Método para aplicação de gráficos de controle de regressão no monitoramento de processos

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1 Produção, v 21, n 1, p , jan/mar 2011 do: /S Método para aplcação de gráfcos de controle de regressão no montoramento de processos Danlo Cuzzuol Pedrn a, *, Carla Schwengber ten Caten b a, *danlo@producaoufrgsbr, UFRGS, Brasl b tencaten@producaoufrgsbr, UFRGS, Brasl Resumo Este artgo propõe um método para a aplcação do gráfco de controle de regressão no montoramento de processos ndustras Vsando facltar a aplcação do gráfco, o método é apresentado em duas fases: análse retrospectva (Fase I) e montoramento do processo (Fase II), além de nclur uma modfcação do gráfco de controle de regressão múltpla, permtndo o montoramento dreto da característca de qualdade do processo ao nvés do montoramento dos resíduos padronzados do modelo Também é proposto o gráfco de controle de extrapolação, que verfca se as varáves de controle extrapolam o conjunto de valores utlzado para estmar o modelo de regressão O método fo aplcado em um processo de uma ndústra de borrachas O desempenho do gráfco de controle fo avalado pelo Número Médo de Amostras (NMA) até o snal através do método de Monte Carlo, mostrando a efcênca do gráfco em detectar algumas modfcações nos parâmetros do processo Palavras-chave Gráfco de controle de regressão Modelos de regressão lnear Número médo de amostras 1 Introdução Os gráfcos de controle de Shewhart destacam-se dentre as ferramentas do Controle Estatístco de Processos (CEP) devdo à sua smplcdade operaconal e efetvdade na detecção de problemas no processo, sendo utlzados com sucesso no montoramento do desempenho de mutos processos ndustras Woodall e Montgomery (1999) ressaltam que a utlzação dos gráfcos de controle clásscos supõe que os dados da característca de qualdade do processo sejam ndependentes e dentcamente dstrbuídos (d) De acordo com Azenchtadt, Ingman e Fredler (2008), se essas suposções não forem verdaderas, o desempenho do gráfco de controle pode ser nsatsfatóro, gerando elevado número de alarmes falsos ou perda de efcênca na detecção de causas especas Usualmente, o processo precsa ser controlado pelos operadores através da manpulação de algumas varáves, defndas como varáves de controle no presente trabalho Quando essas varáves de controle são frequentemente alteradas, vola-se a suposção de d, podendo modfcar a méda e o desvo-padrão da característca de qualdade Nesse caso, uma possível solução sera o uso de um gráfco de controle para cada ajuste, mas sso pode ser nvável devdo ao baxo número de amostras dsponíves em cada ajuste das varáves de controle e ao grande número de trocas de gráfcos que sera necessáro Outro problema decorrente dessa stuação acontece quando alguma varável de controle do processo é propostalmente alterada para um valor extremo, fazendo com que a característca de qualdade assuma um valor muto dscrepante Nessas duas stuações, os gráfcos de controle clásscos ndcaram que o processo está fora de controle, embora aparentemente nada de errado tenha ocorrdo com o processo (SHU; TSUNG; TSUI, 2004) Em ambos os casos, segundo Jacob, Souza e Perera (2002) e Shu, Tsung e Tsu (2004), a característca de qualdade de um produto ou processo é mas bem representada pelo seu relaconamento com as varáves de controle Uma *UFRGS, Porto Alegre, RS, Brasl Recebdo 03/09/2009; Aceto 26/05/2010

2 Pedrn D C et al 107 forma de montorar um processo desse tpo é através dos chamados gráfcos de controle baseados em modelos de regressão (LOREDO; JEARKPAPORN; BORROR, 2002) A orgem dessa lnha de pesqusa é atrbuída a Mandel (1969), que propôs o gráfco de controle de regressão Ele controla a varação méda da característca de qualdade, que ocorre em função da alteração do ajuste das varáves de controle do processo, ao nvés de controlar uma méda constante do processo, como é usualmente feto nos gráfcos de controle de Shewhart Woodall e Montgomery (1999) e Woodall (2000) apontam os gráfcos de controle baseados em modelos de regressão como sendo uma das técncas desenvolvdas na teora com grande potencal de aplcação prátca A proposta orgnal de Mandel (1969) somente pode ser aplcada em processos que apresentem uma varável de controle Haworth (1996) estendeu a dea de Mandel (1969) com a proposta do gráfco de controle de regressão múltpla, que consste na estmatva de um modelo de regressão lnear múltpla e no posteror montoramento dos resíduos padronzados Embora tenha apresentado uma modfcação bastante útl, Haworth (1996) não apresenta um método sufcentemente claro para a aplcação do gráfco proposto Dessa forma, o presente artgo tem como objetvo propor um método smples para aplcação do gráfco de controle de regressão no montoramento de processos produtvos com uma ou mas varáves de controle O método proposto está estruturado em duas fases: Fase I (análse retrospectva) e Fase II (montoramento do processo) O método também contempla uma smples modfcação ao gráfco de controle de regressão múltpla, fazendo com que seja possível montorar o valor observado da característca