Introdução à Estatística Industrial

Conhecimentos de Base Recomendados

Tratamento de dados.

Métodos de Ensino

A metodologia de ensino é baseada numa combinação de aulas convencionais onde os temas são motivados e introduzidos, com apoio a diapositivos, software e ilustrações (aulas teóricas) e aulas demonstrativas dos conceitos e da sua implementação computacional (aulas práticas). No decurso das aulas, os alunos consolidam os conhecimentos com mini-projetos realizados individualmente ou em grupo onde as ferramentas são aplicadas autonomamente sob supervisão do docente. As aulas tutoriais visam garantir o apoio necessário para suportar o esforço dos alunos na realização dos referidos projetos.

Resultados de Aprendizagem

Esta unidade curricular visa complementar o percurso iniciado na disciplina de tratamento de dados, introduzindo competências direcionadas para a gestão da variabilidade em ambientes industriais. Incluem-se aspetos de análise e tomada de decisão (testes estatísticos de hipóteses), monitorização (controlo estatístico de processos), previsão (regressão linear múltipla) e planeamento estatístico de experiências (planeamentos fatoriais completos). O objetivo é dotar os futuros engenheiros de ferramentas, conhecimento e metodologias para lidar com a variabilidade e incerteza nos processos onde irão desenvolver a sua atividade.     

Estágio(s)

Não

Programa

1.Fontes de variabilidade. Diagramas de Ishikawa.

2.Complementos de Testes de Hipóteses

    a.Testes paramétricos (ANOVA, Associação)

    b.Testes não-paramétricos

    c.Dimensionamento de amostras

    d.Introdução às Carta de Controlo

3.Previsão da qualidade

    a.Recolha de dados ativa e passiva

    b.Regressão Linear Múltipla

4.Fundamentos de planeamento estatístico de experiências

    a.Planos fatoriais completos (<5 fatores).

Docente(s) responsável(eis)

Marco Paulo Seabra dos Reis

Métodos de Avaliação

Avaliação
Resolução de problemas: 20.0%
Projecto: 30.0%
Exame: 50.0%

Bibliografia

Reis, M. S. Estatística Para a Melhoria de Processos – A Perspectiva Seis Sigma. Coimbra: Imprensa da Universidade de Coimbra, 2016

Montgomery, D. C.,  Runger, G. C. Applied Statistics and Probability for Engineers. 6th ed. New York: Wiley, 2014

Montgomery, D. C. Introduction to Statistical Quality Control. 6th ed. New York: Wiley, 2009

Vining, G.,  Kowalski, S. M.  Statistical Methods for Engineers. 3rd ed. Duxbury: Thomson, 2010.