A abordagem de cunho estatístico consiste em planejar experimentos capazes de gerar dados apropriados para uma eficaz análise, o que resulta em conclusões válidas e objetivas (MONTGOMERY, 2000). Ainda segundo Montgomery (2001) e Neto et al. (2010), as técnicas de planejamento e análise de experimentos são utilizadas basicamente para melhorar
as características de qualidade dos produtos ou processos de fabricação, reduzir o número de testes e otimizar o uso de recursos da empresa, tais como, material, tempo de funcionários, disponibilidade de máquinas etc. A análise estatística é importante porque uma pequena diferença entre as especificações técnicas de um produto ou nos níveis de ajustagem dos fatores de controle de um processo de fabricação pode significar o ganho ou perda de tempo de produção, ferramentas de usinagem e qualidade do produto, o que consequentemente, se converte em grandes ganhos ou perdas econômicas para a empresa. Segundo Özel e Karpat (2005), toda a literatura relevante envolvendo a quantificação de impactos de parâmetros de usinagem na qualidade final da peça abarcam algum tipo de projeto de experimentos que leve a um modo sistemático de quantificação dos efeitos de um número finito de parâmetros.
Neste contexto, nos últimos anos, diversos pesquisadores têm empregado a metodologia de Planejamento e Análise de Experimentos (DOE) no estudo da otimização dos mais variados tipos de processos de usinagem e materiais, considerando os mais diferentes cenários de manufatura. Geralmente, um arranjo experimental clássico é utilizado para se descobrir as relações entre as variáveis de processo e as características de saída dos produtos usinados.
Para se determinar a condição ótima de operação, aplica-se algum algoritmo de otimização não linear utilizando como funções objetivo ou restrições as equações obtidas experimentalmente. Noordin et al. (2004), por exemplo, aplicaram a metodologia de superfície de resposta (MSR) no processo de torneamento do aço AISI 1045, avaliando-se o desempenho de uma ferramenta de metal duro com múltiplas camadas. Os fatores pesquisados foram velocidade de corte, avanço e geometria da ferramenta. Reddy e Rao (2005) utilizaram o arranjo experimental de Taguchi juntamente com o algoritmo genético no processo de otimização do fresamento do aço AISI 1045. Neste trabalho, os autores apresentam uma investigação experimental sobre a influência da geometria da ferramenta, da velocidade de corte e do avanço no acabamento superficial das peças usinadas a seco. Paiva et al. (2007) aplicaram a MSR juntamente com a análise de componentes principais (PCA) e o gradiente reduzido generalizado (GRG) para otimizar múltiplas respostas correlacionadas, no processo de torneamento do aço AISI 52100, adotando como parâmetros a velocidade de corte (Vc), o avanço (f) e a profundidade de corte (ap). As respostas analisadas foram: a vida da ferramenta (T), o custo por peça fabricada (Kp), o tempo de corte (Ct), o tempo total de usinagem (Tt), rugosidade (Ra) e taxa de remoção do material (MRR). Dixit et al. (2007) aplicaram um fatorial completo para otimizar os parâmetros de corte do processo torneamento do ferro fundido cinzento. Os pesquisadores estudaram o desempenho de uma ferramenta de cerâmica
mista na usinagem do ferro fundido cinzento, utilizando-se a metodologia de superfície de resposta juntamente com Redes Neurais, para analisar a vida da ferramenta e a rugosidade superficial das peças. Kurt et al. (2009) utilizaram arranjos de Taguchi na otimização o processo de furação da liga Al 2024. Os parâmetros de qualidade do furo foram analisados sob diferentes velocidades de corte, avanço, profundidade da furação e tipo de revestimento da broca. Os resultados demonstraram a validade da abordagem de Taguchi para a otimização do processo.
Todos estes trabalhos objetivam a otimização do processo de usinagem, obtidas a partir de uma pequena, porém, eficiente quantidade de experimentos. Considerando a concomitante utilização de arranjos experimentais eficientes, funções objetivo e restrições não-lineares e algoritmos de solução por métodos gradientes, neste trabalho, propõe-se a otimização o processo de torneamento vertical dos anéis de pistão de ferro fundido cinzento martensítico, através da combinação ideal dos parâmetros de corte e geometria da ferramenta, a fim de se determinar uma condição de usinagem que conduza a uma máxima vida da ferramenta de corte (T), alta taxa de produção (Txp) e mínimo custo de usinagem por peça (Kp). A otimização dos parâmetros de corte e a geometria da ferramenta utilizadas em processos de torneamento com o objetivo de maximizar a vida da ferramenta, aumentar a taxa de produção, reduzir os custos de usinagem e a melhoria da qualidade de componentes, pode ser observada em muitos trabalhos: Choudhury e Bartarya (2003) afirmam que a melhoria da vida da ferramenta é de extrema importância, visto que o desgaste da ferramenta de corte é um limitante para a automação do processo de usinagem. Nalbant et al. (2007), ressaltam que na moderna indústria o objetivo é a fabricação de baixo custo, produtos de alta qualidade em curto espaço de tempo. Lalwani et al. (2008) explicam que indústrias de todo o mundo lutam constantemente para reduzir custos e tempo de fabricação e melhorar a qualidade na usinagem, mantendo-se a competitividade.
Na usinagem é necessário selecionar as configurações adequadas a fim de melhorar a eficiência do processo, por esta razão a otimização dos processos de usinagem pode resultar em um importante diferencial competitivo. Chiang et al. (2008) afirmam que as técnicas de otimização dos parâmetros de usinagem através de métodos experimentais e estatísticos tem crescido substancialmente ao longo do tempo para atingir um objetivo comum, melhorar a eficiência do processo de usinagem. Al-Ahmari (2007) relata que os modelos de predição de usinabilidade e determinação dos valores ótimos dos parâmetros de corte têm sido áreas de interesse para pesquisadores e engenheiros.
A otimização do processo de torneamento vertical do ferro fundido cinzento martensítico, será realizado através da aplicação da Metodologia de Planejamento de Experimentos a fim de determinar uma condição que conduza a uma máxima vida da ferramenta de corte, alta taxa de produção e mínimo custo por peça fabricada. Segundo Leitnaker et al. (2005) o poder dos métodos estatísticos, nomeadamente experimentos planejados (DOE) para a melhoria dos processos industriais tem reconhecimento há muito tempo.