de qualdade, ao nvés do montoramento dos resíduos do modelo de regressão, facltando a nterpretação por parte dos operadores Adconalmente, propõe-se o gráfco de controle de extrapolação, que deve ser utlzado conjuntamente com o gráfco de controle de regressão para verfcar se o ajuste da varável de controle não extrapola o ntervalo de nvestgação utlzado na modelagem da equação de regressão Ao fnal do trabalho são apresentados os resultados do número médo de amostras (NMA) do gráfco de controle de regressão proposto, de forma a caracterzar o desempenho deste quando ocorrem mudanças pré-estabelecdas nos parâmetros 2 Modelos de regressão lnear múltpla De acordo com Montgomery, Vnng e Peck (2001), o modelo de regressão lnear múltpla que relacona a característca de qualdade y às k varáves de controle do processo é representado na Equação 1 y = xβ+ ε (1) onde: y1 y y = 1 yn 1 x11 x1 k x21 x2k X = 1 1 xn 1 xnk β0 = β1 β βk ε0 ε = ε1 εn Na Equação 1, y é o vetor dos valores observados da característca de qualdade, X é a matrz dos valores das n observações das k varáves de controle, β é o vetor de coefcentes de regressão e ε é o vetor dos erros aleatóros O vetor ε é estmado pelo vetor de resíduos e, defndo como a dferença entre os valores observados e os valores estmados pelo modelo ( y ), como mostrado na Equação 2 e= y y (2) Segundo Montgomery, Vnng e Peck (2001) e Neter et al (2005), se o número de observações (n) for maor que o número de varáves de controle, para estmar a equação de regressão e, por consequênca, estmar y, utlza-se o método de Mínmos Quadrados Ordnáros (MQO), que vsa mnmzar as somas quadrátcas dos resíduos e O estmador de MQO de β é apresentado na Equação 3 1 β= ( XX ) Xy (3) De acordo com Montgomery, Vnng e Peck (2001), para utlzar o MQO é necessáro assumr que os resíduos sejam ndependentemente dstrbuídos, com méda gual a 0 e desvo-padrão constante Ressalta-se que, para realzar nferêncas estatístcas para os coefcentes de regressão e estmatvas da característca da qualdade, é necessáro assumr que os resíduos sejam normalmente dstrbuídos Ambas as suposções devem ser verfcadas após a estmação do modelo, para valdação do mesmo A estmatva da varânca dos resíduos do modelo de regressão é dada pelo quadrado médo dos resíduos (QMR): σ 2 ee = = SQR n p n p = QMR (4) onde: p = k + 1 De acordo com Neter et al (2005), a aplcação mas comum dos modelos de regressão é estmar a característca de qualdade y para um vetor x de varáves de controle Exstem duas possbldades: () estmação da resposta méda; e () predção de novas observações ndvduas A dferença entre essas duas aplcações reca no fato de que a estmatva da resposta méda é calculada com base em um vetor x que fo utlzado para estmar o

3 108 Pedrn D C et al modelo de regressão, enquanto a prevsão de novos valores é a estmatva através de um novo vetor x j de varáves de controle Em ambos os casos, a estmatva da característca de qualdade é obtda com o uso da estmatva da Equação 5 e do vetor de varáves de controle x : y = xβ (5) Essas estmatvas apresentam dferentes varabldades, sendo que para a estmatva da resposta méda a varânca é calculada pela Equação 6 var( µ ) = var( xβ) = σ 2 x ( XX ) 1 x (6) y/ x Para a predção de uma nova observação, é necessáro assumr que o modelo de regressão estmado seja váldo para o novo conjunto de dados e que essa observação seja ndependente dos dados utlzados para a estmação do modelo de regressão Segundo Montgomery et al (2001), esta ndependênca faz com que a varânca de uma nova observação seja maor que a estmatva de resposta méda, conforme Equação 7 ( ( ) ) ( ) = + Var y σ x X X x (7) j j j 3 Gráfco de controle de regressão Em lnhas geras, o gráfco de controle de regressão consste no ajuste de um modelo de regressão lnear smples que relacone a característca de qualdade do processo a uma varável de controle e o montoramento dos valores observados, em comparação com valores ajustados pelo modelo (MANDEL, 1969; JACOBI; SOUZA; PEREIRA, 2002) No gráfco de controle de regressão de Mandel (1969), a lnha central e os lmtes de controle serão nclnados em relação ao exo horzontal do gráfco, sendo estmada pela equação de regressão Os lmtes do gráfco de controle de regressão são paralelos à lnha central, sendo posconados desta a L desvos-padrão, que é obtdo pela raz quadrada do QMR LSC = y + L QMR LC = y (9) LIC = y L QMR (8) (10) Na maora dos trabalhos consultados, o valor da constante L é 2 ou 3, conforme a sensbldade e número de alarmes falsos desejados para o gráfco de controle Mandel (1969) adotou dos desvospadrão como crtéro No gráfco de controle de regressão de Mandel (1969), o exo das abscssas dexa de ser o número da amostra, passando a ser o valor das varáves de controle Com sso, perde-se a ordem temporal dos dados, o que dfculta a realzação e nterpretação gráfca dos demas testes de establdade dos gráfcos de controle apresentados em Montgomery (2004) Outra desvantagem da proposta de Mandel é a restrção de ser utlzada apenas em processos com uma varável de controle Como solução a esta restrção, Haworth (1996) propôs o gráfco