Gerenciamento preditivo da duração de campanhas refratárias em uma indústria siderúrgica

Dalila Rodrigues Baesso; Marco Antonio Bonelli Junior; Júlio César Alvarenga

doi:10.5585/exactaep.v18n4.14537

Authors

Dalila Rodrigues Baesso Universidade Federal de Ouro Preto https://orcid.org/0000-0002-5013-5785
Marco Antonio Bonelli Junior Universidade Estadual de Campinas https://orcid.org/0000-0003-4182-5685
Júlio César Alvarenga Universidade Federal de Ouro Preto https://orcid.org/0000-0003-4754-4956

DOI:

https://doi.org/10.5585/exactaep.v18n4.14537

Keywords:

Refractory materials, Multivariate regression, Linear programming.

Abstract

When it comes to steel processes, it is known that refractory materials are responsible for a significant portion of the steel production costs. For this reason, this work aimed to understand the high variability and the low durability of the refractory campaign that compose a process of continuous casting in a large LD mill in the state of Minas Gerais, identifying the relationship between the process variables so it was possible to make estimates about the duration of its refractory campaign. For the selection of the explanatory factors, a variation of the method Stepwise was used. In each step of the algorithm, a model based on linear programming was responsible for the calculations of the linear regression coefficients. In the end, a prediction model was obtained for the duration of the campaign containing 12 explanatory factors and 97.66% of statistical significance.

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Author Biographies

Dalila Rodrigues Baesso, Universidade Federal de Ouro Preto

Graduada em Engenharia de Produção no Instuto de Ciências Exatas e Aplicadas da Universidade Federal de Ouro Preto.

Marco Antonio Bonelli Junior, Universidade Estadual de Campinas

Formação em Engenharia de Produção pela Universidade Federal de Ouro Preto e atualmente mestrando em Engenharia de Produção e Manufatura pela Universidade Estadual de Campinas. Possui experiêcia em docência pela Universidade Federal de Ouro Preto e Pela Universidade Virtual do Estado de São Paulo.

Júlio César Alvarenga, Universidade Federal de Ouro Preto

Graduado em Engenharia de Produção e mestrando em Engenharia de Produção pela Universidade Federal de Ouro Preto.

References

Abbad, G. D. S., & Torres, C. V. (2002). Regressão múltipla stepwise e hierárquica em Psicologia Organizacional: aplicações, problemas e soluções. Estudos de Psicologia. 7 (Special Number), 19-29. https://doi.org/10.1590/S1413-294X2002000300004

Bragança, S. R. (2012). Corrosão de refratários utilizados na siderurgia. Parte II: propriedades físicas dos refratários e fatores operacionais. Cerâmica. 58(348), 459-464. https://doi.org/10.1590/S0366-69132012000400007

Carvalho, M. D. (2005). Correlação das microestruturas de amostras de dolomitas do quadrilátero ferrífero, MG com as temperaturas iniciais de hidratação das dolomas (Unpublished master’s thesis). Federal University of Minas Gerais, Belo Horizonte, MG.

Fávero, L. P., & Belfiore, P. (2016). Análise de dados: modelos de regressão com Excel®, Stata®, R® e SPSS®. Rio de Janeiro, RJ: Elsevier.

Francisco, J. R. D. S., Amaral, H. F., & Bertucci, L. A. (2013). Remuneração dos acionistas por meio do juro sobre o capital próprio das empresas listadas na BM&FBOVESPA. Revista de Contabilidade do Mestrado em Ciências Contábeis da UERJ, 18(2), 32-48. Retrieved from http://www.atena.org.br/revista/ojs-2.2.3-08/index.php/UERJ/article/view/1728/1602.

Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., Anderson, R. E., & Tatham, R. L. (2009). Análise multivariada de dados. Porto Alegre, RS: Bookman.

Lee, W. E., & Zhang, S. (2004). Direct and indirect slag corrosion of oxide and oxide-c refractories. In: VII International Conference on Molten Slags Fluxes and Salts, 309-319. Retrieved from http://saimm.org.za/Conferences/Slags2004/045_Lee.pdf.

Mondal, S. C. (2016). Process capability – a surrogate measure of process robustness: a case study. International Journal of Quality & Reliability Management. 33(1), 90-106. https://doi.org/10.1108/IJQRM-12-2013-0202

Nieto, P., Suárez, V., Antón, J., Bayón, R., Blanco, J., & Fernández, A. (2015). A new predictive model of centerline segregation in continuous cast steel slabs by using multivariate adaptive regression splines approach. Materials. 8(6), 3562-3583. https://doi.org/10.3390/ma8063562

Peres, F. A. P., & Fogliatto, F. S. (2018). Variable selection methods in multivariate statistical process control: A systematic literature review. Computers & Industrial Engineering, 115, 603-619. https://doi.org/10.1016/j.cie.2017.12.006

Rao, M., Rama, O., Subbaiah, K. V., Rao, K. N., & Rao, T. S. (2013). Application of multivariate control chart for improvement in quality of hotmetal: a case study. International Journal for Quality Research, 7(4), 623-640. Retrieved from http://www.ijqr.net/journal/v7-n4/11.pdf.

Ritzman, L. P., Krajewski, L. J., & Klassen, R. D. (2004). Foundations of operations management. Toronto: Pearson Prentice Hall.

Ruuska, J., Sorsa, A., Lilja, J., & Leiviskä, K. (2017). Mass-balance based multivariate modelling of basic oxygen furnace used in steel industry. IFAC-PapersOnLine, 50(1), 13784-13789. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2017.08.2065

Sarmento, C. T. (2010). Regressão múltipla: Ferramenta de apoio a decisão nas pesquisas de marketing institucional. In: X Coloquio Internacional sobre Gestión Universitaria en América del Sur. Retrieved from http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/97095.

Turrioni, J. B., & Mello, C. H. P. (2012). Metodologia de pesquisa em engenharia de produção. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção da Universidade Federal de Itajubá. Itajubá: UNIFEI.

Xu, D., & Zhao, W. (2005). Reliability prediction using multivariate degradation data. In: Annual Reliability and Maintainability Symposium. IEEE, 337-341. doi:10.1109/RAMS.2005.1408385.

Zimmer, A., Bragança, S., Santos, L. D., & Bergmann, C. (2004). Comparação entre refratários magnesianos e dolomíticos utilizados em panelas para refino de aço. In: Proceedings of the 48th Annual Meeting of the Brazilian Ceramic Society. Retrieved from https://www.ipen.br/biblioteca/cd/cbc/2004/artigos/48cbc-8-14.pdf.