Resumo:
Garantir a qualidade e a busca contínua por melhorias vem sendo exigido com um maior rigor pelas organizações que buscam focar na determinação de condições ótimas de operação. Diante deste cenário, surge o problema de pesquisa deste trabalho que trata da questão de como se obter Fronteiras convexas e equiespaçadas de Pareto para problemas biobjetivos de centralidade e dispersão obtidas por meio de um experimento de torneamento do aço de corte fácil ABNT/SAE 12L14 realizado no laboratório da Universidade Federal de Itajubá através de um arranjo cruzado o qual aborda a influência das variáveis de entrada com as variáveis de ruído. Nesse âmbito, emerge o conceito de Projetos Robustos de Parâmetros os quais visam com que a medida de centralidade dos dados seja a mais próxima possível do seu valor alvo e com que a medida de dispersão seja a menor possível e, desse modo, proporcionando com que o problema se torne insensível à ação dos ruídos. Consequentemente, a média e a variância das amostras são os estimadores normalmente utilizados na análise de problemas duais mesmo em casos de elevada variação e, diante deste fato, os estimadores robustos de localização e escala surgem como uma alternativa por possuírem a capacidade de modelar os outliers sem ter que retirá-los da amostra. Desse modo, oito modelos duais foram propostos para realizarem a modelagem dos dados experimentais e, sendo o Modelo A, composto pelos estimadores paramétricos de média e variância e, os demais (B – H), compostos por estimadores robustos não paramétricos. Após, foi proposta a utilização do método NBI, considerado o mais robusto atualmente, para a otimização dos modelos e, assim, potencializando a convexidade e o equiespaçamento dos pontos ótimos das Fronteiras de Pareto resultantes da otimização de cada um dos oito modelos propostos. Como objetivo específico, o presente trabalho visa propor uma métrica de comparação de desempenho entre as Fronteiras de Pareto obtidas para cada um dos oito modelos duais. O método de pesquisa adotado neste trabalho é a modelagem quantitativa axiomática normativa. Como resultado, destaca-se um melhor desempenho do Modelo H, constituído pelos estimadores robustos de máxima verossimilhança, em relação ao Modelo A, constituído pelos estimadores paramétricos de média e variância.