de controle de regressão múltpla, que utlza os resíduos padronzados na forma Student como varável montorada ao longo do tempo De acordo com Haworth (1996) e Shu, Tsung e Tsu (2004), esses resíduos são obtdos pela Equação 12 z j e j = 1 σ 1+ x X X x j ( ) j (11) A lnha central do gráfco de controle de regressão múltpla é gual a zero, que é a méda dos resíduos de um modelo de regressão Os lmtes de controle são baseados no valor da estatístca t-student, com nível de confança 1- α e n p graus de lberdade LSC =+ t (12) α / 2, n p LC = 0 (13) LIC = t (14) α / 2, n p Uma falha do procedmento apresentado por Haworth (1996) é não apresentar os lmtes de controle para a Fase I de execução do gráfco de controle de regressão múltpla, já que os resíduos na forma Student são obtdos pelo uso do desvopadrão de uma nova observação Loredo, Jearkpaporn e Borror (2002) e Shu, Tsung e Tsu (2004) também propuseram alternatvas que permtem o uso de modelos de regressão lnear múltpla No prmero trabalho, utlza-se a ampltude móvel dos resíduos para estmar o desvo-padrão do gráfco de controle de regressão Shu, Tsung e Tsu (2004) apresentam o gráfco EWMAREG, que consste no montoramento dos resíduos padronzados através de um gráfco de controle de médas móves exponencalmente ponderadas (EWMA) As propostas de Haworth (1996), Loredo, Jearkpaporn e Borror (2002) e Shu, Tsung e Tsu (2004) apresentam a vantagem de manter a ordem temporal dos dados, que não era possível na proposta ncal de Mandel (1969) Exemplos de aplcações

4 Pedrn D C et al 109 do gráfco de controle de regressão podem ser encontrados em Johnson, B, Johnson, C e Seber (1995), Oln (1998), Jacob, Souza e Perera (2002), Omura e Steffe (2003) e Azenchtadt, Ingman e Fredler (2008) Também são encontrados na lteratura dversos procedmentos smlares aos gráfcos de controle de regressão, procedmentos estes que podem ser ncluídos na lnha de pesqusa dos gráfcos de controle baseados em modelos Por exemplo, Zhang (1985) propôs o gráfco de controle para seleção de causas (GCSC), que são aplcados no montoramento de processos compostos por váras atvdades sequencas, também chamados de processos em cascata Wade e Woodall (1993) revsaram o GCSC e propuseram lmtes de controles a partr da prevsão de novas observações, mostrando que estes podem ser mas efcentes que a proposta ncal de Zhang (1985) Hawkns (1991) propôs um procedmento para o montoramento de processos multvarados baseado em varáves ajustadas por regressão Posterormente, Hawkns (1993) adaptou essa técnca para processos em cascata, como uma alternatva ao GCSC Hauck, Runer e Montgomery (1999) utlzaram regressões agrupadas para o caso de processos em cascata multvarados Oln (1998) apresentou o gráfco de controle de regressão não lnear, além de propor o uso de modelos lneares generalzados (MLG) para o montoramento de processos Sknner, Montgomery e Runger (2003) e Jearkpaporn et al (2003) propuseram o uso de gráfcos de controle para resíduos devance dos MLGs no montoramento de contagem de não conformdades com dstrbução Posson e Gama, respectvamente Posterormente, Jearkpaporn et al (2007) estenderam esse método para processos em cascata, de manera smlar ao GCSC Kang e Albn (2000) propuseram um procedmento para o montoramento de perfs lneares, onde é requerdo o ajuste de modelos de regressão lnear smples para cada amostra para verfcar alterações nos parâmetros dos perfs, como os coefcentes de regressão e varabldade do processo Para maores detalhes sobre o montoramento de perfs, Woodall et al (2004) e Woodall (2007) expõem revsões sobre os avanços nessa área Loredo, Jearkpaporn e Borror (2002) e Montgomery (2004) também destacam a aplcação do gráfco de controle de regressão para processos autocorrelaconados, em substtução aos gráfcos de controle baseados em modelos para séres temporas, se os valores das varáves de controle forem conhecdos Segundo esses autores, os resíduos de um modelo de regressão usualmente não apresentam autocorrelação, mesmo que a característca de qualdade ou as varáves de controle sejam autocorrelaconadas Montgomery (2004) também cta a possbldade de adaptação do gráfco de controle de regressão para o montoramento de processos que apresentam tendêncas, que podem ser causadas, por exemplo, pelo desgaste de ferramentas 4 Método proposto Para Woodall e Montgomery (1999) e Vnng (2009), um método de mplantação de gráfcos de controle pode ser dvddo em duas fases: () Fase I, chamada de análse retrospectva, que é utlzada quando os parâmetros do processo são desconhecdos e devem ser estmados com base em uma amostra provenente do processo a ser montorado; () Fase II, ou montoramento do processo, que é utlzada quando os parâmetros do processo são prevamente conhecdos, ou foram estmados na Fase I De acordo com Faltn et al (1997), a Fase II requer a suposção de que os dados da característca de qualdade montorados e os dados utlzados na estmação dos lmtes de controle da Fase I sgam a mesma dstrbução de probabldade Essa dvsão em duas fases é bastante útl na aplcação dos gráfcos de controle, especalmente nos procedmentos mas