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Record W3204590627 · doi:10.15628/holos.2021.9418

APLICAÇÃO DO LEAN SEIS SIGMA PARA MELHORIA DA ETAPA DE SEPARAÇÃO MAGNÉTICA DE ALTA INTENSIDADE EM UMA EMPRESA DE MINERAÇÃO

2021· article· pt· W3204590627 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

Bibliographic record

VenueHolos · 2021
Typearticle
Languagept
FieldBusiness, Management and Accounting
TopicQuality and Supply Management
Canadian institutionsCentre for Movement Disorders
Fundersnot available
KeywordsMathematicsHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

A melhoria de processos produtivos em uma organização é uma necessidade em virtude da elevada competividade no mercado, além de demandas por parte de órgãos reguladores. No setor mineral, tais ações se tornam ainda mais importantes, uma vez que o setor está constantemente sujeito a incertezas não aplicáveis a outros setores industriais. Neste trabalho foi utilizada a metodologia Lean Seis Sigma para o aumento da eficiência operacional da etapa de Separação Magnética de Alta Intensidade, diante do fato de que a recuperação metalúrgica estava, em média, 7,21% menor que o valor esperado. A execução do projeto foi feita seguindo-se o ciclo DMAIC, onde as investigações realizadas mostraram que 52,3% das causas-raiz estavam atribuídas à própria operação do equipamento (separador magnético). Intervenções no processo e adequações no funcionamento do separador resultaram em um aumento de 9,66% na média da recuperação metalúrgica, a qual ficou 1,75% maior que a meta estabelecida (94,63%). Uma redução de 65,66% no desvio padrão desta variável também foi observada, o que se traduz em uma redução da variabilidade geral do processo.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.088
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.003

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.049
GPT teacher head0.297
Teacher spread0.248 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it