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Título: MODELING IN REPLICATED FACTORIAL EXPERIMENTS FOR IMPROVEMENT OF TEXTILE INDUSTRIAL PROCESSES
Autor: ALINE RAMOS BORGES
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  EUGENIO KAHN EPPRECHT - ADVISOR
Nº do Conteudo: 24390
Catalogação:  07/04/2015 Idioma(s):  PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=24390@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=24390@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.24390

Resumo:
This dissertation describes the application of Generalized Linear Models (GLMs) to the analysis of an experiment with the purpose identify the levels combination of independent variables: concentration of sodium hydroxide (A) volume of sodium hypochlorite (B) and their interaction (AB), that minimizes the response variable: proportion of defective items, in a process in a small plant of the textile industry. The response variable takes the form of a proportion, that violates the basic assumptions of the Classic Linear Model and, as a result, the estimates of the coefficients by Ordinary Least Squares method is less reliable. The design employed was a replicated complete 22 factorial design with central point. After doing the planning, the modeling by MLG is applied, and then it is possible to identify a underdispersion data; to verify that the model used is correct and that the volume of sodium hypochlorite (B) is the only significant factor in the industrial process of bleaching the company. Therefore, as the purpose is to minimize the response, it is used the lower level (-1) of this variable. Consequently, as the aim is to reduce costs of chemical inputs can use the minimum level of concentration of hydroxide sodium (A) and the maximum level of interaction between factors (AB), since they are not significant to the model.

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