complexos desenvolvdos no meo acadêmco, já que apresenta ao letor todos os procedmentos, desde a estmação de parâmetros até a dentfcação de causas especas Segundo Faltn et al (1997), a maora dos trabalhos encontrados na lteratura sobre gráfcos de controle falha justamente em não separar essas duas fases em sua metodologa, o que dfculta a dssemnação e aplcação dessas novas técncas no meo ndustral Isso também fo verfcado nos trabalhos sobre gráfco de controle de regressão consultados durante o levantamento bblográfco para o presente artgo Como será apresentado posterormente, os lmtes de controle do gráfco de controle de regressão para as Fases I e II são dferentes, logo a apresentação do presente método em duas fases vsa auxlar a aplcação correta dos lmtes em cada fase O método proposto contempla uma modfcação relatvamente smples que permtrá o montoramento dreto das observações referentes a uma característca de qualdade dependente de uma ou mas varáves de controle do processo, ao nvés do montoramento dos resíduos da regressão A modfcação proposta no presente trabalho é

5 110 Pedrn D C et al smlar à modfcação do gráfco de controle EWMA apresentada por Montgomery e Mastrangelo (1991) e será apresentada no Apêndce 1 Montgomery e Mastrangelo (1991) e Montgomery (2004) ressaltam que alguns operáros têm dfculdades em nterpretar os gráfcos de controle baseados em resíduos, já que estes nem sempre são consderados pelos operáros como sendo uma referênca dreta do processo Esses autores recomendam a utlzação de procedmentos que montorem dretamente as característcas de qualdade, em substtução ao montoramento de resíduos, já que este tpo de modfcação também combna nformações sobre a dnâmca do processo e o controle estatístco em um únco gráfco Antes da descrção do método proposto é necessáro apresentar as três suposções necessáras à aplcação deste: () a característca de qualdade do processo deve ser uma varável contínua e sua relação com as varáves de controle deve ser ajustável por um modelo de regressão lnear; () os resíduos da regressão devem ser normal e ndependentemente dstrbuídos, com méda zero e desvo-padrão constante; e () segundo Faltn et al (1997), assume-se que os dados utlzados para o ajuste da regressão na Fase I do método e os dados montorados na Fase II devem ter o mesmo comportamento 41 Fase I análse retrospectva As etapas de execução desta fase são: () coleta de dados; () ajuste do modelo de regressão lnear smples ou múltpla; e () análse de establdade da Fase I, que é a detecção de causas especas 411 Coleta de dados Para a Fase I do método proposto é necessáro coletar uma amostra sgnfcatva do processo, que permta estmar todos os coefcentes de regressão, além de dsponblzar o maor número possível de graus de lberdade para a estmatva do termo de erro do modelo, aumentando a confabldade dos resultados Os dados coletados devem conter o valor da característca de qualdade montorada e os valores das varáves de controle do processo referentes ao ajuste do processo no momento de coleta Os dados utlzados no ajuste do modelo de regressão podem ser hstórcos ou orundos de uma coleta através de um planejamento expermental 412 Estmação do modelo de regressão De posse dos dados, utlza-se o MQO para estmar o modelo de regressão lnear que relacone a característca de qualdade do processo às varáves de controle Após a estmatva do modelo de regressão, realzam-se ses passos para a acetação do modelo: () teste de sgnfcânca do modelo de regressão; () uso do fator de nflação da varânca (FIV) para a verfcação da presença de multcolneardade no modelo; () teste dos coefcentes ndvduas de regressão, de forma a verfcar a sgnfcânca da relação entre cada uma das varáves de controle e a característca de qualdade; (v) uso da dstânca de Cook para análse de pontos nfluentes na estmatva do modelo; (v) análse das suposções de que os resíduos são normalmente dstrbuídos com méda zero e desvo-padrão aproxmadamente constante; e (v) uso da estatístca de Durbn-Watson para verfcar a hpótese de que os resíduos são ndependentes Ressalta-se que os passos (v) e (v) vsam valdar o modelo de regressão e as nferêncas estatístcas realzadas Para maores detalhes sobre esses passos, sugere-se Montgomery, Vnng e Peck (2001) e Neter et al (2005) 413 Análse de establdade da Fase I Ressalta-se que para o gráfco de controle de regressão, o valor de referênca para a característca de qualdade, dado o ajuste das varáves de controle do processo, é obtdo pelo valor prevsto pelo modelo de regressão Para a Fase I do método proposto, utlzam-se os lmtes de controle do gráfco de regressão apresentados anterormente, adotando-se L = 3 Dessa forma, os lmtes de controle da Fase I são: 2 LSC = y + 3 σ = y + 3 QMR (15) LC = y (16) 2 LIC = y 3 σ = y 3 QMR (17) Esses lmtes de controle são semelhantes aos adotados por Mandel (1969), porém nesse caso as amostras são plotadas no gráfco em ordem temporal, ao nvés de serem plotadas de acordo com o valor da varável de controle, permtndo a adoção de todos os oto testes de establdade descrtos por Montgomery (2004) Assm, os lmtes de controle e a lnha central serão lnhas móves, varando de acordo com o valor prevsto pelo modelo de regressão Em relação ao gráfco de controle de regressão múltpla de Haworth (1996), montora-se o valor observado da característca de qualdade, ao nvés do montoramento dos resíduos padronzados Para o método proposto, será consderado apenas o teste de um ponto excedendo os lmtes de controle Se forem detectadas causas especas, a equação de regressão e os lmtes de controle deverão

