REDUÇÃO DA TAXA DE SUCATA DE LINHA DO LAMINADOR 2, DA ARCELORMITTAL MONLEVADE
Bibliographic record
Abstract
PDF | O Laminador 2 da ArcelorMittal Monlevade produz fio máquina, cuja principal aplicação está na indústria automobilística, em bitolas que variam de 5,5 mm a 44,0 mm e com velocidades que podem atingir 100 m/s. A alta velocidade na qual o Laminador é operado, associada ao grande número de montagens, contribui para o aumento do índice de sucata de linha. Além disso, o nível de qualidade superficial dos produtos exige uma maior freqüência de intervenções nos equipamentos, que poderão ocasionar a barra perdida. A metodologia utilizada na execução do projeto foi o PDCA, que permitiu identificar e otimizar os parâmetros operacionais de processo, bem como capacitar a equipe envolvida. O índice de sucata em 1990 era de 5,20%. No período entre 2001 e 2004, foi alcançado o estado de arte de controle de processo, quando se atingiu o índice de 0,10%. Neste período, foi identificada a necessidade de se realizar uma modernização eletrônica do Laminador e que, após a otimização e os ajustes dos parâmetros de operação e controle de processo, foi possível evoluir de uma taxa de 0,10% para 0,05%, com tendência positiva para 2009, colocando o Laminador 2 como uma das referências mundiais no controle deste índice.
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.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".