Análise dos tempos entre chegadas de lotes em uma indústria alimentícia

• Claudio Luis Piratelli ^[1] ; Jorge Alberto Achcar ^[2] ; Renata Regina Sandrim ^[1]
  1. [1] Centro Universitário de Araraquara

     Centro Universitário de Araraquara

     Brasil

     
  2. [2] Universidade de São Paulo

     Universidade de São Paulo

     Brasil

     
• Localización: Ingeniare: Revista Chilena de Ingeniería, ISSN-e 0718-3305, ISSN 0718-3291, Vol. 23, Nº. 4, 2015, págs. 569-578
• Idioma: portugués
• Títulos paralelos:
  • Analysis of the times between arrivals of batches in a food industry
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• Resumen
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    In general, the identification of probability distributions for time between arrivals and the covariates that affect them, get a superficial treatment in papers on production engineering. The main goal of this paper is to analyze the data on the time between arrivals for batches at the quality control department in a food company. A Weibull distribution, with two parameters, was used in the statistical modeling - a quantitative approach. Scale and shape was estimated by the Maximum Likelihood Method. A regression Weibull model was considered to evaluate inferences for the mean and median times between arrivals and to detect important factors affecting the variability in data sets. Considering some covariates, the Weibull distribution was found to have a good fit for the data. These results allow for a more reliable modeling of the quality control department for discrete event simulation.

  • português

    Em geral, a identificação das distribuições de probabilidades dos tempos entre chegadas, bem como das covariáveis que os afetam é tratada de forma superficial nos artigos sobre engenharia de produção. O objetivo principal deste trabalho é analisar os dados sobre os tempos entre chegadas de lotes de receitas ao departamento de controle de qualidade de uma indústria alimentícia. Para a modelagem estatística -abordagem quantitativa- utilizou-se uma distribuição de Weibull. Os parâmetros de escala e forma da distribuição foram estimados pelo método da máxima verossimilhança. Um modelo de regressão de Weibull foi apresentado para a avaliação de inferências nos parâmetros tempos médios e medianos entre chegadas e, para detectar os fatores que afetam a variabilidade dos dados coletados. Na presença de algumas covariáveis, observou-se que a distribuição de Weibull teve boa aderência aos dados. Os resultados permitiram uma modelagem mais fidedigna do setor de controle de qualidade da empresa para a realização de simulação discreta de eventos.