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dc.description.resumoA compreensão e controle da variabilidade dos processos produtivos tem se tornado complexa, devido ao aumento da competitividade, consumidores mais exigentes, entre outros fatores, representando, com isso, um desafio para as companhias e gestores. Para reduzir a variabilidade são utilizadas como suporte, técnicas estatísticas básicas, como Histograma, Gráfico de Pareto, Diagrama de Correlação, Gráfico de Pareto, Diagramas de Causa e Efeito, e técnicas estatísticas mais avançadas como o Planejamento de Experimento. Apesar da necessidade de utilização destas e outras técnicas, torna-se necessário avaliar quais os resultados concretos que elas podem proporcionar. Este trabalho tem o objetivo de analisar a relação entre a aplicação de técnicas estatísticas básicas e avançadas com os principais resultados percebidos, que podem ser obtidos com a aplicação das mesmas, por meio de uma pesquisa survey aplicada em uma amostra de 243 empresas de 7 segmentos industriais do estado de São Paulo. Pela análise de Regressão múltipla foi possível verificar que a melhoria dos índices de capacidade de processo, por exemplo, pode ser explicada em aproximadamente 50,4% pelas técnicas estatísticas básicas e avançadas, sendo o Diagrama de Causa e Efeito e a Análise de capacidade de processo as técnicas que mais contribuem para este resultado.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.initialsUFCGpt_BR
dc.subject.cnpqEngenharia de Produção.pt_BR
dc.citation.issue5pt_BR
dc.titleAnálise do uso das técnicas estatísticas em empresas industriais do estado de São Paulo, utilizando regressão linear múltipla.pt_BR
dc.date.issued2017-
dc.identifier.urihttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/30337-
dc.date.accessioned2023-06-21T11:06:05Z-
dc.date.available2023-06-21-
dc.date.available2023-06-21T11:06:05Z-
dc.typeArtigo de Eventopt_BR
dc.subjectTécnicas estatísticaspt_BR
dc.subjectRegressão linear múltiplapt_BR
dc.subjectEstatísticapt_BR
dc.subjectHistogramapt_BR
dc.subjectGráfico de Paretopt_BR
dc.subjectDiagrama de correlaçãopt_BR
dc.subjectDiagramas de causa e efeitopt_BR
dc.subjectPesquisa surveypt_BR
dc.subjectStatistical techniquespt_BR
dc.subjectMultiple linear regressionpt_BR
dc.subjectStatisticpt_BR
dc.subjectHistogrampt_BR
dc.subjectPareto's chartpt_BR
dc.subjectCorrelation diagrampt_BR
dc.subjectCause and effect diagramspt_BR
dc.subjectSurvey researchpt_BR
dc.subjectTechniques de statistiquept_BR
dc.subjectLa régression linéaire multiplept_BR
dc.subjectStatistiquept_BR
dc.subjectHistogrammept_BR
dc.subjectDiagramme de Paretopt_BR
dc.subjectDiagramme de corrélationpt_BR
dc.subjectDiagrammes de cause à effetpt_BR
dc.subjectRecherche par sondagept_BR
dc.subjectTecnicas estadisticaspt_BR
dc.subjectRegresión lineal múltiplept_BR
dc.subjectEstadísticapt_BR
dc.subjectDiagrama de correlaciónpt_BR
dc.subjectDiagramas de causa y efectopt_BR
dc.subjectEncuesta de investigacionpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.creatorSANTOS, Heitor Alves dos.-
dc.creatorTOLEDO, José Carlos de.-
dc.publisherUniversidade Federal de Campina Grandept_BR
dc.languageporpt_BR
dc.title.alternativeAnalysis of the use of statistical techniques in industrial companies in the state of São Paulo, using multiple linear regression.pt_BR
dc.identifier.citationSANTOS, Heitor Alves dos; TOLEDO, José Carlos de. Análise do uso das técnicas estatísticas em empresas industriais do estado de São Paulo, utilizando regressão linear múltipla. In: SIMPÓSIO DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO, 5., 2017, Joinville. Anais [...]. Joinville - SC: UDESC/UNIVILLE, 2017. ISSN: 2318-9258. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/30337pt_BR
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