6 Pedrn D C et al 111 ser calculados novamente, desconsderando-se os pontos fora de controle Caso não exstam novos pontos fora de controle, procede-se para a Fase II do método proposto Esse procedmento é smlar à análse de outlers encontrada na maora dos textos sobre modelos de regressão, que é usualmente empregada após a estmatva de um modelo 42 Fase II montoramento do processo Para essa fase, assume-se que o modelo de regressão estmado na Fase I do método proposto está correto e que os dados do processo a ser montorado apresentem o mesmo comportamento dos dados utlzados na Fase I Assm, é possível usar a equação de regressão e o desvo-padrão do modelo para calcular o valor prevsto da característca de qualdade As etapas de execução da Fase II são: coleta de dados e montoramento do processo propramente dto 421 Coleta de dados Para a Fase II do método proposto é necessára a coleta de amostras ndvduas do processo, obtdas em ntervalos regulares de tempo Ressalta-se que os dados coletados devem conter o valor da característca de qualdade montorada e respectvos valores das varáves de controle do processo 422 Montoramento do processo propramente dto Prmeramente, é necessáro montorar as varáves de controle da amostra coletada, com a fnaldade de verfcar se as amostras extrapolam a regão orgnal defnda pelo conjunto de varáves de controle utlzadas para estmar o modelo de regressão Essa verfcação é necessára, já que, de acordo com Montgomery, Vnng e Peck (2001) e Neter et al (2005), o modelo de regressão é uma boa aproxmação para a relação entre a característca de qualdade e as varáves de controle dentro do ntervalo de nvestgação, mas pode ser uma estmatva muto pobre para valores das varáves de controle fora desse ntervalo, prejudcando o desempenho do gráfco de controle de regressão múltpla Para essa verfcação, adaptou-se grafcamente o procedmento descrto por Montgomery, Vnng e Peck (2001), dando orgem ao gráfco de controle de extrapolação Nele, a varável a ser montorada é o h jj, apresentada na Equação 19 ( ) 1 (18) h = x XX x jj j j onde: x j é o vetor das varáves de controle da j-ésma nova observação O gráfco de controle de extrapolação apresenta a partculardade de possur apenas o LSC, que é o valor máxmo dos elementos h utlzados para estmar o modelo de regressão: LSC = ( ) max (19) h A escolha desse lmte de controle é orunda do procedmento descrto por Montgomery, Vnng e Peck (2001), já que o valor máxmo de h dos dados utlzados para estmar o modelo de regressão delmta a regão composta por todos os vetores x Assm, um ponto que exceda o LSC está fora dessa regão, ocorrendo, necessaramente, a extrapolação do modelo de regressão Especfcamente para o gráfco de controle de extrapolação, um ponto fora de controle pode ndcar: () erro de ajuste do processo por parte dos operadores; () erro de coleta de dados; ou () alteração nos parâmetros de ajuste do processo, ndcando a necessdade de reníco da Fase I do método proposto Caso não exstam pontos fora de controle no gráfco de controle de extrapolação, prossegue-se para o montoramento da característca de qualdade Para esse montoramento, propõe-se uma modfcação ao gráfco de controle de regressão múltpla, proposto por Haworth (1996) Esta modfcação é apresentada no Apêndce 1 Os lmtes de controle e a lnha central dessa modfcação são dados pelas Equações 20, 21 e 22 ( ) LSC = y + 3 QMR 1 + h (20) LC j j j jj = y (21) j ( ) LIC = y 3 QMR 1 + h (22) j j jj O elemento h jj é utlzado como um fator de correção do desvo-padrão da predção de uma nova observação, já que mede o dstancamento do vetor de varáves de controle em relação ao vetor composto pelo valor médo de cada varável de controle Esse fator de correção é o mesmo utlzado para a estmatva de um ntervalo de confança para a prevsão de uma nova observação Caso uma amostra exceda os lmtes de controle, o processo será consderado como estando fora de controle estatístco e, dessa forma, as causas especas que alteraram o estado do processo deverão ser nvestgadas Através da experênca prátca dos autores, as prncpas causas de pontos fora de controle no gráfco de controle de regressão múltpla podem ser: () ação sgnfcatva de um fator não controlável no processo; () exstênca de uma varável de controle sgnfcatva que não fo ncluída no modelo; () alteração no valor de

