Aplicativo computacional para a função perda de qualidade, razão sinal-ruído e análise experimental de Taguchi

Abstract

Resumo: Genichi Taguchi ajudou o crescimento da economia japonesa por meio de suas contribuições na Engenharia da Qualidade, mostrando a Função Perda de Qualidade quadrática, Relação Sinal-Ruído e um delineamento de experimento avançado adequado às indústrias. A Função Perda de Qualidade quadrática é uma técnica da Engenharia da Qualidade que procura exprimir conceitos da qualidade em função de perda monetária no que se refere a produtos conformes e não conformes. Já a Razão Sinal-Ruído permite analisar a resposta esperada contra os ruídos presentes e é a medida principal do delineamento de experimento proposto por Taguchi. O seu delineamento de experimento é composto por três etapas: Projeto de Sistema, Projeto de Parâmetros e Projeto de Tolerância. É no Projeto de Parâmetros que é realizado grande parte da otimização do produto, fornecendo a robustez procurada. Um produto robusto é de grande valia, ele apresenta menos variabilidade em sua resposta e maior qualidade com menor custo. Como, existe a dificuldade de obter-se amostras para a estimação dos parâmetros, a técnica computacional intensiva Bootstrap permite estimar dos parâmetros, a distribuição, o desvio padrão e intervalos de confiança, a partir de uma única amostra. Este trabalho faz um estudo dos conceitos de Taguchi e utiliza seus parâmetros estatísticos junto com a técnica de reamostragem Bootstrap para estimar seus intervalos de confiança. Faz uma análise de um caso na indústria de alimentos, comparando a qualidade de cinco produtos similares. As comparações feitas foram entre turnos de trabalho nos produtos similares e no mesmo processo de fabricação. Um aplicativo "Experimento Taguchi" foi desenvolvido em linguagem MATLAB para executar e mostrar todas as etapas deste processo, facilitando o trabalho posterior do experimentador. A comparação do aplicativo foi realizada através da comparação dos resultados com outros softwares que já se encontram no mercado. O aplicativo Experimento Taguchi obteve sucesso na comparação, mostrando resultados precisos e manejo prático. Palavras-chave: Técnica Taguchi. Função Perda de Qualidade. Razão SinalRuído. Aplicativo Computacional.

Abstract: Genichi Taguchi helped the growth of the Japanese economy through his contributions in quality engineering, showing the quadratic loss function, the signal-to-noise ratio and an advanced experiment design appropriate for industries. The quadratic quality loss function is a quality engineering technique that seeks to express quality concepts in terms of monetary loss for conforming and nonconforming products. The signal-to-noise ratio enables to analyses the expected response with the noises presente and it is the main parameter in experimental design proposed by Taguchi. The experimental design is composed of three stages: system design, parameter design and tolerance design. It is in parameter design which is accomplished the biggest part of the product optimization, providing the robustness. A robust product is of great value, it presents less variability in its response and higher quality with less cost. As there is the difficulty to obtain samples for the estimation of the parameters, the intensive computational technique Bootstrap allows estimate the parameters, distribution, standard deviation and confidence intervals, from a single sample. This work presents some of Taguchi's concepts and provide an evaluation of his statistical with Bootstrap resampling method. Realize an analyze in food industry comparing the quality of five similar products. The comparisons were made between similar products and between work shifts in the same manufacturing process. An application "Experimento Taguchi" was developed in MATLAB language to execute and show all the steps of this process, facilitating the posterior work for the experimentalist. The comparison of the app was realized through comparison of the results with other software already on the market. The app "Experimento Taguchi" was successful in comparison, showing precise results and practical handling. Key-words: Taguchi Technique. Quality Loss Function. Signal-to-noise ratio. Computer Application.