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A presente pesquisa tem como tema a abordagem de modelos de previsÆo, aplicados a processos produtivos industriais, com o objetivo de verificar a estabilidade do processo por meio de gráficos de controle, aplicado aos resíduos oriundos de modelagem linear e nÆo linear. A investiga‡Æo da estabilidade do processo passa pela verifica‡Æo da influência da volatilidade na detec‡Æo de pontos amostrais que sÆo potenciais para afetar o desempenho do processo produtivo. Os dados utilizados para análise pertencem a três empresas de segmentos distintos. O modelo matemático foi ajustado utilizando modelo de regressÆo dinâmica multivariada, modelo ARIMA e modelo ARIMA-ARCH. De acordo com os gráficos de controle, as técnicas estatísticas empregadas para eliminar a autocorrela‡Æo serial dos dados mostraram-se adequadas estatisticamente, se comparadas com o modelo clássico utilizado por cada empresa. Os modelos matemáticos encontrados foram capazes de representar os processos produtivos, possibilitando compreender o comportamento das variáveis e auxiliaram na realiza‡Æo das previsäes e monitora‡Æo do processo. Este livro é indicado aos administradores, gestores e profissionais da área de produ‡Æo.

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Possui gradua‡Æo em Informática (URI), pós-gradua‡Æo em Forma‡Æo Pedagógica para Docentes da Educa‡Æo Profissional Técnica e Tecnológica em Informa‡Æo e Comunica‡Æo (FACISA) e mestrado em Engenharia de Produ‡Æo (UFSM). Atualmente, é professora horista no Ensino Superior da URI - Campus Santo ¶ngelo/RS. µrea: Estatística.

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