7 112 Pedrn D C et al algum coefcente de regressão; e (v) alterações no desvo-padrão dos resíduos Para este trabalho, não serão descrtas as nvestgações necessáras para a descoberta e solução das causas especas que agram no processo A ndcação, por parte do gráfco de controle de regressão, de mutos pontos fora de controle, pode ser snal de uma alteração sstemátca na relação entre a característca de qualdade e as varáves de controle do processo, volando-se a suposção (v) do método proposto Nesse caso, é necessáro realzar a Fase I do método proposto novamente, a fm de revsar o modelo de regressão lnear múltpla estmado 5 Aplcação do método proposto O método proposto fo aplcado em um processo de extrusão de bandas de rodagem de uma ndústra multnaconal de borrachas A característca de qualdade a ser montorada no processo estudado é o tempo de establzação, meddo a partr do momento em que o processo começa a operar após setup de um novo ajuste das varáves de controle até o momento em que o processo se establza Essa característca de qualdade é uma varável contínua, que está dretamente relaconada à perda de matéra-prma, já que enquanto o processo está desestablzado o produto produzdo apresenta baxa qualdade, sendo posterormente descartado As varáves de controle desse processo são: temperatura na fera ( ); nível de plastfcação (x 2 ); parâmetro de carregamento (x 3 ); fator de enchmento (x 4 ); temperatura da hélce (x 5 ); temperatura no exo Y (x 6 ) e tempo de setup (x 7 ) t-ndvduas e que o teste F da tabela Anova teve valor p aproxmadamente gual 0 Na sequênca, utlza-se o gráfco de controle de regressão da Fase I para verfcação de establdade dos dados utlzados para estmar o modelo de regressão lnear Conforme pode ser observado na Fgura 1, não há nenhum ponto fora de controle e o processo pode ser consderado como estando sob controle estatístco Dessa forma, os parâmetros do modelo de regressão apresentado na Equação 23 podem ser utlzados para montorar o processo de extrusão de bandas de rodagem 52 Aplcação da Fase II Para a aplcação da Fase II do método proposto, foram montoradas 122 amostras provenentes do processo estudado Após a coleta dos dados, verfca-se se alguma das amostras coletadas extrapola a regão formada pelos dados utlzados para estmar o modelo de regressão na Fase I O gráfco de controle de extrapolação é apresentado na Fgura 2 Analsando a Fgura 2, observa-se que a amostra 41 apresentou um valor de h jj superor ao LSC e, portanto, é consderada como sendo uma amostra que extrapola a regão formada pelos dados utlzados para estmar o modelo de regressão 51 Aplcação da Fase I Os dados utlzados para a Fase I foram obtdos através de um expermento realzado na empresa Nele, utlzou-se um projeto fatoral fraconado em quatro partes com as varáves de controle ajustadas em dos níves (2 7-2 ), resultando em 32 ensaos O modelo de regressão, estmado pelo método de MQO, é apresentado na Equação 23: y = 227, , x 16, 9x + 129, x + 11, 4xx + 14, 4xx , xx , x 3 x (23) Esse modelo apresenta um coefcente de determnação de aproxmadamente 76,8% e um coefcente de determnação ajustado de 76,1% Ressalta-se que todas as varáves de controle nserdas no modelo foram apontadas como estatstcamente sgnfcatvas nos testes Fgura 1 Gráfco de controle de regressão múltpla da Fase I Fgura 2 Gráfco de controle de extrapolação

8 Pedrn D C et al 113 Assm, conforme o método proposto, essa amostra será desconsderada do gráfco de controle de regressão da Fase II Após a exclusão da amostra 41, restam 121 amostras que serão montoradas pelo gráfco de controle de regressão proposto Adotando o valor do QMR de 488,9, apresentado na Tabela 1, do modelo estmado, os lmtes de controle do método proposto são: LSC = y + 66, 3 1+ h j j jj LIC = y 66, 3 1+ h j j jj (24) (25) Na Fgura 3 apresenta-se o gráfco de controle de regressão para o montoramento do processo de lnhas de extrusão de bandas de rodagem Como é possível observar na Fgura 3, o gráfco de controle de regressão múltpla da Fase II proposto ndcou duas amostras como estando fora de controle 6 Estudos de smulação Nesta seção são apresentados os resultados do NMA do método proposto, obtdos através da smulação de Monte Carlo Os resultados são comparados com a adoção dos lmtes de controle de Mandel (1969), Haworth (1996) e uma tercera alternatva, em que adotam-se os lmtes de controle da Fase I como lmtes da Fase II, dentfcado como gráfco 3σ É mportante destacar que o estudo realzado concentra-se no cálculo do NMA da Fase II destes gráfcos Para sso, utlza-se a Equação 26 como modelo-base a ser smulado: y = 3+ 2x + x 4x x ε (26) onde: ~ N(0, 1), x 2 ~ N(2, 1) e ε ~ N(0, 2) Na smulação da Fase I, geram-se 50 valores para as varáves de controle e característca de qualdade, obedecendo à relação descrta pela Equação 26, e estma-se o modelo de regressão com essas amostras Os parâmetros do modelo são utlzados para a obtenção dos lmtes de controle da Fase I e, se exstrem pontos dscrepantes, o modelo de regressão é estmado novamente, com a retrada desses pontos fora de controle Destaca-se que essa retrada de valores dscrepantes é realzada apenas uma vez para evtar um supercontrole do gráfco, conforme sugerdo por Montgomery (2004) Para smulação da Fase II, geram-se amostras segundo o modelo-base para a estmatva do NMA sob controle (NMA 0 ) ou geram-se amostras com alterações nos parâmetros do modelo, para a