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Utilização da regressão linear múltipla como ferramenta de otimização em processos industriais de moagem de trigo

The objective of this study is to evaluate the optimization of the industrial process of wheat flour milling by using multiple linear regression. It was used data from a wheat milling industry, and the independent variables hardness, thousand kernel weight, moisture content and grain size distributi...

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Autor principal:	Lopes, Ricardo Barroso
Formato:	Trabalho de Conclusão de Curso (Especialização)
Idioma:	Português
Publicado em:	Universidade Tecnológica Federal do Paraná 2020
Assuntos:	Processos de fabricação Trigo Moagem Manufacturing processes Wheat Milling Gestão Industrial: Produção e Manutenção
Acesso em linha:	http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/23460
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id	riut-1-23460
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spelling	riut-1-234602020-11-26T12:25:54Z Utilização da regressão linear múltipla como ferramenta de otimização em processos industriais de moagem de trigo Lopes, Ricardo Barroso Santos Junior, Guataçara dos Processos de fabricação Trigo Moagem Manufacturing processes Wheat Milling Gestão Industrial: Produção e Manutenção The objective of this study is to evaluate the optimization of the industrial process of wheat flour milling by using multiple linear regression. It was used data from a wheat milling industry, and the independent variables hardness, thousand kernel weight, moisture content and grain size distribution were correlated with the dependent variable extraction rate. In the study was performed a qualitative and quantitative applied research. The data used to perform multiple linear regressions were obtained in a industrial diagram with a 360 t of capacity per day, and with the following technical specifications: roller mill surface 9.0 mm/100Kg/24h, sifter area 0.050 m2 / 100 Kg / 24 h. The results inicated that the use of linear regression can assist in optimization of production process, through the management of some independent variables such as hardness, moisture content, thousand kernek weight, size distribution and their correlations with the dependent variable. O objetivo deste trabalho é avaliar a otimização do processo industrial de moagem de trigo através da utilização de regressão linear múltipla. Utilizou-se dados obtidos em uma industria moageira de trigo, e as variáveis independentes dureza, peso de mil grãos, umidade e distribuição do tamanho do grão foram relacionados com a variável dependente taxa de extração. Realizou-se uma pesquisa aplicada quali-quantitativa. Os dados utilizados para realização da regressão linear múltipla foram obtidos em um diagrama industrial, com capacidade de processamento de 360 t/dia, e com as seguintes especificações técnicas: Superfície de contato real de 9,0 mm/100Kg/24h e Superfície de peneiração de 0,050 m2/ 100 Kg / 24 h. Os resultados obtidos sinalizaram que a ferramenta pode auxiliar a otimização deste processo produtivo, através do gerenciamento de algumas variáveis independentes, tais como dureza, peso de mil grão, umidade, distribuição do tamanho do grão, e suas correlações com a variável dependente. 2020-11-26T12:25:54Z 2020-11-26T12:25:54Z 2012-03-10 specializationThesis LOPES, Ricardo Barroso. Utilização da regressão linear múltipla como ferramenta de otimização em processos industriais de moagem de trigo. 2012. 42 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Especialização) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Ponta Grossa, 2012. http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/23460 por application/pdf Universidade Tecnológica Federal do Paraná Ponta Grossa
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description	The objective of this study is to evaluate the optimization of the industrial process of wheat flour milling by using multiple linear regression. It was used data from a wheat milling industry, and the independent variables hardness, thousand kernel weight, moisture content and grain size distribution were correlated with the dependent variable extraction rate. In the study was performed a qualitative and quantitative applied research. The data used to perform multiple linear regressions were obtained in a industrial diagram with a 360 t of capacity per day, and with the following technical specifications: roller mill surface 9.0 mm/100Kg/24h, sifter area 0.050 m2 / 100 Kg / 24 h. The results inicated that the use of linear regression can assist in optimization of production process, through the management of some independent variables such as hardness, moisture content, thousand kernek weight, size distribution and their correlations with the dependent variable.
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