Resumo:
A busca pela otimização de processos e produtos é cada vez maior tendo em vista a crescente concorrência entre as organizações, tornando mais frequente e importante o controle de qualidade e a busca contínua por melhorias. Diversos métodos de otimização que levam em consideração uma única resposta foram desenvolvidos e são amplamente aceitos pela comunidade acadêmica. No entanto, deve-se considerar que os modernos e complexos processos de manufatura sempre possuem mais de uma variável de resposta. Desta forma, vem se mostrando cada vez mais necessário o desenvolvimento de um método para a otimização simultânea de múltiplas respostas. Alguns esforços já foram empreendidos neste sentido, porém a maioria dos métodos apresentados não leva em consideração a estrutura de correlação entre as variáveis de resposta. O método proposto por Paiva (2008), denominado Erro Quadrático Médio Multivariado (EQMM), observa a estrutura de correlação entre as variáveis de resposta para a determinação do projeto robusto de um processo ou produto. O projeto robusto é a determinação de variáveis de controle que imponham maior estabilidade ao processo ou produto em análise, deixando-o insensível às variações externas. Neste sentido, o presente trabalho propõe um método para a otimização de múltiplas respostas duais correlacionadas, denominada Erro Quadrático Médio Multivariado Dual (EQMM Dual), que utiliza um arranjo cruzado e a análise de componentes principais na determinação de uma solução de compromisso entre as variáveis de resposta, caracterizando um projeto robusto. Para sua aplicação foi escolhido o processo de torneamento do aço de corte fácil ABNT 12L14 e buscou-se a otimização de múltiplas características de qualidade que caracterizam o acabamento superficial da peça, bem como a produtividade do processo. Um projeto de experimento foi devidamente desenvolvido, envolvendo 3 variáveis de controle (x), 6 variáveis de resposta (y) e 3 variáveis de ruído (z). Experimentos de confirmação foram executados para demonstrar a aplicabilidade e precisão do método de otimização proposto. Os resultados obtidos em dois grupos de análise distintos foram satisfatórios, demonstrando a viabilidade do método proposto.
