resultados revelaram que todas as variáveis consideradas têm influência significativa na obtenção das propriedades mecânicas e os modelos obtidos foram validados utilizando-se análise de variância (ANOVA). A regressão linear múltipla permitiu representar o processo adequadamente e a análise gráfica possibilitou visualizar o comportamento das múltiplas respostas.

The purpose of this article is to demonstrate an application of the design of block experiments via analysis and multiple linear regression in the investigation of a steel thermal treatment process with multiple responses. The study aimed to design statistical models to predict the mechanical properties in SAE 9254 draw steel wires, with diameters of 2.00 mm and 6.50 mm, after quench hardening and tempering. For this purpose, process input variables (wire diameter, processing speed, tempering temperature and polymer concentration) were investigated regarding their influence on the material tensile strength, yield point and hardness. The results revealed that the mechanical properties of the steel wire are significantly influenced by the selected variables, and analysis of variance (ANOVA) was employed to validate the design of the statistical models. Multiple linear regression allowed for an appropriate representation of the process, and graphical analysis was found to be very useful in displaying the behavior of the multiple responses.

Este artigo trata dos gráficos de controle de EWMA e de X-barra utilizados no monitoramento de processos cujas observações podem ser descritas por um modelo auto-regressivo de primeira ordem. Os gráficos são planejados levando em conta a correlação em série e utilizando-se o conceito de subgrupos racionais como estratégia de amostragem. As propriedades das cartas de controle são obtidas e comparadas. Os resultados numéricos mostram que a correlação positiva dentro dos subgrupos afeta o desempenho dos gráficos. O gráfico de EWMA é substancialmente mais ágil do que o gráfico de X-barra na detecção de perturbações no processo, especialmente quando tais perturbações geram pequenos desajustes na média.

In this paper the EWMA and the X-bar control charts are considered for monitoring processes in which the observations can be represented as a first order autoregressive model. The charts are designed taking the serial correlation into account and the sampling strategy is set based on the rational subgroup concept. The control charts properties are studied and compared. Numerical results show that the positive correlation within-subgroup has a significant impact on the charts performance. The EWMA chart is substantially more efficient than the X-bar chart in detecting process disturbances, especially when the mean shifts are of small magnitude.