estmatva do NMA fora de controle (NMA f ) As amostras são geradas até que ocorra a prmera amostra fora dos lmtes de controle do gráfco estudado Anota-se o número dessa amostra (NA) e renca-se a smulação a partr da Fase I novamente O NMA para cada stuação fo estmado pela méda dos NA Foram realzadas alterações nos seguntes parâmetros do modelo-base: coefcentes do modelo de regressão (, e ), desvo-padrão dos resíduos (σ e ) e da varável de controle A smulação fo realzada no programa estatístco R e o número de repetções adotado para cada alteração fo de 10000, número este que, segundo Kang e Albn (2000), acarreta um erro de menos de 2%, permtndo boas conclusões acerca do resultado Na análse do NMA, dos aspectos devem ser consderados: () o NMA 0 deve ser um valor grande, já que representa o número de amostras até a ocorrênca de alarmes falsos; e () o NMA f deve ser um valor pequeno, pos é um ndcador da efcênca com que o gráfco de controle detecta as alterações no processo (MONTGOMERY, 2004) Na Tabela 1 apresenta-se o NMA dos gráfcos estudados para alterações no coefcente de ntercepto ( ), em múltplos do desvo-padrão dos resíduos (σ e ) Segundo Shu, Tsung e Tsu (2004), essas alterações geram perturbações na méda dos resíduos Nota-se que o gráfco de controle de Mandel (1969) apresenta o melhor desempenho na detecção dessas alterações, mas apresenta a desvantagem de ter um baxo NMA 0, sgnfcando que ocorrerão cerca de 5% de alarmes falsos Tabela 1 Valores do NMA para alterações no coefcente de ntercepto de Gráfco NMA 0 NMA f + 0,5σ e + 1,0σ e + 1,5σ e + 2,0σ e + 2,5σ e + 3,0σ e Mandel 20,06 13,31 6,22 3,30 2,03 1,47 1,20 Gráfco 3σ 393,61 187,05 51,93 17,49 6,79 3,46 2,09 Proposta 653,56 300,63 75,82 22,56 8,65 4,05 2,38 Haworth 1259,94 564,16 127,00 35,42 11,96 5,29 2,87

9 114 Pedrn D C et al Na análse dos outros gráfcos, observa-se que o gráfco de controle de regressão proposto, o gráfco de controle de Haworth (1996) e o gráfco de controle 3σ possuem baxas taxas de alarmes falsos O desempenho do gráfco de controle 3σ é superor ao dos outros dos, sobretudo para alterações nferores a 2σ e Para alterações superores a 2σ e, o gráfco de controle proposto e o gráfco 3σ apresentam desempenho smlar Na Tabela 2 são apresentados os resultados da smulação para alterações no coefcente de nclnação, também em undades de σ e Como a varável de controle possu méda 0, ressalta-se que as alterações em causarão alterações apenas na varabldade dos resíduos (SHU; TSUNG; TSUI, 2004) O gráfco de Mandel (1969) apresenta um desempenho notoramente superor aos demas gráfcos quando o processo está fora de controle, mas deve-se lembrar novamente que esse gráfco possu um elevado número de alarmes falsos Para alterações de 1,5 a 3σ e, o gráfco de controle proposto e o gráfco 3σ apresentam desempenho bastante smlar e superor ao gráfco de controle de Haworth (1996) A tercera smulação estudada foram as alterações no coefcente de nclnação, em múltplos de que σ e, cujos resultados são apresentados na Tabela 3 É mportante destacar que quando altera-se essa alterações tanto na méda quanto no desvo-padrão dos resíduos, já que a varável de controle x 2 possu méda dferente de zero, equvalendo-se a uma alteração conjunta em e Para esta stuação, todos os quatro gráfcos de controle estudados apresentam desempenhos semelhantes para alterações maores ou guas a 1,5σ e em O NMA dos gráfcos estudados, para alterações multplcatvas no desvo-padrão dos resíduos, é apresentado na Tabela 4 O desempenho do gráfco de controle de Mandel (1969) é superor aos demas gráfcos de controle para todas as smulações de processo fora de controle O gráfco de controle de regressão proposto e o gráfco 3σ apresentam desempenhos muto próxmos, prncpalmente para alterações do desvo-padrão dos resíduos superores a 1,8 Na últma stuação smulada, apresentada na Tabela 5, alterou-se o valor da varável de controle É mportante destacar que os gráfcos de controle de regressão não devem ser sensíves a este tpo de alteração, já que as alterações acarretam mudanças de mesma proporção tanto no valor prevsto quando real da característca de qualdade Fgura 3 Gráfco de controle de regressão múltpla da Fase II Tabela 2 Valores do NMA para alterações no coefcente de nclnação de Gráfco NMA 0 NMA f + 0,5σ e + 1,0σ e + 1,5σ e + 2,0σ e + 2,5σ e + 3,0σ e Mandel 20,06 13,21 6,48 3,80 2,69 2,21 1,88 Gráfco 3 394,82 160,16 33,66 11,04 5,80 3,81 2,92 Proposta 653,56 293,63 56,26 11,21 5,97 3,97 3,03 Haworth 1259,94 512,66 88,11 19,53 8,24 4,79 3,47

10 Pedrn D C et al 115 Tabela 3 Valores do NMA para alterações no coefcente de nclnação de Gráfco NMA 0 NMA f + 0,5σ e + 1,0σ e + 1,5σ e + 2,0σ e + 2,5σ e + 3,0σ e Mandel 20,06 5,36 2,00 1,41 1,22 1,15 1,11 Gráfco 3 394,82 31,74 4,43 1,99 1,49 1,29 1,21 Proposta 653,56 145,23 17,85 2,13 1,52 1,31 1,22 Haworth 1259,94 243,63 24,74 2,32 1,59 1,35 1,24 Tabela 4 Valores do NMA para alterações no desvo-padrão σ e Gráfco NMA 0 NMA f 1,0σ 1,2σ 1,4σ 1,6σ 1,8σ 2,0σ 2,2σ 2,4σ 2,6σ 2,8σ 3,0σ Mandel 20,06 9,76 6,27 5,57 3,69 3,08 2,66 2,44 2,25 2,07 1,94 Gráfco 3 394,82 83,90 31,58 16,08 10,53 7,40 5,70 4,66 3,99 3,49 3,17 Proposta 653,56 114,19 40,46 19,86 12,09 8,40 6,38 5,15 4,31 3,72 3,31 Haworth 1259,94 188,88 57,82 26,46 15,02 10,14 7,50 5,86 4,89 4,15 3,64 Tabela 5 Valores do NMA para alterações no coefcente de nclnação de Gráfco NMA 0 + 0,5σ x + 1,0σ x + 1,5σ x + 2,0σ x + 2,5σ x + 3,0σ x Mandel 20,06 19,26 18,52 16,71 15,40 14,62 12,95 Gráfco 3 394,82 370,90 345,10 283,29 266,18 224,04 185,99 Proposta 653,56 685,49 703,58 817,19 952, , ,19 Haworth 1259, , , , , , ,68 Como é possível observar na Tabela 5, o gráfco de controle de Mandel (1969) possu elevada sensbldade a essas varações, gerando grande taxa de alarmes falsos O gráfco 3σ apresentou um resultado satsfatóro, mas que fo porando à medda que aumenta-se o valor da méda de Os gráfcos de controle de regressão proposto no presente trabalho e o de Haworth (1996) apresentaram um desempenho superor, já que foram bastante nsensíves a essas modfcações Esse desempenho superor está assocado ao afastamento de h jj do centróde da elpse delmtada pelos valores das varáves de controle utlzadas na Fase I, que alargaram os lmtes de controle De forma geral, quando comparado aos outros três gráfcos estudados, o gráfco de controle de regressão proposto apresentou bom desempenho em todas as alterações smuladas, sobretudo para alterações superores a 1,5σ e nos coefcentes de regressão e 2,2 do desvo-padrão dos resíduos O gráfco de controle de Mandel (1969) apresentou boa sensbldade às alterações smuladas, só que esse desempenho é prejudcado pela elevada taxa de alarmes falsos desse gráfco de controle, o que, em uma stuação real, gerara mutas ntervenções desnecessáras, desestmulando o uso do gráfco por parte tos operadores 7 Conclusões Para o uso dos gráfcos de controle tradconas é necessáro supor que as varáves montoradas sejam ndependentes e dentcamente dstrbuídas Quando ocorrem frequentes ajustes nas varáves de controle, a dstrbução da característca de qualdade do processo pode ser alterada sgnfcatvamente, fazendo com que os gráfcos de controle clásscos sejam nefcentes Nessa stuação, se exstr uma relação lnear entre a característca de qualdade e as varáves de controle, é possível utlzar o gráfco de controle de regressão O presente artgo teve como objetvo prncpal propor um método para a aplcação dos gráfcos de controle de regressão em um sstema produtvo, que fo elaborado a partr de outros métodos encontrados na lteratura Dessa forma, fo proposto um método dvddo em duas fases nter-relaconadas: análse retrospectva (Fase I) e montoramento do processo propramente dto (Fase II) A Fase I do método proposto nclu as etapas de coleta de dados, estmação do modelo de regressão lnear e verfcação da establdade do processo no período em que a amostra fo coletada Se o processo for consderado como estando sob controle estatístco, e assumndo que o modelo

11 116 Pedrn D C et al de regressão estmado na Fase I do processo esteja correto, prossegue-se à Fase II do método proposto, que consste na coleta de amostras ndvduas do processo, verfcação da extrapolação da regão orgnal dos dados e montoramento da característca de qualdade A prncpal justfcatva para o método proposto é facltar a aplcação dos gráfcos de controle de regressão Segundo esse prncípo, propôs-se também uma modfcação no gráfco de controle de regressão múltpla, adaptando-se os lmtes de controle desse gráfco, de forma a permtr o montoramento dreto da característca de qualdade do processo, facltando a nterpretação do processo por parte dos operáros Durante a aplcação do método proposto, surgu a necessdade de crar um procedmento que faclte a verfcação da extrapolação do ntervalo de nvestgação das varáves de controle Nesse caso, adaptou-se grafcamente um procedmento encontrado na lteratura para a verfcação se o conjunto das varáves de controle extrapola a regão orgnal de dados Essa adaptação deu orgem ao gráfco de controle de extrapolação, que pode ser consderado também uma mportante contrbução deste trabalho O método proposto fo aplcado e valdado em um processo de extrusão de bandas de rodagem de uma ndústra de borrachas Nessa aplcação, explctaram-se as etapas que compõem as fases do método proposto, de forma a ressaltar a facldade que a sstematzação do método proposto pode proporconar Durante a aplcação, o gráfco de controle de extrapolação ndcou um ponto fora de controle e o gráfco de controle de regressão apontou dos pontos como dscrepantes O gráfco de controle de regressão proposto apresentou bom desempenho nas smulações estudadas, quando comparado aos demas gráfcos de controle, já que apresentou alto NMA 0, que reflete baxa ocorrênca de alarmes falsos, e boa sensbldade às alterações nos coefcentes de regressão e do desvo-padrão, especalmente para as stuações em que ocorrem alterações superores a 1,5 desvos-padrão nesses parâmetros Para trabalhos futuros, sugere-se a proposta de um método para a aplcação do gráfco de controle de regressão não lnear, semelhante ao método proposto no presente artgo Referêncas AIZENCHTADT, E; 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